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输入的图像和这些参数。
假如这种操作是卷积操作(可以理解为一种复杂的乘法),那么该神经网络就被称为卷积神经网络。
使用卷积神经网络的目的是什么? 答案是为了获取这张图像的特征,并且用数字来表示。
简单理解,一副画作中有一张人脸,这张人脸的五官全部是ta的特征。
ta的鼻子、嘴巴长什么样子,单眼皮还是双眼皮?ta的脸属于鹅蛋脸还是国字脸? 得到了这些特征,最常见的应用就是图像分类中的人脸识别,判别输入的人脸是谁。
之前刘岁安用一天时间训练神经网络,事实上就是训练神经网络初始化的参数,以使这些参数可以更好地提取特征。
训练过程可以理解为,让神经网络一步步记住数据集的特征。
训练一百遍,让神经网络‘看’一百遍韩启明和刘岁安的脸,总能分清谁是谁了吧。
卷积神经网络是最基本的神经网络模型,用来提取特征。
在此基础上,添加其他更为复杂的操作,整一些花活,就可以实现诸多比图像分类更为复杂的功能。
ai绘画就是一个例子。
ai绘画常用的神经网络名为生成对抗网络,其内用于生成提取图像特征的关键,就是卷积神经网络。
生成对抗网络如何完成一幅绘画?生成对抗网络包含两个部分,生成网络和判别网络。
其中生成网络顾名思义,就是用来生成绘画的,先啥也不管,用卷积神经网络随便画一幅画再说。
至于画得好不好、如何改良,则交给判别网络来办。
生成网络和判别网络一个画一个改,一个甲方一个乙方,形成对抗,因此得名对抗网络。
画画改改的过程重复许多许多次之后,就得到了想要的画作。
目前人类所谓的人工智能,也即神经网络,说到底无非就是训练参数,训练一堆最简单不过的数字而已。
因此如果有人认为,神经网络会导致智械危机,最终使人工智能取代人类,这种观点是很没有必要的。
一个神经网络能干好一个活就不错了,不必指望堆砌大量数字的神经网络,会产生自己的思想。
与神经网络对比,般??是完全不同的概念。
神经网络充其量是从人脑中获取了部分灵感的计算机算法,而般??则是完全复刻人脑的功能,并超越了人脑! 最本质的区别在于,神经网络使用参数来运作,而般??构建人脑运行的基本单元――神经元和突触。
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