生成对抗网络,一个酷炫的深度学习

生成对抗网络,一个酷炫的深度学习本文将会为大家分析深度学习中生成对抗网络的应用和未来趋势。自从2012年,深度学习作为一颗冉冉升起的新星,一度照亮了计算机视觉的未来,紧随其后,各种各样的网络通过对卷积神经网络的改进,不断在各个应用领域获得了良好的实验结果。

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每天给小编五分钟,小编用自己的代码,带你轻松学习人工智能。本文将会为大家分析深度学习中生成对抗网络的应用和未来趋势。野蛮智能,小白也能看懂的人工智能。

生成对抗网络,一个酷炫的深度学习

自从2012年,深度学习作为一颗冉冉升起的新星,一度照亮了计算机视觉的未来,紧随其后,各种各样的网络通过对卷积神经网络的改进,不断在各个应用领域获得了良好的实验结果。深度学习在推动本领域的发展的同时,也推动了很多其他领域的发展。

其中,对抗生成网络算是深度学习中最富有想象力的一个网络架构了,它最早出现于2016年,是基于深度学习的卷积神经网络,在此基础上引入了编码器和自动变分解码器,来达到一个更好的训练结果。说他有想象力是因为这个神经网络架构里边包含了两个网络,一个负责生成,一个负责检测,这两个网络会互相竞争,彼此挑出对方的缺点,直到训练到最后,他们谁也分不出来个胜负了,这时候才会停止,基本上也达到了我们满意的训练目标。

生成对抗网络,一个酷炫的深度学习

那么这么有时尚感的网络的主要应用在哪里呢?

首先,一攻一守的网络架构,就决定了它可以做一些具有攻击性的事情。例如,假人脸的生成,加入你现在有了一个人脸解锁系统,那么如果你希望能够欺骗这样的识别系统应该怎么做呢?最好的选择就是对抗生成网络,通过两个网络的竞争,最后可以生成一个专门生成假人脸的模型。以此来欺骗人脸识别系统。

另一方面,这种人脸的生成能力也可以用在别的地方,例如,可以用来进行视频中人脸的替换,同样是一段影片,你通过对抗网络的处理,可以吧自己的脸输入到影片中,进而得到一个属于你自己的电影。在这部电影中,你的人脸替换了主角的人脸,这种替代感带来的喜悦是无法用金钱来衡量的。如果有哪一个视频APP开通了这样的功能,小编愿意第一个为这样的功能付费。

既然可以生成人脸,那么也可以生成背景了,通过对背景的改变,进一步融合生成出来的人脸,就可以做出来一个视频,那么这样的对抗网络,就真正具有了创作性,它可以凭借自己的学习能力,将视频,声音等信息融合在一起,生成一个新的视频。这样的一个任务为电影界的发展也会带来无限的可能,也许到时候的电影就不再需要群众演员了,只需要进行人脸的生成就可以了。

生成对抗网络,一个酷炫的深度学习

不仅是电影中,真实视频的创作,同样也可以在画画、美术、音乐等艺术方面进行创作,例如,最近通过风格迁移生成出来的图片,画风十分巍峨,通过对抗生成网络生成出来的音乐也是十分颤动人心。

不过,技术的进步空间总还是有的。我们希望在未来,这些技术能够不断发展,真正的进入到我们的生活中来。最后,如果大家有什么想表达的,对未来社会的预测。欢迎在评论区留言。

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