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谷歌AI自产"子AI" 性能略胜人类所造

更新时间  2021-05-24 03:59 阅读
本文摘要:科学技术日报北京12月5日(记者张梦妍)谷歌宣布,今年年底人工智能(AI)系统可以发明自己的加密算法,分解自己的AI。据谷歌官方博客和未来主义(Futurism)新闻网透露,AI最近构建的“子AI”在人类构建的AI:测试中,被称为NASNet的“子AI”系统准确度超过82.7%,比之前公布的同类AI产品更准确。2017年5月,谷歌大脑(Google Brain)研究人员宣布开发了能够生产自己“子AI”系统的自动人工智能AutoML。

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科学技术日报北京12月5日(记者张梦妍)谷歌宣布,今年年底人工智能(AI)系统可以发明自己的加密算法,分解自己的AI。据谷歌官方博客和未来主义(Futurism)新闻网透露,AI最近构建的“子AI”在人类构建的AI:测试中,被称为NASNet的“子AI”系统准确度超过82.7%,比之前公布的同类AI产品更准确。2017年5月,谷歌大脑(Google Brain)研究人员宣布开发了能够生产自己“子AI”系统的自动人工智能AutoML。

最近,他们要求AutoML利用目前为止仅次于AutoML的挑战3354直接用ATOML制造的AI,击败人类设计的AI。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)团队成员用于一种叫做增强自学的方法,它可以自动设计机器学习模型。此次,AutoML的“身份”是为特定任务开发“子AI”的控制器神经网络。这个新分解的“孩子”被称为NASNet,可以在视频中动态识别人体、汽车、信号灯、手提包、背包等目标。

AutoML不作为“父母”评估“孩子”NASNet的性能,而是使用此信息来提高“子AI”,然后重复此过程数千次。小组成员在ImageNet(计算机视觉系统识别项目,目前世界第二大图像识别数据库)图像分类和COCO目标识别两组数据中对“子AI”NASNET进行了测试。他们回答说,这是计算机视觉领域最不可接受的两组大规模学术数据集,其规模使考试非常不利。

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结果,在ImageNet测试中,NASNet的检查集预测准确度超过82.7%,比以前公布的同类人工智能产品的结果高1.2%,与论文预印网站上报告但未公开的结果不相似,系统效率提高4%,仅次于型号的平均准确度为43.1%。小组成员回答说,NASNet将用作用户通过此AI系统执行图像分类和对象检测的各种应用程序。

编辑编辑点机器人要构建机器人,AI要设计AI。如果目标定义正确,强大的电脑当然比人脑快,迟早会取代人。

约翰肯尼迪,电脑名言)但这并不相同。AI可以瓦解人们,改变自己。

因为AI仍然被绑在笼子里,所以有时会被放在赛道上跑完。什么时候AI突然有了奇思妙想,有了自己原著的目标,什么时候才能和别人比呢。(莎士比亚,温弗瑞)还有很长的路要走。


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