EA 会生成一个随机蓝图,然后根据该蓝图建模一个 3D 物体,类似于一个小斑点。它将自己的创作交给一个深度神经网络,该神经网络会查看它,将其与庞大的图像数据库进行比较,然后向 EA 提供一些反馈。例如:这个东西看起来大约有 0.001% 像蘑菇。虽然不是 A+,但这是一个起点。 然后,EA 会对蓝图进行一些修改,并将其发送回 NNR。如果神经网络表示它离物体更远了,AE 就会丢弃它并制作一个新的。最终,它会做出渐进式改进(看起来像蘑菇的 0.002%),并根据略微改进的工件进行新的修改。 问:有点像实际的创作过程。接受这个案例中 AE 进行了 250 万次迭代。我不知道你是怎么想的,但那时我肯定会完全放弃陶瓷课。 QA 有点像进化......它首先启发了算法。 乔尔·莱曼。哥本哈根信息技术大学助理教授。与怀俄明大学进化人工智能实验室合作。莱曼是首席研究员,也是他的想法。 深度神经网络已经非常擅长对图像进行分类。人脸识别软件或语音识别 [访问标记信息。不是一个真正具有创造性的过程。] 5-10 年前,识别照片中的物体是一个非常困难的问题。这基本上是一个已解决的问题,这是因为深度学习。[任何图像识别任务。] 这是超人的能力。非常成功。[关键词:imagenet。标记图像的庞大数据集。] “我正在研究它的优势,并想知道是否可以利用它来帮助计算创造力,使计算机更富有创造力,创造新的成果,而深度学习范式确实不太适合这一点。” 进化算法更适合创造力。如果你观察自然进化,就会发现正是这种富有创造力的过程创造了各种各样的生命,如果你认真思考的话,你会发现它们是如此的多样化和疯狂。这种无人引导的过程创造了人类级别的智慧,以及细菌、熊和藤壶等各种 B 类生物。 充分利用这两个领域的优点,并展示通过结合它们可以实现的一些独特的事情。 我们将最先进的深度学习网络(同义词神经?)与试图创造雕塑的进化算法连接在一起。EA 在你给它的反馈类型方面受到的限制较少。它可以做的事情不仅仅是标签范式。 2 个主要成分:1)dnn:有人训练过它,我们只是直接使用。用作此系统中的工具。系统的一部分是反馈某个雕塑有多好。它与实际物体的相似程度。它接收图像,然后判断它是否将其识别为某物以及它的确定性。 2)EA 有这种人造 DNA。它会将这种 DNA 映射到 3D 物体上。就像可以映射到 3D 物体上的人造 DNA。这是一种编码。你可以用这种人造 DNA 对 3D 物体进行编码。它就像是创建物体的蓝图。 EA 首先生成一个随机蓝图。没有任何实际结构。从头开始。EA 从随机的人工 DNA 实例开始,这些实例本质上是创建随机 3D 对象的蓝图。这些就像毫无特征的斑点,是该过程的起点。EA 将采用蓝图创建一个对象,该对象将只是一个斑点,然后它会从不同角度拍摄该对象的多张照片。这些是它输入神经网络的图像。这有点像进化算法接受一些塑造粘土的指令,用粘土塑造一个物体并呈现该物体的快照。然后 dnn 会说出它认为该物体是什么样子。它会从说它看起来不像任何东西开始。但也许它看起来更像蘑菇而不是网球。这是算法可以说的一点反馈,这是我迄今为止对蘑菇最好的印象。我会尝试调整该设计 |
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