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Rating: 67 / Native Japanese / 0 Reviews / 22 Jun 2015 at 17:23
And that “pure research” is utterly fascinating. Google this week demonstrated that its neural networks can generate downright trippy representations of images — Fergus said they “look super cool” — but fundamentally that work “doesn’t get you any further in solving the unsupervised learning problem,” Fergus said. It’s much harder, he said, to generate images that look real that images that look psychedelic.
To do this, Facebook is using not one but two trained neural networks — one generative, and one discriminative. You give the generative one a random vector, and it generates an image. The second one decides if the output image looks real.
そして「純粋な研究」は非常に魅力的である。Googleは今週彼らのニューラルネットワークが非常に幻覚的な画像表現を生成できることをでモンストレートした。Fergus氏は「その画像をとてもクールです」と評するが、根本的なところで「教師なし学習の問題を解くという点では何も前進していません」とも語っている。本物にも見えサイケデリックでもある画像を生成するのはもっと難しいことなのです、と同氏は述べる。
このため、Facebookでは1つではなく2つの訓練済みニューラルネットワークを使っている。1つは生成を担い、もう1つは判断を担う。生成担当に確率ベクトルを投入し、画像を生成する。2番目の方は出力された画像が本物に見えるかを判断する。
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http://venturebeat.com/2015/06/19/facebooks-newest-deep-learning-system-makes-samples-of-images-that-humans-think-are-real-40-of-the-time/