AI訓練數據缺失怎么辦？Nvidia：全靠“想象力” _知識百科

英偉達研究人員使用一對生成的對抗網絡（GAN）和一些無監督學習來創建一個圖像到圖像的翻譯網絡，可以減少人工智能（AI）的訓練時間。
在一篇博文中，該公司解釋了其GAN是如何在不同的數據集上進行訓練的，他們分享了一個“潛在的空間假設”，允許將圖像從一個GAN傳遞到下一個，從而生成圖像。
【AI訓練數據缺失怎么辦？Nvidia：全靠“想象力”】該公司表示，在非監督式學習中，GAN的使用并不新穎，但英偉達的研究產生了新的結果：在部分多云的天空下，陰影從茂密的樹葉中清晰顯示，遠遠超過以往任何時候。
這項工作的好處可以讓網絡培訓需要更少的標簽數據。
英偉達說：“對于單獨的自動駕駛駕車，訓練數據可以被捕獲一次，然后在各種虛擬條件下進行模擬：晴天，陰天，下雪，下雨，夜間等。

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英偉達展示了冬天拍攝的照片如何被“想象”為一個夏日，以及一只貓的形象如何被用來生成獅子，老虎和美洲獅的圖像。
英偉達公司遠不是一家專注于游戲的GPU公司，而是試圖將其硬件推向邊緣計算設備，并使用人工智能作為其工具。
上周，該公司宣布與GE醫療集團達成協議，通過Revolution Fro