Catatan bersih Lei Feng: Artikel ini adalah blog teknis yang disusun oleh AI Research Institute, teks asli Algoritma Pembelajaran Mesin Ini Dapat Mengubah Gambar Garis Apa Pun menjadi Seni ASCII, penulis Daniel Oberhaus.
Terjemahan | Pengoreksian Bukti Zhang Shuoxi | Penyelesaian Yuhang | Yuhang
Bentuk seni yang dibuat oleh manusia dengan menggunakan komputer telah dipelajari oleh komputer
Melihat kembali ke tahun 1960-an, para jenius di Bell Labs menemukan metode melukis dengan bahasa komputer. Bentuk lukisan ini disebut lukisan ASCII, meskipun lukisan semacam ini membutuhkan penggunaan komputer, namun sulit bagi komputer untuk menghasilkan gambar secara otomatis. Meskipun generator gambar ASCII telah ada selama bertahun-tahun, mereka belum dapat mengubah gambar manual yang rumit dengan baik.
Sekarang, Osamu Akiyama, seorang mahasiswa pascasarjana Fakultas Kedokteran di Universitas Osaka dan seorang pelukis ASCII, telah menciptakan arsitektur pembelajaran mesin yang mensimulasikan mekanisme operasi jaringan saraf otak manusia, yang dapat menghasilkan gambar garis apa pun dibandingkan dengan manual. Lukisan kode ASCII.
Lukisan kode ASCII dibuat dengan menggunakan angka dan huruf yang ditentukan dalam Kode Standar Amerika untuk Pertukaran Informasi (sistem pengkodean yang digunakan untuk menerjemahkan bahasa mesin ke dalam bahasa manusia).
Menariknya, jaringan saraf yang dibangun oleh Akiyama menggunakan karakter Jepang untuk menghasilkan gambar, bukan kode ASCII.
Akiyama memilih 500 lukisan ASCII di papan pesan populer Jepang 5 saluran dan Shitaraba untuk melatih model jaringan saraf. Qiu Shan mengeluh kepada saya di email, mengatakan bahwa masalah utama yang dihadapi saat ini adalah lukisan ASCII buatan tangan dari pelatihan berasal dari Internet, jadi mereka tidak mengutip gambar asli yang relevan. Artinya, sulit bagi algoritme semacam itu untuk mempelajari bagaimana gambar garis diubah menjadi gambar teks.
Untuk mengatasi masalah ini, Akiyama menggunakan jaringan syaraf peneliti lain untuk membersihkan gambar, sehingga lukisan kode ASCII dapat diubah menjadi gambar garis aslinya. Gambar asli yang diperkirakan dengan cara ini dapat digunakan sebagai masukan untuk melatih jaringan saraf guna mempelajari karakter mana yang digunakan untuk menghasilkan gambar kode ASCII yang sesuai.
Melalui pelatihan semacam itu, jaringan saraf dapat menghasilkan gambar kode ASCII yang sebanding dengan manual. Berdasarkan algoritma kesamaan gambar, Akiyama membandingkan gambar ini dengan generator lain dan gambar yang dibuat secara manual, dan menemukan bahwa gambar kode ASCII yang dihasilkan oleh pembelajaran mesin lebih mirip dengan gambar aslinya.
...
Untuk melanjutkan membaca, silakan kunjungi komunitas AI Research Society kami: https://club.leiphone.com/page/TextTranslation/711
Konten yang lebih menarik tersedia di AI Research Institute.
Berbagai bidang termasuk visi komputer, semantik ucapan, blockchain, mengemudi otonom, penggalian data, kontrol cerdas, bahasa pemrograman, dan pembaruan harian lainnya.
Lei Feng Net Lei Feng Net
- Tengkorak muncul kembali di dunia? ! Nike merilis rencana pembuatan ulang seri "Skulls" setelah 10 tahun
- New York Fashion Week Day 3: Kolokasi singkat misteri tersembunyi, celana lebar kaki pasti menjadi tren musim depan!
- Fokus pada Oscar | Profesional menemani lari selama bertahun-tahun, kapan Clos dan Bell memenangkan patung?
- "Kota Terapung di Laut" mengungkapkan spesial sutradara, sutradara Yan Yuqian berfokus pada tema sosial dan menyentuh hati orang untuk pertama kalinya