科技资讯:谷歌神经网络识别猫脸-体育外围app官网

体育外围app下载|谷歌全球计算网络的巨大处理能力和其神秘的谷歌X研究实验室的智力在很大程度上仍然隐藏在《奇异世界》中。但本周，我们看到了人类和电子的伟大思想公司对：只猫的想法。

谷歌全球计算网络强大的信息处理能力，神秘的谷歌X实验室的技术天才，外界鲜为人知。但上周，我们有幸看到了该公司强大的大脑(无论是人脑还是电脑)想要的东西：猫。谷歌科学家建立了世界上最大的大脑电子模拟，运行在16000个计算机处理器上，并发现了当它接触到从YouTube视频中随机选择的1000万个剪辑时会学到什么。

自发地，计算机大脑自学识别猫的脸。谷歌科学家利用16000个计算机处理器构建了仅次于世界的电子模拟神经网络，并向他们展示了从YouTube上随机选取的1000万个视频，以调查他们需要教授什么。结果表明，人工神经网络已经学会了在没有外部指令的情况下自主识别猫的脸。这可能看起来是一个微不足道的成就，只不过证明了猫主人对张贴他们宠物的视频的痴迷。

但事实上，谷歌在虚拟智能领域取得了重大进展，这是一个承诺很多但对计算机用户贡献很少的研究领域。也许这似乎只是一个荒谬的成就。除了指出养猫的人热衷于上传宠物视频，没有更多问题需要解释。

但本质上，这一成就标志着谷歌在人工智能领域取得了长足的进步。对于计算机用户来说，人工智能研究仍有广阔的前景，但迄今为止取得的成果很少。

在爱丁堡的机器学习会议上，谷歌研究人员展示了该公司在人工智能方面的挑战及其计算资源的优势。在爱丁堡举行的机器学习会议上，谷歌研究人员表示，该公司在人工智能领域雄心勃勃，并有极其强大的计算资源作为支持。

标准的机器学习和图像识别技术依赖于计算机对成千上万张贴有标签的图片的初步训练，因此它始于对猫的脸是什么样子的电子想法。然而，标签需要大量的人力，正如谷歌的研究人员所说，有比较少的标签数据。标准的机器学习和图像识别技术是依靠上千张贴了标签的图片来开始对计算机的初始训练，让计算机从一开始就有一个猫脸宽是什么的概念。

然而，标记图片需要大量的人力，正如谷歌研究人员所说，标记的数据是有限的。谷歌需要掌握它所谓的自学或深度学习，如果它要扩展其搜索能力，以识别海量非结构化和无标签数据中的图像。

例如，这将使拥有一幅由未知艺术家绘制的身份不明的肖像的人能够将它的照片提交给未来的谷歌——并有合理的机会通过与互联网上的图像清单进行比较来识别场景和画家。为了将搜索能力扩展到对海量非结构化和无标签数据的图像识别领域，Google必须掌握其所谓的自学或深度自学技术。有了这种技术，在未来，如果有人有一幅画，来源于知道著名画家的描述，知道风景在哪里，就可以把这张图上传到Google。

谷歌将其与网上收到的数十亿张图片进行核对后，这个人就有非常好的机会知道风景的位置和画家的身份。 本周提交的研究是朝着开发这种技术迈出的一步。研究人员利用谷歌数据中心建立了一个具有10亿个连接的人工神经网络，然后在一周内将这个新大脑暴露在YouTube剪辑中，而没有标记任何类型的数据。

谷歌上周展示的研究结果是朝着发展这种技术迈出的一步。研究人员使用谷歌数据中心构建了一个具有10亿个连接的人工神经网络，然后花了一周时间让新生的大脑知道YouTube视频片段，而不用以任何方式给它们贴标签。

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