女人荫蒂被添全过程13种图片,亚洲+欧美+在线,欧洲精品无码一区二区三区 ,在厨房拨开内裤进入毛片

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

科學家研發可判斷顏值的生成式神經網絡

如意 ? 來源:cnBeta.COM ? 作者:cnBeta.COM ? 2021-03-07 11:20 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

怎么樣的五官組合會被更多人認為高顏值呢?近日,在 Tuukka Ruotsalo 副教授的帶領下,來自赫爾辛基大學和哥本哈根大學的科學家們研究出了一個生成式對抗神經網絡,生成了數百張逼真的人像。然后這些計算機生成圖像被逐一展示給 30 名測試對象,每個人都被指示將更多的注意力集中在他們認為最有吸引力的面孔上,同時使用 EEG(腦電圖)記錄他們大腦的電活動。

隨后,基于機器學習算法確定哪些面孔對每個人產生的活動量最大,然后確定這些面孔有哪些共同的特征。基于這些數據,神經網絡再繼續產生結合這些特征的新面孔。在一個雙盲實驗中,這些新面孔然后和許多其他面孔的圖像一起展示給這個人。87% 的人選擇了新面孔中最有吸引力的面孔--隨著技術的進一步發展,這個數字應該會上升。

希望該團隊的研究結果最終可以用來幫助計算機系統理解主觀偏好,或許還可以用來識別人們的無意識態度。高級研究員 Michiel Spapé 說:“這項研究表明,我們能夠通過將人工神經網絡與大腦反應連接起來,生成與個人偏好相匹配的圖像。迄今為止,計算機視覺在根據客觀模式對圖像進行分類方面非常成功。通過將大腦反應帶入其中,我們表明有可能根據心理屬性,如個人品味,來檢測和生成圖像” 。

有關該研究的論文近日發表在《IEEE Transactions in Affective Computing》雜志上。

責編AJX

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 神經網絡
    +關注

    關注

    42

    文章

    4812

    瀏覽量

    103327
  • AI
    AI
    +關注

    關注

    88

    文章

    34909

    瀏覽量

    277897
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    BP神經網絡與卷積神經網絡的比較

    BP神經網絡與卷積神經網絡在多個方面存在顯著差異,以下是對兩者的比較: 一、結構特點 BP神經網絡 : BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡
    的頭像 發表于 02-12 15:53 ?616次閱讀

    什么是BP神經網絡的反向傳播算法

    神經網絡(即反向傳播神經網絡)的核心,它建立在梯度下降法的基礎上,是一種適合于多層神經元網絡的學習算法。該算法通過計算每層網絡的誤差,并將這些誤差反向傳播到前一層,從而調整權重,使得
    的頭像 發表于 02-12 15:18 ?726次閱讀

    人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法

    所擬合的數學模型的形式受到大腦中神經元的連接和行為的啟發,最初是為了研究大腦功能而設計的。然而,數據科學中常用的神經網絡作為大腦模型已經過時,現在它們只是能夠在某些應用中提供最先進性能的機器學習模型。近年來,由于
    的頭像 發表于 01-09 10:24 ?1155次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經網絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經網絡</b>架構方法

    卷積神經網絡與傳統神經網絡的比較

    在深度學習領域,神經網絡模型被廣泛應用于各種任務,如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經網絡(CNNs)和傳統神經網絡是兩種常見的模型。 1. 結構差異 1.1 傳統神經網絡
    的頭像 發表于 11-15 14:53 ?1809次閱讀

    神經網絡三要素包括什么

    神經元是神經網絡的基本單元,它負責接收輸入信號,進行加權求和,并通過激活函數生成輸出信號。神經元的結構和功能是神經網絡的核心。 1.1
    的頭像 發表于 07-11 11:05 ?2275次閱讀

    不同類型神經網絡在回歸任務中的應用

    簡單的前饋神經網絡。它由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成。每個層由多個神經元組成,神經元之間通過權重連接。輸入層接收輸入數據,隱藏層對數據進行非線性變換,輸出層生成預測結果。 基本
    的頭像 發表于 07-11 10:27 ?2016次閱讀

    怎么對神經網絡重新訓練

    重新訓練神經網絡是一個復雜的過程,涉及到多個步驟和考慮因素。 引言 神經網絡是一種強大的機器學習模型,廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域。然而,隨著時間的推移,數據分布可能會
    的頭像 發表于 07-11 10:25 ?843次閱讀

    BP神經網絡和卷積神經網絡的關系

    BP神經網絡(Backpropagation Neural Network)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種在人工智能和機器學習領域
    的頭像 發表于 07-10 15:24 ?2423次閱讀

    BP神經網絡和人工神經網絡的區別

    BP神經網絡和人工神經網絡(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關系與區別,是神經網絡領域中一個基礎且重要的話題。本文將從定義、結構、算法、應用及未來發展等多個方面,詳細闡述BP
    的頭像 發表于 07-10 15:20 ?2237次閱讀

    基于MATLAB的BP神經網絡實現方式

    BP(Back-propagation,反向傳播)神經網絡是一種多層前饋神經網絡,通過反向傳播算法訓練,以最小化預測與實際之間的誤差。BP神經網
    的頭像 發表于 07-10 15:14 ?1257次閱讀

    基于神經網絡的全息圖生成算法

    全息圖生成技術作為光學與計算機科學交叉領域的重要研究方向,近年來隨著神經網絡技術的飛速發展,取得了顯著進展。基于神經網絡的全息圖生成算法,以
    的頭像 發表于 07-09 15:54 ?1016次閱讀

    rnn是遞歸神經網絡還是循環神經網絡

    RNN(Recurrent Neural Network)是循環神經網絡,而非遞歸神經網絡。循環神經網絡是一種具有時間序列特性的神經網絡,能夠處理序列數據,具有記憶功能。以下是關于循環
    的頭像 發表于 07-05 09:52 ?1002次閱讀

    rnn是什么神經網絡模型

    領域有著廣泛的應用。 RNN的基本概念 1.1 神經網絡的基本概念 神經網絡是一種受生物神經網絡啟發的數學模型,它由多個神經元(或稱為節點)組成,這些
    的頭像 發表于 07-05 09:50 ?1170次閱讀

    遞歸神經網絡與循環神經網絡一樣嗎

    遞歸神經網絡(Recursive Neural Network,RvNN)和循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)是兩種不同類型的神經網絡結構,它們在處理序列數據
    的頭像 發表于 07-05 09:28 ?1589次閱讀

    人工神經網絡模型的分類有哪些

    詳細介紹人工神經網絡的分類,包括前饋神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、深度神經網絡生成對抗
    的頭像 發表于 07-05 09:13 ?2322次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 策勒县| 元阳县| 南华县| 慈利县| 石门县| 顺平县| 洛隆县| 友谊县| 玉门市| 河西区| 韶关市| 巴马| 石景山区| 东乌珠穆沁旗| 凤阳县| 永宁县| 肇东市| 秭归县| 凤冈县| 吴旗县| 秀山| 绥滨县| 穆棱市| 云梦县| 黄梅县| 建始县| 临高县| 永胜县| 墨竹工卡县| 开封县| 南靖县| 垦利县| 巴林左旗| 思南县| 襄樊市| 额尔古纳市| 来安县| 安平县| 和田市| 鹿邑县| 古田县|