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Facebook:让人工智能更具吸引力‘官方网站’

时间:2020-11-03
本文摘要:FacebookAI部门的研究人员找到了一种训练机器学习模型的方法,它不仅可以标记图像解释,还可以用各种可能对某人更有趣的评论风格来叙述照片。应用于程序运行时的OpenShift可以帮助企业使用云交付来建模,并以Redbative的方式修改RedHatOpenShift平台上应用和服务的持续交付。

三明治

对于那些对Facebook今年在社会上面临的一系列挑战印象深刻的人来说,该公司人工智能团队最近的研究成果实现了一个令人着迷的目标:“让人工智能更具吸引力”。FacebookAI部门的研究人员找到了一种训练机器学习模型的方法,它不仅可以标记图像解释,还可以用各种可能对某人更有趣的评论风格来叙述照片。传统的机器学习任务成功地自动在图像上添加叙事。

“检查机器是否能解释图像内容非常简单,”他们写道。“但他们不像人物那样有人情味。

”在这种情况下,性格可以从爱到卑鄙到情感,以及它们之间的各种决定。比如一个三明治的图片,很容易被标上“这是个甜三明治”,或者很讽刺的是“我做的菜比这个好吃”。这项工作是几种先进设备技术的混搭,比如如何确认图像的内容,如何分解精致的句子。

红帽?应用于程序运行时的OpenShift可以帮助企业使用云交付来建模,并以Redbative的方式修改RedHatOpenShift平台上应用和服务的持续交付。RedHatOpenShift在程序运行时基于成熟度应用于开源技术,同时也为R&D团队获得了多种现代化选项,从而将现有应用平稳过渡到云。

这篇题为“通过个性获得更多图像字幕”的论文发表在arXiv的真实印刷服务上,作者是FacebookAIResearch的库尔特舒斯特、萨缪尔胡莫、胡海亮、安东尼博尔德斯和贾松韦斯顿。神经网络模型的作者创建了,在其中他们扩展了复制“TransResNet”的方案,依靠几个国家最先进的设备,具有内置的“编码”图像数据,并且还包括由塞巴斯蒂安马塞尔(Sebastian Marcel)和严罗德里格斯(Yan Rodriguez)开发的名为“Torchvision”的软件。然后,将编码器的输入交给“带有ReLU[(允许线性单位)转录单位]的多层感知器”。

因此,作者增加了一种人格特质的“映射”。接下来,作者训练了两个编码器,称为“下一个话语检索任务”。它使用的数据库包括“17亿对话语,其中一个编码上下文,另一个编码下一个话语的候选”。“然后,作者指出TransResNet在一系列标准的基准测试中是有竞争力的,甚至是优越的,可以应用于图像的标题。

图像

但为了指出一个标题的个性能产生影响,他们让一群人看到了人为创造的标题和自动分解的标题,告诉他们觉得“很吸引人”。报告作者:“寻找以个性为条件的字幕比图像的中性字幕更有吸引力,胜率为64.5%,对于二项式双尾检验有统计学意义。”研究人员将他们的作品与人写的“引人入胜”的字幕进行对比,发现“我们最差的TransResNet模型与人类作者完全匹配,胜率为49.5%。

作者认为,这是进一步发展其模型的基准。“超人的可能性不会经常很快出现在这个领域。

”有趣的是,作者们留下了一些他们无法模仿的性格特质,比如“分拨中心、责骂、灵活、简单、隐形”,他们无法解释。这些都可能对世界上的情绪有更一般的教训。在研究小组中,人们被拒绝评估头衔的吸引力,作者写道,当他们被明确提出两个没有具体个性的头衔时。一方面,这只是一个事实,一个传达出强烈观点的标题——“好猫!”或者类似这样的东西——另一方面,人们往往会发现强有力的标题非常有吸引力。

但是当负面字幕经常出现时,人们会发现它们不如那些只是事实的字幕有吸引力。足够的消极可能就在店内。


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