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Google は、その深い夢ニューラル ネットワークと技術が作成された悪夢を誘発するイメージで私たちの脳を液化、ほぼ 2 年が経ちました。今、カリフォルニア大学バークレー校からのチームは逆のことのようなものが、「一種の」に重点を置いて バークレー校のチームは、印象派の絵画を写実的な画像に変換できる CycleGAN と呼ばれる、深い学習ソフトウェアの新しい型を構築しました。いくつかの調整とツールがシマウマ、オレンジにリンゴと夏に冬馬を回転することもできます。なぜこれまでたいトリックのこれらの種類を行う?誰にもわかりません。非常には、少なくとも、CycleGAN のコンセプトの興味深い証拠であります。 他の深い学習技術のようなバークレー ソフトウェアは、一般的なイメージの 2 つのセット間のリレーションシップを描画することによって動作します。
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English
It’s been almost two years since Google liquefied our brains with its Deep Dream neural network and the nightmare-inducing images the technology created. But now, a team from the University of California, Berkeley is sort of doing the opposite—emphasis on “sort of.” The Berkeley team built a new type of deep learning software, dubbed CycleGAN, that can convert impressionist paintings into photorealistic images. With a few tweaks, the tool can also turn horses into zebras, apples into oranges, and winter into summer. Why would you ever want to do these kinds of tricks? Who knows. At the very least, CycleGAN is an interesting proof of concept. Like other deep learning techniques, the Berkeley software works by drawing relationships between two sets of common images.
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