0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

科學(xué)家研發(fā)可判斷顏值的生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如意 ? 來源:cnBeta.COM ? 作者:cnBeta.COM ? 2021-03-07 11:20 ? 次閱讀

怎么樣的五官組合會(huì)被更多人認(rèn)為高顏值呢?近日,在 Tuukka Ruotsalo 副教授的帶領(lǐng)下,來自赫爾辛基大學(xué)和哥本哈根大學(xué)的科學(xué)家們研究出了一個(gè)生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),生成了數(shù)百張逼真的人像。然后這些計(jì)算機(jī)生成圖像被逐一展示給 30 名測(cè)試對(duì)象,每個(gè)人都被指示將更多的注意力集中在他們認(rèn)為最有吸引力的面孔上,同時(shí)使用 EEG(腦電圖)記錄他們大腦的電活動(dòng)。

隨后,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定哪些面孔對(duì)每個(gè)人產(chǎn)生的活動(dòng)量最大,然后確定這些面孔有哪些共同的特征。基于這些數(shù)據(jù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再繼續(xù)產(chǎn)生結(jié)合這些特征的新面孔。在一個(gè)雙盲實(shí)驗(yàn)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(gè)人。87% 的人選擇了新面孔中最有吸引力的面孔--隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,這個(gè)數(shù)字應(yīng)該會(huì)上升。

希望該團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果最終可以用來幫助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)理解主觀偏好,或許還可以用來識(shí)別人們的無意識(shí)態(tài)度。高級(jí)研究員 Michiel Spapé 說:“這項(xiàng)研究表明,我們能夠通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大腦反應(yīng)連接起來,生成與個(gè)人偏好相匹配的圖像。迄今為止,計(jì)算機(jī)視覺在根據(jù)客觀模式對(duì)圖像進(jìn)行分類方面非常成功。通過將大腦反應(yīng)帶入其中,我們表明有可能根據(jù)心理屬性,如個(gè)人品味,來檢測(cè)和生成圖像” 。

有關(guān)該研究的論文近日發(fā)表在《IEEE Transactions in Affective Computing》雜志上。

責(zé)編AJX

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4717

    瀏覽量

    100015
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    87

    文章

    28877

    瀏覽量

    266240
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關(guān)系與區(qū)別,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來發(fā)展等多個(gè)方面,詳細(xì)闡述BP
    的頭像 發(fā)表于 07-10 15:20 ?384次閱讀

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全息圖生成算法

    全息圖生成技術(shù)作為光學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉領(lǐng)域的重要研究方向,近年來隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,取得了顯著進(jìn)展?;?b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全息圖生成算法,以
    的頭像 發(fā)表于 07-09 15:54 ?238次閱讀

    rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    RNN(Recurrent Neural Network)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時(shí)間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理序列數(shù)據(jù),具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:52 ?385次閱讀

    rnn是什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。 RNN的基本概念 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的數(shù)學(xué)模型,它由多個(gè)神經(jīng)元(或稱為節(jié)點(diǎn))組成,這些
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:50 ?393次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類有哪些

    詳細(xì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類,包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:13 ?446次閱讀

    遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)實(shí)際上是同一個(gè)概念,只是不同的翻譯方式
    的頭像 發(fā)表于 07-04 14:54 ?449次閱讀

    如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)

    輸入信號(hào),對(duì)其進(jìn)行加權(quán)求和,然后通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換,生成輸出信號(hào)。通過這種方式,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式和關(guān)系。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種類型,包括前饋
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:23 ?384次閱讀

    bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它們?cè)?/div>
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:12 ?525次閱讀

    bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型怎么算預(yù)測(cè)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法以及預(yù)測(cè)的計(jì)算方法。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
    的頭像 發(fā)表于 07-03 09:59 ?372次閱讀

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理

    年代,當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開始研究人腦的工作原理。1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即MP模型,它由一系列邏輯門組成,可以模擬神經(jīng)元的興奮和抑制狀態(tài)。1958年,F(xiàn)ran
    的頭像 發(fā)表于 07-03 09:44 ?483次閱讀

    生成AI與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的區(qū)別和聯(lián)系

    生成AI與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的兩個(gè)核心概念,它們?cè)谕苿?dòng)技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用拓展方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將詳細(xì)探討生成AI與
    的頭像 發(fā)表于 07-02 15:03 ?347次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Networks,簡稱BPNN)是兩種
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:24 ?1025次閱讀

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些

    、語音識(shí)別、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域。本文將對(duì)幾種主要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)介紹,包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗
    的頭像 發(fā)表于 07-01 14:16 ?345次閱讀

    新華社:突破性成果!祝賀我國科學(xué)家成功研發(fā)這一傳感器!

    6月25日,新華社以《突破性成果!祝賀我國科學(xué)家》為標(biāo)題,報(bào)道了由我國科學(xué)家研發(fā)的傳感器成果。 我國科學(xué)家研發(fā)高通道
    的頭像 發(fā)表于 06-27 18:03 ?309次閱讀
    新華社:突破性成果!祝賀我國<b class='flag-5'>科學(xué)家</b>成功<b class='flag-5'>研發(fā)</b>這一傳感器!

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)

    傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點(diǎn)。 1. 局部連接和權(quán)共享:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過設(shè)置局部連接和權(quán)共享的結(jié)構(gòu),有效地減少了
    的頭像 發(fā)表于 12-07 15:37 ?3754次閱讀