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    1: ハーフネルソンスープレックス(栃木県)@無断転載は禁止 [EU] 2017/02/08(水) 17:45:30.51 ID:H44DBjnT0● BE:886559449-PLT(22000) ポイント特典
    8×8ピクセルに縮小した画像から元の画像を予想する技術をGoogle Brainが開発

    ディープラーニングについて研究するGoogle Brainが、高解像度画像を8×8(64)ピクセルに変換した画像から元の画像を推測する技術「Pixel Recursive Super Resolution」を発表しました。

    Pixel Recursive Super Resolution
    (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/1702.00783.pdf

    Google Brain super-resolution image tech makes “zoom, enhance!” real | Ars Technica
    https://arstechnica.com/information-technology/2017/02/google-brain-super-resolution-zoom-enhance/

    下の画像の右端が元の「ソース画像」で、これを8×8ピクセルサイズに圧縮したのが左端の「8×8サンプル」です。この8×8サンプルからGoogle Brainのディープラーニング技術が予想した元画像が中央の列の「32×32サンプル」。8×8サンプルから16倍の解像度にアップスケールされた予想画像は、8×8サンプルの少ない情報からソース画像に近い画像を再現できているのがわかります。
    a01
    Google Brainは2つのニューラルネットワークトレーニングを用いて画像予測を行っています。
    一つは似たような高解像度イメージを圧縮したデータと8×8サンプルを比較してパターンと色をチェックする「conditioning network」で、もう一つがPixelCNNを使って高解像の詳細部分を追加する「prior network」。
    この2つのニューラルネットワークを組み合わせることで予測画像を作成しているとのこと。

    左端が8×8サンプルで、残りの4つがニューラルネットワークから作り出された4種類の予測画像。
    人物画だけでなく寝室のイメージを再現することもできます。
    a03
    もちろんPixel Recursive Super Resolutionは完璧に元画像を再現できるわけではありませんが、Pixel Recursive Super Resolutionの技術を高めていくことで、映画の世界でよくある「もっと画像をアップ
    (ズーム)にしてみて!」というシーンが現実のものになるかもしれません。

    http://gigazine.net/news/20170208-pixel-recursive-super-resolution/

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    1: 目潰し(東京都)@無断転載は禁止 [PH] 2017/02/07(火) 23:24:29.81 ID:MP10xoI90 BE:416336462-PLT(12000) ポイント特典
    今にして振り返ってみても激動の2016年ではあったが、国際情勢が混迷を深める一方でドローンやVR&AR、人工知能などの最先端技術の動向も何かと賑やかな年であった。
    その中でも、世界トップクラスの囲碁棋士に圧倒的勝利を収めた囲碁AI「AlphaGO」の偉業が世界に大きな衝撃を与えたことは記憶に新しい。
    この直前まで、AIが人間のプロ囲碁棋士に勝つようになるには、あとまだ10年はかかるといわれていたのだ。
    この「AlphaGO」を開発したDeepMindの親会社であるGoogle(正確にはGoogleの親会社のAlphabet)をラリー・ペイジと共に創設したセルゲイ・ブリンだけに、誰もがその発言に注目したのだが、その内容は一瞬言葉を失うものであった。

    AIがここまで急激に進化することに「注意を払っていなかった」と、自分の認識の甘さを素直に認めたのだ。
    そしてAIが今後どのような方向に進化していくのかについて、まったく見当がつかないことも表明している。

    http://tocana.jp/2017/02/post_12245_entry.html

    【googleの共同創設者「AIの進化が急激過ぎてヤバイ」もはや制御不能な段階か】の続きを読む

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