2016年12月26日 21:52
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当然，使用合成图像也存在一定的弊端，导致一种算法所了解的内容与真实世界中的场景有所不同。苹果在报告中称：“有时，合成图像数据不够真实，导致神经网络只能了解到合成图像中所呈现的细节，而对真实图像的认识有所不足。”
为解决该问题，提高合成图像数据的训练效果，苹果研究人员推出了“模拟+无监督”的学习方法，以提高模拟图像的真实感。苹果研究人员使用一种经过修改的新型机器学习技术，被称为“生成对抗网络”（GAN），让两个神经网络彼此对抗，从而生成更逼真的图像。
这篇报告的第一作者是苹果研究员阿希什·什里瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），拥有马里兰大学帕克分校计算机视觉博士学位。有业内人士称，对于苹果而言，此次公开其首份人工智能研究报告也是一大进步。多年来，苹果对其在人工智能领域的研究一直守口如瓶，这遭到了人工智能研究社区的批评。同时，这也影响了苹果招募人工智能人才。
此外，此次公开自己的人工智能研究也有助于将来普及自己的人工智能软件。如今，人工智能软件正被应用到几乎所有应用中，如iPhone 7的拍照功能，以及各种互联网服务。（李明）
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