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苹果公布首份人工智能陈诉 ：一篇关于呆板 学习的论文 克日 ，苹果发布了公司的首份人工智能陈诉 ，正确 来说，是一份关于人工智能的学术论文，该论文叙述 了一项最新的技能 ——怎样 通过盘算 机天生 图像、而非真实图像来练习 一种算法的图像辨认 本领 ，这篇陈诉 的第一作者是苹果研究员Ashish Shrivastav，曾是马里兰大学帕克分校盘算 机视觉的博士。 在这份陈诉 中苹果的研究结论是，在呆板 学习研究中，利用 合成图像来练习 神经网络要比利用 真实图像更有效 。由于 合成图像数据已经被标记 和解释 ，而真实的图像数据必要 有人淹灭 巨大的精力 去标记 盘算 机看到的每件事物。但合成图像也有弊端 ，有的时间 由于 合成图像不敷 真实，导致神经网络智能相识 到合成图像中的细节，而对真实图像的认识 有所不敷 。为了办理 这个弊端 ，进步 合成图像数据的练习 结果 ，苹果研究职员 推出了“模仿 +无监督 ”的学习方法，以进步 模仿 图像的真实感。
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