Разработчики Google научили нейросеть дорисовывать недостающую часть фотографии, даже если от нее скрыта большая часть изображения. В основе алгоритма лежит архитектура генеративно-состязательной нейросети, сообщает N+1.
Подобная архитектура подразумевает, что алгоритм состоит из двух частей: одна из них дорисовывает фотографию, а вторая – пытается отличить результат работы первой от настоящих снимков из обучающей выборки.
Одной из ключевых особенностей подхода исследователей стало то, что в результате работы нейросети получается два снимка: первый – исходный, на котором часть изображения закрыта прямоугольником, а второй – это маска, показывающая, какая область была залита.
Такой подход позволил дискриминатору сконцентрироваться на области, дорисованной генератором, и тем самым повысить качество распознавание "подделок". Это в свою очередь повысило качество работы генератора после обучения.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал с новостями технологий и культуры.
Ранее искусственный интеллект обнаружил лекарство от малярии в зубной пасте. В ходе исследования ученые подключили искусственный интеллект для анализа того, как возбудитель, малярийный плазмодий, взаимодействует с триклозаном, антибиотиком из обычной "лечебной" зубной пасты. Этот антибиотик, как объясняют биологи, подавляет размножение бактерий, мешая работе одного из ключевых ферментов, который отвечает за составление жировых молекул, необходимых для нормальной работы клеточных стенок микробов.