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Google 小程序「猜画小歌」背后的AI技术和原理浅析

2019-07-12 23:26:04 来源:沈阳小程序开发 作者:沈阳软件开发

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我相信在前天中午开始,大家的微信朋友圈估计都被Google刚刚上线的微信小程序「猜画小歌」刷屏了,沈阳软件开发

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之所以被刷屏,不仅仅是因为它有趣好玩,而是因为Google基于AI技术来识别大家的神作,很多人都不敢相信,我画成这样,竟然都认识,各种灵魂画手一个个的诞生了,基于AI的有趣,好玩,让你们兴趣盎然,各种调侃,这是它火爆的一个原因。

今天我想通过这款Google推出的微信小程序「猜画小歌」,来聊一聊它背后的机器学习的相关知识,我个人仅仅是读过关于机器学习的资料和书,浅尝辄止,我不是专门搞机器学习和人工智能的,所以只算是浅析和谈自己的看法。

机器学习原理

要聊到机器学习,我们应该知道,它主要有两种方法:监督式学习(监督学习)和无监督式学习(无监督学习)。

什么是监督式学习

所谓监督式学习,就是需要我们提供大量的学习样本,包括样本相关的特征数据以及相应的标签.AI程序可以通过这些样本来学习相关的规律或是模式,然后通过得到的规律或模式来判断没有被打过标签的数据是什么样的数据。

XX 例如:“猜猜小歌”,我们的小程序用户绘制了大量标记的绘画。通过你绘制的每个标记的绘画,AI程序知道人类就像这样画房子。船,这个苹果等。事实证明,在人类眼中,它们就像这样。它分析了我们绘画的每一个特征和特征,并进行自我学习。我们提供了大量标记的数据样本,也称为:训练数据。

通过机器学习算法,找出不同笔迹下每幅画的特点,然后找出规则和模式。然后,通过识别未标记的图案或图案,完成识别手写绘画的目标。

当然,这个AI 小程序必须在上线之前已经训练了数万甚至数十万个样本,所以当你绘制时,它会根据你绘制的特征进行分析和识别。我们绘制的那些用作样本和通过算法自学习。

事实上,它是生硬的,谷歌非常聪明,让AI 小程序识别和猜测人类绘画,通过我们提供的大量免费注释培训,使这个系统更好地学习,推广和优化。事实上,最终目标可能是:AI Smart 小程序将独立创作绘画,并绘制各种像人类一样的作品。

所以,每个人都在玩,同时将这个AI 小程序作为陪练!我的每个用户都为其演变提供了大量帮助和数据。人们绘制的越多,他们提供的数据样本就越多。通过自学和算法分析,它们越准确,他们就越了解人类。

什么是无监督学习?

无监督式学习(Unsupervised Learning)是人工智能网络的一种算法(算法),其目的是去对原始资料进行分类,以便了解资料内部结构。有别于监督式学习网络,无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确,亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例,而它会自动从这些范例中找出其潜在类别规则。当学习完毕并经测试后,也可以将之应用到新的案例上。

无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起,而我们并不关心这一类是什么。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

可能还会有什么半监督式学习,这个就是上述两者的结合,基本思想是利用数据分布上的模型假设,建立学习器对未标签样本进行标签。

「猜画小歌」背后的 AI 技术

「猜画小歌」对我们画作的辨识,其实利用的就是神经网络技术,是基于对大量涂鸦样本的学习。就像,我刚才在上面监督式学习那里所说的

Google表示,“猜画小歌”由来自Google人工智能的神经网络技术驱动。该网络源全世界范围,超过5000万个手绘素描的数据群。机器学习手绘素描后,可以通过粗糙的草图来识别物体。例如一团长着耳朵的墨迹可能是一只熊猫。

XX 这个小程序使用的技术是:RNN,它是循环神经网络。这项技术实际上是谷歌之前使用的,并不是新技术。去年11月,谷歌专注于“快速,抽奖!”您可以根据您概述的几个笔划猜测三个可能的项目。根据Google的说法,这种技术基于模拟人类大脑如何使用线条,形状和其他绘画元素来绘制对象。

我们开始在这个小程序上绘画,训练神经网络,让人们在人们开始绘画,笔方向以及何时停止绘画时理解AI。当训练的RNN模型接收人类绘画时,生成类似的新绘画。

你认为这是唯一的方法吗?不,如果你画的画是错的,有一个缺陷,它实际上会纠正它!在RNN模型中,当用户创建尚未绘制的灵魂绘画时,例如仅绘制人头而不绘制耳朵,AI仍然可以重建“正常”绘画。 RNN模型将继续产生具有耳朵和眼睛的正常头部。

所以,在“猜小歌”小程序中,你可能只画一条粗线。当你还没有完成绘画时,人工智能已经认识到你在画什么?它会读取您的笔,线条和一些要素数据,您可以快速猜出您正在绘制的内容?它可以帮助您完成和纠正。

你打开小程序并找到“我的绘画”指向。在每幅画下面写一个句子:

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最后,让我们享受我的灵魂画!如下:094532iupsunus4ru4p3dl.jpg

最后,关于机器学习和人工智能技术,关于这个微信小程序,欢迎留下信息来交换你的观点和意见,并一起沟通和进步。

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