Будущее глубинного обучения


* Модели приблизятся к компьютерным программам общего предназначения
* Появятся новые формы обучения, которые позволят моделям отойти просто от дифференцируемых преобразований.
* Модели будут требовать меньшего участия разработчика
* мета-обучаемые системы на основе повторно используемых и модульных подпрограмм

… программный синтез, в частности, нейронный программный синтез

Они будут выращиваться автоматически (а не писаться вручную людьми-программистами), с использованием модульных частей из глобальной библиотеки повторно используемых подпрограмм…

Ссылки
The limitations of deep learning
The future of deep learning
Ограничения глубинного обучения и будущее


Добавить комментарий

Makeblock
  1. ок. Суть программы «один» — обработка статического изображения с применением специального фильтра, на выходе имеем обработанную картинку. Суть программы «два»…

  2. разумеется — реализация другая, но суть та же 🙂 можно реализовать Генератор и для фильма. используем считывание видео (OpenCV шаг…

  3. как это та же??? Тут рассматривается по сути своей просто фильтр для обработки картинок, а там механизм в который загружаешь…

  4. а вот теперь действительно генератор комиксов soft.compulenta.ru/666850/ Странички формируются на основании видеофильмов. программа анализирует видеофрагмент, идентифицирует говорящего героя, формирует панели…

2.0 2в1 3D AR Arduino DIY iPhone Дополненная реальность ИИ автоматизация бизнес будущее велосипед видео вопрос генератор датчик дизайн игра идея интернет интерфейс камера карта книга концепт лампа магазин магнит маркетинг машинное обучение микро-идея музыка поиск проект растение реклама рисунок робот робототехника сайт светодиод сервис сервомашинка стартап стимпанк тренд управление часы электричество