Makine öğrenimi, herhangi bir çizgi resminin ASCII kod çizimini oluşturabilir
Lei Feng net notu: Bu makale, AI Araştırma Enstitüsü tarafından derlenen teknik bir blogdur, orijinal metin Bu Makine Öğrenimi Algoritmaları Herhangi Bir Çizgi Çizimi ASCII Sanatına Dönüştürebilir, yazar Daniel Oberhaus.
Tercüme | Zhang Shuoxi Redaksiyon | Yuhang Bitirme | Yuhang
İnsanların bilgisayar kullanarak yarattığı sanat formu bilgisayarlar tarafından öğrenildi
1960'lara dönüp baktığımızda, Bell Labs'ın dahileri bilgisayar diliyle bir boyama yöntemi buldular. Bu resim biçimine ASCII boyama denir.Bu tür bir resim bilgisayar kullanımını gerektirse de bilgisayarın otomatik olarak resim üretmesi zordur. ASCII çizim üreteçleri uzun yıllardır var olmalarına rağmen, karmaşık manuel resimleri çok iyi dönüştürememişlerdir.
Şimdi, Osaka Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde yüksek lisans öğrencisi ve bir ASCII ressamı olan Osamu Akiyama, insan beyni-sinir ağlarının çalışmasını simüle eden ve kılavuza kıyasla herhangi bir çizgi görüntüsü oluşturabilen bir makine öğrenimi mimarisi yarattı. ASCII kod boyama.
ASCII kod boyama, Amerikan Bilgi Alışverişi Standart Kodunda (makine dilini insan diline çevirmek için kullanılan bir kodlama sistemi) tanımlanan sayılar ve harfler kullanılarak oluşturulur.
İlginç bir şekilde, Akiyama tarafından oluşturulan sinir ağı, ASCII kodları yerine resimler oluşturmak için Japonca karakterler kullanıyor.
Akiyama, sinir ağı modelini eğitmek için popüler Japon mesaj panoları 5channel ve Shitaraba'da 500 ASCII resmi seçti. Qiu Shan e-postada bana şikayette bulundu ve karşılaştığı asıl sorunun eğitimin manuel ASCII resminin İnternetten gelmesi olduğunu, bu nedenle ilgili orijinal resimlerden alıntı yapmadığını söyledi. Bu, bu tür algoritmaların çizgi resimlerinin metin resimlerine nasıl dönüştürüldüğünü öğrenmesinin zor olduğu anlamına gelir.
Bu sorunu çözmek için Akiyama, görüntüyü temizlemek için diğer araştırmacıların sinir ağını kullandı, böylece ASCII kod resmi orijinal çizgi resmine dönüştürülebilir. Bu şekilde tahmin edilen orijinal görüntü, karşılık gelen ASCII kod görüntüsünü oluşturmak için hangi karakterlerin kullanılacağını öğrenmek üzere sinir ağını eğitmek için girdi olarak kullanılabilir.
Böyle bir eğitim sayesinde, sinir ağı, manuel ile karşılaştırılabilir ASCII kod görüntüleri oluşturabilir. Görüntü benzerliği algoritmasına dayanarak Akiyama, bu görüntüyü diğer oluşturucularla ve manuel olarak oluşturulan görüntülerle karşılaştırdı ve makine öğrenimi ile oluşturulan ASCII kod görüntülerinin orijinal görüntülere daha benzer olduğunu buldu.
......
Okumaya devam etmek için lütfen AI Araştırma Topluluğu topluluğumuza gidin: https://club.leiphone.com/page/TextTranslation/711
AI Araştırma Enstitüsü'nde daha heyecan verici içerikler mevcuttur.
Farklı alanlar arasında bilgisayar görüşü, konuşma semantiği, blok zinciri, otonom sürüş, veri madenciliği, akıllı kontrol, programlama dilleri ve diğer günlük güncellemeler bulunur.
Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
