Video: NVIDIA Utilizza Algoritmi Di Regressione Gaussiana Per Ricreare Accuratamente Le Foto Distorte
2024 Autore: Kayla Nelson | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-17 01:30
NVIDI è nota da tempo per le sue GPU (Graphics Processing Unit) immacolate, il cui prodotto principale è la scheda NVIDIGeForce. Con ciò, l'azienda è sempre stata in prima linea nella ricerca e nello sviluppo di esperienze che migliorano l'intelligenza artificiale nei videogiochi, nella progettazione grafica, nell'elaborazione dei dati e nei veicoli automobilistici.
Ultimamente, NVIDI ha iniziato a concentrarsi sull'intelligenza artificiale in isolamento con il suo progetto più recente concentrandosi pesantemente sul reimaging intelligente di foto preesistenti utilizzando algoritmi gaussiani per valutare le differenze minime dei luoghi tra centinaia di immagini chiare e sfocate classificate in base alla temperatura e alla tinta, inserendo questi valori nelle espressioni di regressione delle singole foto sfocate per regredire all'aspetto che avrebbero potuto avere le loro immagini nitide originali. Questo processo viene eseguito individualmente per ogni punto della fotografia e la somma viene utilizzata per generare il valore della minima differenza generica.
L'algoritmo funziona per apprendere dai tentativi passati di ciò che indicano determinati colori e motivi sullo schermo. Quando il sistema è stato sviluppato, erano migliaia di immagini sfocate e originali in modo che la macchina potesse identificare quali motivi e colori sullo schermo corrispondono a quali scanalature e bordi nell'immagine originale. Dopo essere stato testato molte volte, NVIDI è riuscita a insegnare al suo chip AI ad apprendere da prove precedenti e memorizzare database di codici grafici abbinati che vengono convertiti in codice matematico in base a posizione, tinta e temperatura. Utilizzando l'esperienza passata e le relazioni stabilite tra le immagini sfocate e chiare dello stesso luogo e della stessa tinta, la macchina si apre con nuove immagini, applicando le formule che corrispondono meglio alla tinta e alla temperatura della nuova foto. NVIDI ha sottoposto il proprio algoritmo a prove sufficienti per disporre di un database di conservazione sufficientemente forte a cui l'IA può attingere quando lavora su immagini più recenti e il meccanismo ora è autonomo, in grado di scoprire praticamente qualsiasi immagine grazie alla sua formazione nell'apprendimento per rinforzo (RL). Dopo aver scoperto un numero sufficiente di volti, ad esempio, la macchina può distinguere volti sfocati quando viene messa alla prova poiché capisce quali solchi sfocati corrispondono a quali tratti del viso in verità. Al database degli algoritmi è stata aggiunta anche l'esposizione a diversi tipi di rumore come immagini eccessivamente stirate, imbiancate, filtrate e con texture.
Nel linguaggio matematico dell'algoritmo, il programma legge i loci corrotti e chiari corrispondenti sulle immagini corrispondenti, registrando x, y, x 'e y' nel suo database. Quindi crea una curva di regressione gaussiana per abbinare le differenze tra i due che consentono la conversione in base al rumore fotografico generale. Nell'espressione di regressione dei minimi quadrati generata, viene preso il valore più basso che soddisfa la condizione e viene tracciata una nuova curva del valore gaussiano. Quando si riconverte l'immagine alla sua qualità nitida originale, la temperatura di ogni punto viene modificata in base alla differenza del modello di regressione nel database della macchina AI che corrisponde a quel particolare colore e modello e ogni punto viene capovolto per produrre un'immagine completamente chiara. Il meccanismo di curvatura gaussiana tiene conto delle forme di rumore più generiche, ma se il dispositivo è in grado di identificare altre forme di rumore che sono spesso attribuite a tempi di otturazione intempestivi o ombreggiature generiche dell'immagine, il valore della differenza minima gaussiana viene mediato con il anche i valori di differenza minima di Datset (per il primo) e di Bernoulli (per il secondo).
In parole povere, il ruolo che l'intelligenza artificiale gioca in questo è il rilevamento intelligente e la conversione di foto uniche basate sulla pratica impostata già tentata dal dispositivo. Quando si tratta del livello di intelligenza artificiale raggiunto oggi, che è ancora in una fase in cui non è particolarmente indipendente e ha i suoi sforzi limitati alla gamma di scenari già praticati, NVIDI ha ottenuto ottimi risultati nella creazione di macchine in grado di tentare e ricreare foto invisibili con il più alto livello di precisione adattando ed espandendo costantemente il suo database per migliorare il tasso di successo dei successivi giri fotografici.
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