据外媒cnet报道,近的一项研究表明神经网络可以创造的披萨食谱。本月早些时候在arxiv.org上出现的麻省理工学院的研究重点是一个名为pizzagan的神经网络,它可以通过查看披萨照片来学习和复制制作披萨的方法。
生成对抗网络(gan)使用模型来做出决策。该pizzagan项目要“教机器如何建立镜像这一步一步的过程生成模型制作披萨饼。” pizzagan使用从instagram下载的9213张图像的创建的一个数据集,这些照片显示单个披萨。每张图片都分配了一组描述配料的标签,但不包括面团,酱汁和奶酪。包括12种披萨配料的图片,如芝麻菜、培根、西兰花、玉米、罗勒、蘑菇和橄榄,也被添加到数据集中供ai选择。
换句话说,pizzagan会显示一张披萨的图像,它首先识别配料,然后将图像分解成一个有序的图层序列。 虽然pizzagan可能擅长根据图像确定披萨上的配料,但研究团队还没有任何计划在实体店推出该技术。
但这项名为“如何制作披萨:学习基于成分层的gan模型”的研究可能导致该模型不仅用于理解其他复杂的配料,而且还用于了解具有多层的任何任务。
“尽管我们仅在披萨的背景下对我们的模型进行了评估,但我们认为类似的方法对于其他类型的天然分层食品(如汉堡,三明治和沙拉)也很有前途,”该研究称。“看看我们的模型在数字时尚购物助手等领域的表现将会很有趣,其中关键操作是不同层衣服的虚拟组合。”
原标题:麻省理工学院的ai可通过查看照片来制作披萨食谱
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