win发型 科研变革来了：AI会成为认识宇宙的“第三条道路”?(2)

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Schawinski在2016年将注意力转向生成建模的强大的新工具。从本质上讲，生成建模会询问在满足条件X的情况下，观察到结果Y的可能性。这种方法已被证明非常有效且用途广泛。

例如，为生成模型提供一组人脸图像，每张脸都标记有人的年龄。当计算机程序梳理这些“训练数据”时，会开始在较老的面部图像之间建立联系，并增加皱纹的可能性。最终，它可以对任何输入的面部图像进行“老化”，也就是说，它可以预测任何年龄的特定面部图像可能经历的真实变化。

在此类系统中，最著名的是“生成对抗网络”（GAN）。在充分学习训练数据之后，GAN可以修复已经损坏或丢失像素的图像，或使模糊的照片变得清晰。GAN系统能够学会通过竞争来推断图像中缺失的信息（“对抗性”由此得名）。

GAN分为两部分，一部分名为，能够生成虚假数据，第二部分名为判别器，目标是区分虚假数据和真实数据。win发型随着程序的运行，两部分的表现都会越来越好。可能你已经看过一些由GAN生成的超逼真的“面孔”，这些足以乱真人脸图像最近已经成为热门话题。

更广泛地讲，生成建模系统利用数据集（通常是图像数据集），并将每个数据分解为一组基本的抽象构建模块，科学家将其称为数据的“潜在空间”。算法能够利用元素潜在的空间，看看它会对原始数据造成什么影响，这有助于发现系统运行的实际过程。

潜在空间的概念是抽象的，但可以做一个粗略的类比，想想当你试图确定一张人脸的性别时，你的大脑在做些什么。也许你会注意发型、鼻子的形状轮廓等要素，以及那些不好用语言轻易表达的特征。

计算机程序同样在寻找数据中的显着特征：虽然它不知道留着小胡子的脸是什么性别，但经过数据集上的训练，其中一些图像会被标记为“男人”或“女人”，如果其中有些图像有“小胡子”标签，系统就会很快推断出一个“小胡子”与“性别”之间的联系。

在去年12月发表于《天文学和天体物理学》的论文中，Schawinski和同事Dennis Turp、Ce Zhang使用生成模型来研究星系在演化过程中所经历的物理变化。（他们使用的软件对待潜在空间与生成对抗网络有所不同，因此技术上并不算是GAN，但与之类似。）他们使用的模型创建了人工数据集，作为测试物理过程假设的一种方式。

对于Schawinski来说，关键问题是，有多少关于恒星和星系过程的信息可以仅从数据中挑出来。 “让我们抹去我们所知道的关于天体物理学的一切，”他说。 “我们可以在多大程度上重新发现这些知识，只使用数据本身？”

nasa称40亿年后银河系将与仙女座星系相撞(图)美国国家航空航天局5月31日发布的研究结果显示，银河系40亿年后将与仙女座星系相撞，可能“合并”成一个星系。逐点比较需要计算图像中的每个点，那么就可以通过首先将图像划分成很多小的单元格然后比较两个图像子单元格差别是否大就可以知道图像差异是否大了。②导入目标区域的图像或等高线地图，使用freehand工具跟踪绘制等高线，然后调整所绘等高线到合适的高度位置，采用同上的方法生成三维地形。

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