日期:2017-09-04 09:53
找到共享的模式，比如不同猫之间的形状和纹理。
自那以后，这些系统规模越来越大，变得越来越复杂：研究人员开始制造更大的神经元网络，而像英伟达这样的硬件制造商则开始打造专门的处理器，让网络的速度更快。其结果是，系统能够完成的事情发生了爆炸式的增长。如果有大量的图像或视频资料，这些系统经过训练可以来了解一个人的长相，并能一次又一次准确地识别它。
一个众所周知的例子是华盛顿大学的MegaFace。该数据集包含了有672,000人的近500万张图片，这些图片来自Flickr的知识共享。今年7月，MegaFace团队展示了在数据集中