Нейросеть научилась повторять баскетбольные движения
Новости
Специалисты демострировали нейросети записи игр реальных баскетболистов, а алгоритм восстанавливал недостающие фрагменты движений мяча.
727 открытий748 показов
Специалисты из компании DeepMotion и Университета Карнеги — Меллона создали виртуального агента на основе двух нейронных сетей, который выполняет баскетбольные движения и трюки. Одна из нейросетей отвечает за передвижение агента, вторая — за движение рук и управление мячом.
Обучение
Сначала исследователи обучили агента передвигаться в виртуальной среде, а затем — контролировать мяч во время сложных трюков. Для этого они использовали метод обучения с подкреплением: виртуальный агент взаимодействует с окружающей средой и получает награду за правильные действия.
В качестве исходных данных алгоритмы получали записи движений реальных баскетболистов. Точно записывать движения мяча сложно, поэтому алгоритмы «просматривали» видео и самостоятельно подбирали наиболее точные и верные движения.
Развитие
Исследователи продолжат работу над созданием спортивных виртуальных агентов. Они планируют использовать алгоритм для работы с другими видами спорта, в которых игровые движения сильно влияют на баланс персонажа, например, с футболом.
В июне 2018 года разработчики из Facebook представили алгоритм на нейросетях, который при прослушивании скрипичных и клавишных композиций имитирует движения рук музыканта в дополненной реальности.
727 открытий748 показов
Раскатываем модель PyTorch на двух разных сетапах: проводим тренировку и выбираем оптимальный вариант.
Откройте будущее подбора персонала с нейроинтерфейсами и нейросетями. Узнайте, как когнитивная синхронизация и анализ мозговых сигналов помогают создавать эффективные команды.
Визуализируйте связь будущего и получайте призы, признание и новый опыт. Приём работ — до 26 февраля
Тяжелые времена создают сильные тренды. Вашему вниманию — «вайб-кодинг». Вайб-кодинг — программируем с кайфом! Короче, разбираемся в статье, что это за зверь.