麻省理工学院的神经网络旨在创造完美的披萨

烹饪好需要耐心，时间，练习和技巧，因此机器可以做专业人类厨师多年来完善的事情吗?

根据麻省理工学院的最新研究，也许如此。

深度神经网络的一项新研究，名为“如何制作比萨饼：学习基于组合层的GAN模型”，最近在arxiv.org(.PDF)上发表，探讨了机器学习如何用于转换单个图像的关于如何创建它的分步指南。

该PizzaGAN项目被描述为在如何教机器通过识别，烹饪的方面，如相加和相减的成分或烹调的菜作比萨饼的实验。

生成对抗性网络(GAN)深度学习模型经过训练以识别这些不同的步骤和对象，通过这样做，能够查看披萨的单个图像，剖析和剥离每个对象或更改“层”，并重新创建烹饪它的分步指南。

研究论文解释说：“鉴于图像级别监控较弱，操作人员必须接受培训，以生成需要添加到现有图像或从现有图像中删除的视觉图层。” “通过以正确的顺序依次应用相应的移除模块，所提出的模型能够将图像分解为有序的层序列。”

为了分解比萨饼，你有步骤，如铺开面团，加入酱汁，奶酪，然后添加或删除各种浇头。

当每个任务完成时，披萨的视觉将改变，并且如果每个步骤的图像被馈送到神经网络中，则机器可以开始识别并将每个过程连接到成品。

第一阶段的披萨数据集由大约5,500张图像组成，所有这些图像都是合成的，并以剪贴画风格创建。研究背后的团队表示，这种方法可以节省时间，并允许他们将配料与基础分开，以改善神经网络的结果。

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