人工知能テクノロジーを C++ グラフィックス プログラミングに統合するためのガイド

人工知能テクノロジーを C++ グラフィックス プログラミングに統合することで、開発者はよりインテリジェントでインタラクティブなアプリケーションを作成できます。これらには、画像分類、物体検出、画像生成、ゲーム AI、経路計画、シーン生成、その他の機能が含まれます。ニューラル ネットワーク、強化学習、敵対的生成ネットワークなどの人工知能テクノロジーは、TensorFlow、OpenAI Gym、PyTorch などのフレームワークを通じて C++ と統合して、これらの機能を実現できます。

C++ グラフィックス プログラミング人工知能テクノロジー統合ガイド

人工知能 (AI) テクノロジーは、グラフィックス プログラミングを含むさまざまな業界を急速に変えています。 AI テクノロジーを C++ グラフィックス アプリケーションに組み込むことで、開発者はよりスマートでインタラクティブなアプリケーションを作成できます。

機械学習におけるニューラル ネットワーク

機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされていないタスクを実行できるようにする AI の下位分野です。ニューラル ネットワークの一般的なタイプの 1 つは畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) で、これは画像データの処理に特に役立ちます。

CNN を C++ に統合すると、次の機能の開発に役立ちます:

• 画像分類
• 物体検出
• 画像生成

// 使用 TensorFlow C++ API 编写一个 CNN 模型以进行图像分类

#include <tensorflow/cc/ops/standard_ops.h>
#include <tensorflow/core/framework/graph.pb.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>
#include <tensorflow/core/public/session.h>

using namespace tensorflow;
using namespace tensorflow::ops;

int main() {
  // 定义模型结构
  GraphDef graph;
  auto input = Placeholder(graph, DT_FLOAT, {128, 128, 3});
  auto conv1 = Conv2D(graph, input, 3, {3, 3}, {1, 1}, "SAME");
  auto relu1 = Relu(graph, conv1);
  auto conv2 = Conv2D(graph, relu1, 3, {3, 3}, {1, 1}, "SAME");
  auto relu2 = Relu(graph, conv2);
  auto pool1 = MaxPool(graph, relu2, {2, 2}, {2, 2}, "SAME");
  auto flat = Flatten(graph, pool1);
  auto dense1 = Dense(graph, flat, 1024);
  auto relu3 = Relu(graph, dense1);
  auto dropout1 = Dropout(graph, relu3, 0.5);
  auto dense2 = Dense(graph, dropout1, 10);

  // 定义输入数据
  Tensor image = Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({1, 128, 128, 3}));
  // ...

  // 创建 TensorFlow 会话
  Session session(graph);

  // 执行推断
  std::vector<Tensor> outputs;
  session.Run({{input, image}}, {dense2}, {}, &outputs);

  // 处理结果
  const auto& output = outputs[0].scalar<float>();
  // ...
}

強化学習

強化学習は、コンピューターが最適な動作を学習して最大化できるようにする AI の別のサブフィールドです報酬。 C++ グラフィックス アプリケーションでは、強化学習テクニックを使用して次の機能を開発できます:

• ゲーム AI
• パス計画
• シーン生成

// 使用 OpenAI Gym 创建一个强化学习环境

#include <gym/gym.h>

using namespace gym;

int main() {
  // 创建环境
  auto env = make_env("CartPole-v1");

  // 训练代理
  auto agent = RandomAgent(env);
  for (int episode = 0; episode < 1000; episode++) {
    auto observation = env->reset();
    int score = 0;
    while (true) {
      auto action = agent.act(observation);
      observation, score, done, info = env->step(action);
      if (done) { break; }
    }
    std::cout << "Episode " << episode << ": " << score << std::endl;
  }
}

実際のケース: 敵対的生成ネットワーク (GAN)

GAN は、次の機能の一種です。画像やテキストなどの新たなデータを生成できるAI技術。 GAN を C++ グラフィックス アプリケーションに統合することで、開発者は次の機能を作成できます:

• 画像生成
• テクスチャ合成
• 画像編集

// 使用 PyTorch C++ API 创建一个 GAN
// ... (省略 PyTorch 头文件)

int main() {
  // 定义网络结构
  Generator generator;
  Discriminator discriminator;

  // 定义损失函数
  BCELoss bce_loss;
  MSELoss mse_loss;

  // 定义优化器
  Adam generator_optimizer(generator->parameters());
  Adam discriminator_optimizer(discriminator->parameters());

  // 训练循环
  for (int epoch = 0; epoch < 100; epoch++) {
    // ... (省略训练代码)
  }

  // 生成图像
  auto noise = torch::randn({1, 100}, torch::kFloat32);
  auto image = generator->forward(noise);
  // ... (省略保存图像的代码)
}

以上が人工知能テクノロジーを C++ グラフィックス プログラミングに統合するためのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。