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国外一家研究团队展示了一套神经网络系统,用来修复照片和提高照片分辨率。其最新的成果被称为Deep Image Prior,它以图像本身作为引导重建图像,而不是传统的神经网络用大量的数据来“喂“系统学习。
利用神经网络修复照片和提高分辨率
为了证明该算法的强大,并且不依赖无数次的“训练“,该团队还同时展示了降噪、去水印文字、补全图像、提高分辨率等操作,尽管并不完美,但结果还是令人印象深刻。
众所周知,神经网络最重要的特点是它模仿了人类大脑的神经突触结构,再建立数学模型和计算机算法,输入大量的数据,计算机通过算法对数据进行“分类“来得出结论。举个例子:让一台机器来判断男/女,首先输入一定量男和女的特征,例如:长相、衣服、动作等,再输入足够多的男/女照片,让其判断男女,这时候的机器会像一个蹒跚学步的小孩子,然后人为不断地纠正它这是男那是女,直到有一天它能以非常低的错误率来识别男女,这就是神经网络的简单原理。
深度学习的“分类”学习法
·编辑观点:
有的人担心此技术会被滥用,但人工智能、深度学习无疑是趋势。除此之外,技术从来都是一把双刃剑,当以一种好的出发点且合适的行为,会带来好的结果;但以一种不好的出发点,或者不合适的行为,自然会带来不好的结果。
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