國外一家研究團隊展示了一套神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，用來修復照片和提高照片分辨率。其*新的成果被稱為Deep Image Prior，它以圖像本身作為引導重建圖像，而不是傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡用大量的數(shù)據(jù)來“喂“系統(tǒng)學習。
利用神經(jīng)網(wǎng)絡修復照片和提高分辨率
為了證明該算法的強大，并且不依賴無數(shù)次的“訓練“，該團隊還同時展示了降噪、去水印文字、補全圖像、提高分辨率等操作，盡管并不**，但結果還是令人印象深刻。
眾所周知，神經(jīng)網(wǎng)絡*重要的特點是它模仿了人類大腦的神經(jīng)突觸結構，再建立數(shù)學模型和計算機算法，輸入大量的數(shù)據(jù)，計算機通過算法對數(shù)據(jù)進行“分類“來得出結論。舉個例子：讓一臺機器來判斷男/女，首先輸入一定量男和女的特征，例如：長相、衣服、動作等，再輸入足夠多的男/女照片，讓其判斷男女，這時候的機器會像一個蹣跚學步的小孩子，然后人為不斷地糾正它這是男那是女，直到有一天它能以非常低的錯誤率來識別男女，這就是神經(jīng)網(wǎng)絡的簡單原理。
深度學習的“分類”學習法
編輯觀點：
有的人擔心此技術會被濫用，但人工智能、深度學習無疑是趨勢。除此之外，技術從來都是一把雙刃劍，當以一種好的出發(fā)點且合適的行為，會帶來好的結果；但以一種不好的出發(fā)點，或者不合適的行為，自然會帶來不好的結果。
