深度學習：進化

點評：深度學習到底能幹啥？深入淺出的科普文，介紹十個具體案例，來解釋深度學習（Deep Learning）能為我們做什麼。（文內有個別圖片是 gif 動圖，請點擊查看原圖；另文末有彩蛋）

（△ Gif 動圖，請點擊查看原圖）

許多人寫了關於深度學習（Deep Learning）的文章，介紹深度學習為什麼能接管世界，為什麼對未來如此重要。

未來三年內，絕大多數應用軟體都會用到深度學習。

而現在，深度學習依舊不算主流，我想要在此分享一下自己的觀點，讓更多人了解 它，認知並感受它的魅力。

在此，羅列了十個學習深度學習的應用案例：

1.圖像高清化

深度學習可以預測補缺，把低解析度的照片變成高解析度的照片，並添加圖像細節。

2.自然語言處理

深度學習已經能讓文本語言變得無限接近人類的自然語言。想想可能性！

甩一段機器朗讀的句子，不告訴你，你幾乎聽不出來和真人的差別。

3.編曲能力

深度學習可以組成你認為由人類創造的古典音樂。

這段純音樂是著名鋼琴大師迪普·樂寧（Deep Learning）所創，不愧是一代智械大師，激揚的音符直抵人心。

4.藝術風格延展

通過深度學習，你可以把照片藝術化，跟大師名作保持風格一致。

5.創建前端字體

（△上圖為 Gif，請點擊查看原圖看動態效果）

6.圖像缺失補充

深度學習可以通過預測該空間中應該存在的內容，來自動填充圖像的缺失部分。

7.訓練機器人

深度學習可以訓練機器人像人一樣走路。

8.圖片識別

深度學習可以讓機器像人類一樣，看懂圖片的意思。

9.協助繪畫

想畫畫，但是沒解鎖繪畫技能，別擔心，只要點了科技樹上的「深度學習」技能，你就是畢加索。

10.自動駕駛

你可以通過深度學習中的深度神經網路來訓練汽車，使其自動行駛。

（實際上路，給程序提供正確的範本）

彩蛋：利用 GTA（俠盜獵車手），來訓練自動駕駛的視頻（From bilibili）。

為什麼我確信深度學習是革命性的？如果你仔細看看機器正在執行的上述任務，你會看到一個共同的線程：創造力。

我們花了幾十年的時間建設和精鍊機器，以加強其計算能力。在接下來的十年中，我們應該思考，如何讓機器創造新世界了。

文章編譯自：Deep Learning is Revolutionary

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「點完贊，我在向北的火車上，告訴她，我思念的地方叫做家」
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