随梦书屋 通过搜索各大小说站为您自动抓取各类小说的最快更新供您阅读!

“森夏哟,其实你去当厨师也是大有前途的嘛。”

绫奈和森夏是青梅竹马,大家说话之间也比较随意。

当然,就单纯的关系而言,森夏这边距离有栖其实更近。

不过这并不是说,森夏和绫奈之间的关系就不太好。其实两人之间的关系还是不错的。

而这个时候,他们就在一起吃饭。

“偶尔试试看还不错。但如果一直做饭的话,还是挺累的。”森夏摇摇头。

他已经好久都没有和以前一样每天负责做饭了。

不得不说,有了夕颜之后,森夏整个人都废人化了……

“情况怎么样?”森夏问。

“算法可以优化。但如果要用廉价设备的话,机器性能本身还是挺麻烦的。想要实时的抠图和运算,不是什么容易的事情。”

有些算法方面的事情,绫奈是能做的。

但也有句话叫做巧妇难为无米之炊。

优化优化,所谓的优化,就是在性能有限的情况下,让效果更好。

但是,这谈何容易?

机器性能本身就是有限的,不管怎么说,想要将PS2优化成PS4,这也是绝对没有可能的。

绫奈此时已经意识到,有些抠像和绑定骨骼动作的算法,计算机是能够做出来的,但介于性能等问题,这种做法其实还是没那么妙的。

“唔……更高的性能配置啊……”森夏嘀咕着。

这还是挺麻烦的。

“廉价的解决方案,我觉得还是有的。”然而绫奈却似乎想到了什么。

“怎么做?”森夏好奇的问。

“Convolutional_Neural_Networks。”绫奈认真的开口。

森夏嘴角抽搐了一下。

因为绫奈的这个日式英语,简直要命。

“卷积神经网络,是一种深度学习的方法啦。”注意到森夏这边微妙的目光之后,绫奈才不好意思的开口补充了一下,“为了减轻终端的压力,我们能用这种方法来进行抠图。唔,当然,如果有需要的话,我们最好自己组……嘛,不过写架构挺麻烦的,这个我可不干。”

“哦,神经网络啊,这个我知道。”

森夏也很惊讶。

“深度学习”这事情,森夏是很清楚的。

因为在未来,这种技术就是世界的浪潮。

类似森夏这边正准备给游戏主机使用的DLSS技术,也可说是深度学习的一个范本。

不过森夏惊讶的并非是这件事情,他惊讶的是,绫奈这个时候竟然能够提出这种技术。

后者这个时候则被森夏看得有些不太自在。不过这个时候两人也都已经吃过了饭,绫奈姑且也就把这件事情当成饭后的谈资说了出来:“卷积神经网络,就是深度学习的代表算法之一,森夏君你们凤凰社是有做机器深度学习的,我觉得你们应该能理解吧?”

“嗯。”

森夏点了点头。

一般人或许不知道,但另外一部分自身的网民,或多或少都接触过这个算法。

在另外一条世界线中,有一个大名鼎鼎的的软件,叫做waifu2X。

“waifu”也就是“wife”,妻子的意思,这个变体是欧美的宅们为了区分和现实世界的妻子而命名的。实际上这个waifu翻译一下,就可以叫做“二次元老婆”。

而waifu2X,这是一个基于卷积神经网络的一个扩大图像的软件,针对二次元的画作,可以将画面在几乎没有多少画质损失的情况下进行放大,从而得到一张高清的放大图片。

这个放大和现如今的技术相比,那简直就是碾压。

不,是超碾压式的存在,因为这种通过卷积神经网络算法放大的图像,几乎可以在不产生模糊和损失细节的基础上,做出十分惊人的成功。

卷积神经网络也被称为“平移不变人工神经网络”,因为这类神经网络,能够进行平移不变分类。

或许有人不理解,但实际上,这也是很好理解的概念。

基本就相当于,有人将画面上的某个物品用修改软件P图到画面的另外一个,这种平移的过程,就类似于此。

当然,这是举例。因为机器和人不一样,画面变化之后,画面之中的像素所对应的权值也就跟着变了,这就导致了一系列的问题,而机器的大脑和人类也不一样,做这种运算,其实挺麻烦的。

“我曾经去见过福岛邦彦教授,教授对我的启发很大。”

“……等等,你不是偶像么?”

森夏忽然脑袋短路。

他记得绫奈似乎是偶像吧。

福岛邦彦的话,森夏其实是知道的。因为他这边就有在赞助福岛邦彦做一些研究。

至于这个福岛邦彦……咳咳,他和地名完全没有关联,也不是什么核物理学家,他其实就是神经网络的开创者之一——而在他作出研究的时候,还是八十年代,这足以说明对方的研究是多么的有前瞻性。

不过森夏更在意的是,绫奈居然认识人家?

“正因为是偶像,所以才要认真学习啊!连一点计算机知识都不懂,还怎么当偶像啊!”绫奈轻而易举的就发出的了让森夏大脑短路的发言。

“不想当程序员的偶像,不是好女仆?”森夏忽然蹦出了这么一句奇怪的名台词。

“才不是啦!”绫奈气得想用脚踹一下森夏,但森夏这边滑不溜秋的,倒是没让绫奈碰到半分。

“不说这个了。我的意识是,卷积神经网络在图像识别方面的应用非常有前景。”

卷积神经网络能做的事情很多,例如就有人用其来进行鸟类识别。

而实际上,卷积神经网络到了未来,也可以说是图像识别领域的核心算法之一,并在大量学习数据时有稳定的表现。

——当然,那是另外一条世界线的事情。至于这边的话,这个技术的应用,是森夏这边来推广的。

“如果通过这种算法的话,我们可以稍微简单一些。”绫奈没好气的说,“不过你事先需要很多的图片来训练AI。”

卷积神经网络的用途很广泛,甚至还能够在物理学上面有奇效。

当然,绫奈虽然了解卷积神经网络,但是她和森夏还有作者同样不了解这玩意儿在物理学上的应用,所以暂且不表。

不过正如绫奈所说,这个技术是能够在这方面使用的。

“是哦……”森夏回过味来了。

绫奈好像对这方面也挺了解的?

森夏并不是专业搞影视的,但绫奈的话,让森夏心中有了一点微妙的感觉——我是不是应该物尽其用?

难得绫奈的脑子这么好使,森夏一瞬间就想到了……呃……更有效率的利用方式。

……

用过waifu2X的书友们,我觉得应该也有。

这个软件真的超强大……

卷积神经网络根据使用的不同,有些是省资源的,例如DLSS,但有些做起来却特别耗费资源,例如waifu2X。

作者君刚刚睡着了……暂时一更……

随梦书屋推荐阅读:死不瞑目的我重生后绝不原谅你们诱宠小娇妻大魔王,小狂妃!万界科技系统禅宗小子我不做接盘侠很多年了光明联盟被甩后,女神校花盯上我了道主有点咸沈青瑚高武,大一成就大帝怎么了?萝莉成女帝后,把系统囚禁强吻!直播之从香菇开始的科普悠闲的大学时代海钓社团生活我的绝色总裁未婚妻[红楼+倩女幽魂]目标!探花郎沈浪[综武侠]修真到异世红楼之魔门妖女穿进少女漫后被全员团宠了神级龙卫重生香港娱乐圈之倾城之恋护花狂尸绝色总裁的贴身护卫我老婆是冰山女总裁目标!探花郎完美人生沈浪全文免费阅读重生娱乐圈之不老传说修真到异世我的绝色总裁未婚妻(神级龙卫)重生之农女当自强我的绝色总裁未婚妻(又名:神级龙卫)重生之芬芳人生神级护卫神级龙卫沈浪最新更新清穿之九爷娇宠侧福晋御兽世界:从蔓珠沙华开始爱上大女人来自山村的铁血王子综艺咖怎么了沈浪与苏若雪最新章节更新黄金软饭:我的老婆巨有钱金灿灿的1998四合院:开局给许大茂戴帽威霸九霄心魔种道我把美女从梦里带出来了别人一个月一次任务,凭啥我两次全球异能,我就是你们眼里的废物医武至尊农门娇妻:拐个将军来种田
随梦书屋搜藏榜:带着包子去捉鬼从陵墓中苏醒的强者大小姐偷偷给我生个娃独宠名门前妻女配升级攻略:医蛊王妃农家丑妻宋不凡的超级系统怕什么,我有无敌空间洛少霸道:娇妻哪里逃被渣后她嫁给了九千岁兵之王者契约农妃的马甲又被扒了什么流量艺人,我是实力派山村野花开神说你要对女人负责极品龙婿终极一班:重生成雷克斯重生之丁二狗的别样生活异界之学徒巫妖和步行骑士过气歌手出走半生,归来仍是巨星万古长空一朝风月重生之人渣反派自救系统高山果园炼狱孤行者转生成兽娘被神收编了陌上花开我要当影后保护校花半世浮生半世殇重生八零我每天靠败家躺赢敢霸凌我妹妹:那就杀个痛快!闹婚之宠妻如命极品警察穿越之黎明的秦重生之低调富翁他似春火燎原娱乐:表白失败后,拒绝当舔狗!小青梅她有点难追转职人皇,技能变态点很合理吧穿成癌症老头,还好我有遗愿清单前妻好可口:首席,别闹男神娇宠之医妻通灵民国,我在淞沪打造特战旅弃妃无双[综+剑三]明眸善媚都市妖孽狂兵灵启都市纪元:佣兵的平凡幻变灵气复苏:我走向无敌路他今夜又来撒野了这只皇帝会读心穿书后我渣了偏执大佬
随梦书屋最新小说:我一个流量明星,会写歌怎么了?从进山打猎到富可敌国被病娇财阀老婆绑走,我笑哭了全球首富从美女机器人卖身契开始大一刚入学,你单挑三千同学?寒门枭主让我冒充白月光,别真爱上我啊【光芒之下】凡人修仙外传进城后的艳遇生活暗夜守望者重生回到1984年只为诛仙大夏执线师谁伴我封神一剑杀仙:从爆能系统开始从认购证开始缔造金融王国枪之王者系统,你给我拿错剧本了重生1960,我在山沟里攒下万亩良田从觉醒异能开始制霸都市量子觉醒征服全球,从缅北开始中年逆袭记九品莲劫特战队长的官场风云重生之商娱巅峰路年代1959从病秧子开始的美好御妖纪元!大妖竟是我自己!外甥把我曝光后五位大小姐找上门浴血杀倭兰齐的邻居我才不要和美少女互换身体哇!这个神豪明明有钱却过于慎重异能觉醒:我在特事局那些年入狱八年,财色兼收,战力无双节奏人生:林逸的传奇疯了吧,你管这叫娱乐职业?穹弓饮羽神器序列傲世风云之云雪传奇御兽:弟弟害死我后,他也重生了婚礼献唱,惊艳国风女神短篇中草药故事集天机秘钥:我在都市解锁神迹乡野神农有灵田都市修仙,我得到了上古真仙传承全民觉醒:开局只能召唤小虫子?中国龙组之兵王无双重生之官途风云