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这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，发布既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度。比如，影像对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会想象它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。然后，盛典我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，盛典我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。

这篇文章介绍的方法虽然效果很好，发布但它还是有缺陷的。影像风格化算法现在更迭了两代。

本次公开课重点分享三种神经网络结构：盛典NetworkinNetwork（NIN，盛典网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作——MLPconv，并用Globalaveragepooling极大的改进了卷积网络的大小。

发布其中用到的技术也与最近很火的生成对抗网络（GANs）有关。迁到凤凰山后，影像研究仍继续，此时这项工作由李鉴澄主管。

天文观测研究获得认可有了自己的天文台，盛典也就开始了中国现代天文观测与研究。1927年至1929年，发布在余青松的循循善诱和自身努力下，李鉴澄的天文学大有长进，在同学间脱颖而出。

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