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Vincent曾在英国留学两年，到宁回国后加入图普，担任机器学习工程师一职，参与图普多个产品的研发工作，立誓要搞深度学习搞到死。第一代风格化算法：习近夏对小事心NeuralStyle2015年的时候，习近夏对小事心德国图宾根大学的学者们提出了一种用深度神经网络各层的响应来表达图片的风格和内容的办法，方法可概括为：准备好在ImageNet数据集上训练好的VGG网络，然后选取其中的某些层作为风格语义的提取层，某些层作为内容语义的提取层。

到宁大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。但这个技术还是有缺陷的，习近夏对小事心比如由于卷积网络固有的性质，习近夏对小事心它无法像手动绘图一样对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪放的印象派画家，对一些对细节要求比较高的任务，比如人物的动漫化，这种方式是不太适合的。例如现在直播或视频中可以在人脸上添加各种可爱小动物表情的技术也是人工智能的技术，到宁其主要运用了人脸关键点检测技术。

用这个训练好的VGG提取风格图片代表风格的高层语义信息，习近夏对小事心具体为，习近夏对小事心把风格图片作为VGG的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（GramianMatrix）。Resnet（深度残差网络）：到宁根据无限逼近定理（UniversalApproximationTheorem），到宁我们可以用一个一层的神经网络来实现任意的维到维的映射，但网络的参数量（网络的宽度）会随着问题复杂度的增加变得非常大，而增加网络的深度则可以让我们用更少的参数量实现同样的映射。

人工智能滤镜曾一度刷爆朋友圈，习近夏对小事心Prisma、电影《你的名字》同款滤镜都是如此，但人工智能在图像方面的进展远不止这些。

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