阿努-生产工艺复杂度：不同的生产工艺在成本上存在差异

第一代风格化算法：廷当NeuralStyle2015年的时候，廷当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。选泰大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。

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Resnet（深度残差网络）：廷当根据无限逼近定理（UniversalApproximationTheorem），廷当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，选泰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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