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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-13 07:38 标签： google神经翻译地址
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谷歌研发神经网络图片压缩系统 效率超JPEG
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作者：一夏末
责编：一夏末
　　【天极网网络频道】虽然现在存储设备的空间是越来越大，但是数据压缩依然是免不了，特别是对于Web开发来说，为了提供更好的访问体验，需要最大限度地保持数据的原始信息，同时生成最小体积的图片。近日，谷歌一个研究团队凭借神经网络训练法让对图片文件的压缩效率达到了新高度。
　　据悉，该团队使用了谷歌的TensorFlow AI系统，该系统已经在去年开源。至于具体的训练方式，该团队从互联网上随机挑选6百万张图片作为参考，并将每张图片都切割成若干个32x32大小的像素样本，然后从每张图片中都挑出100个压缩效果最差的样本输入到神经网络中进行学习。经过反复训练，告诉神经网络哪些是最差的压缩，让计算机自己学习这些最差压缩的特点。
　　值得一提的是，神经网络压缩效率不仅要比JPEG还要高，而且还能对图片的各个部分采用最佳的压缩方案进行单独处理，最终达到最佳的输出结果。当然，目前该系统并不完美，有时候输出的图片人眼很难看清，同时研究团队尚未建立起具体的压缩标准。但毕竟AI技术尚未成熟，随着时间的推移，我们有理由相信这套系统会越来越棒。(via: TNW)
（作者：一夏末责任编辑：一夏末）
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DIY整机企业级软件　　Google的这个人工神经网络（Artificial Neural Networks）通常包括10-30层堆叠在一起的人工神经元，Google的工程师们之前曾经给神经网络展示过上百万张图片来对其进行训练（之前最著名的事例应该是这个AI从YouTube视频中学习“猫”的概念）。　　AI眼中的喵星人就是上面这样的　　不同层的神经元会处理图片中不同抽象程度的特征。比如说低级的层会画出笔触或者简单地装饰性图样，因为这些层中的神经元会对基本特征，比如边缘和边缘的走向很敏感。　　而如果我们选择一个高级的层，对图片中更加精细的特征敏感的层，我们就会得到特征更复杂的图像。　　上图为不同层的神经元复原的图片，可以看出画风差异很大　　我们对神经网络的要求就是：“不论你看到啥，画出更多！”（Whatever you see there, I want more of it!）这样就得到’一个反馈循环：如果图中的云看着有一点像鸟，那么神经网络就会把它变得更像鸟。这就导致神经网络画出的画中，会凭空出现一只鸟。　　这就导致神经网络会对图像进行过度解读——就像你小时候盯着云彩想它们都像啥一样。由于之前Google对神经网络进行训练时大都使用的是动物的图片，因此AI也会更倾向于把各种形状认成动物。军舰狗-猪蜗牛-骆驼鸟-狗鱼- -摘自“果壳网”奥博泰(gh_4fb03cf8624e)　
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6月21日，谷歌的图像识别神经网络不但可以识别图像，而且可以制造出人意料的奇幻景象。
机器有什么梦想？谷歌新发布的一些机器识别图像为我们给出了一个可能的答案：将不同的景物合成一种奇幻风景。
这些照片是由谷歌的图像识别神经网络产生的，该网络已被&教育&，以识别建筑物、动物和物体等图像。
研究人员将图片输入图像识别神经网络，并让它识别该图片中的一个特征，并修改图片以强调这项特征。修改后的图象然后被反馈到神经网络，并让神经网络再次识别其他特征并强调它们。最终，这幅图片被修改得面目全非。
在一个低水平上，这种神经网络可以被用来检测图像的边界。在这种情况下，这些图像就像绘画作品，使用过Photoshop滤镜的人应该对此感到不陌生：
但是，如果神经网络被要求识别更复杂的图像，&&例如识别一头动物，它会产生令人不安的奇幻图景：
最终，这个软件可以对随机噪声进行识别，但生成的结果完全属于自身的想象：
如果你让一个用来识别建筑物的神经网络去识别一幅毫无特征的图像，它将产生这样的结果：
这些照片是惊人的，但他们不仅仅是用来展示的。神经网络具有机器学习的一个共同特征：它不是向计算机输入程序以让它能够识别特定的图像，而是向它输入许多图像，并让它自己整合这些图像的关键特征。
但是，这可能会导致软件更加出人意料。我们很难知道软件正在审查哪些特征，以及它忽略了哪些特征。例如，研究人员要求神经网络在一幅随机噪声图像中识别哑铃，发现它认为哑铃一定是有手臂握住的：
解决方案可能是向它输入更多放在地上的哑铃图像，直到它明白手臂并非哑铃的内在组成部分。
&神经网络面临的一个挑战是逐层识别。例如，第一层可以识别边缘或拐角。中间层识别基本特征，以寻求整体的形状或部件，例如门或叶子的形状。最后几层将这些组合成一个完整的图像，在识别非常复杂的事情时，&&如整个建筑物或树木，这些神经元很活跃。&谷歌的工程师解释说。
图像识别软件已经成为消费产品，如谷歌新的照片服务Google Photos。Google Photos可以根据文本搜索图像：例如，你输入&狗&，它将提供谷歌找到的所有包含狗的照片（偶尔也会出现其他四足哺乳动物的照片）。
所以，未来机器人的梦想将不仅仅是制造电子绵羊，它们的梦想是制造出更加令人吃惊的梦幻奇景。
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