他在杂志开篇献辞中指明办刊宗旨：回赛回放天文学是一门深奥专门的学科，但又是极通俗、与每一个人都密切联系的学问。

丹麦以下内容章整理自公开课分享。｜深度神经网络在图像识别领域的进展自从2012年Alexnet横空出世，锦标一举夺得ImageNet图片分类大赛冠军之后，锦标深度学习一飞冲天，以卷积网络为首的深度神经网络不断刷新各种计算机视觉任务的State-of–the-art。

熟悉自然语言处理（文本分类，赛决赛轮语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。论文作者给出了ImageNet数据集中颜色的分布，直播可以看出，直播如果用LAB的方式来表示图片(L通道为像素的亮度，AB通道表示颜色)，ab值比较低的颜色出现的频率远高于其他颜色。从概率分布得出预测颜色值（Pointestimate）我们知道，回赛回放这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，回赛回放那么我们如何去通过这个概率分布得出这个ab值呢？当然，我们可以直接选择概率最大的值作为我们的prediction，这种做法下输出图片的颜色会更加鲜艳，但很多时候会有不自然的patch出现。

丹麦VGG和GoogLeNet（inception_v1）：二者是2014年ImageNet竞赛的双雄。另外一种做法是，锦标取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。

这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的BankofaRiver）做一个像素分割，赛决赛轮得出它的语义图，赛决赛轮让神经网络学习每个区域的风格。

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