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DeepLearning-Application-CheatSheet

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本文翻译自Oliver CameronDeepLearning-Is-Revolutionary。本文中涉及到一些语音播放等推荐直接阅读原文听取。本文从属于笔者的程序猿的数据科学与机器学习实战手册,推荐阅读有趣的机器学习:从多项拟合到深度学习数据科学与机器学习概论

现在已经有很多人作了关于 DeepLearning 以及其如何重要的讲座,我非常同意他们的看法。工作在 DeepLearning 这个领域是让我觉得最接近魔法师的事,我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过,现在好像 DeepLearning 还非主流,因此我想分享些优秀的开发者的一些贡献。

如果你手里只有一大堆低分辨率的图片,DeepLearning 可以帮你预测高分辨率的图片会是什么样子,然后自动地帮你添加遗失的细节。 对于你的二次元小伙伴一样有用的奥 :

DeepLearning 能够构建一个文本转语音的系统,基本上合成出来的语音效果和真人没啥区别。可以参考wavenet-generative-model-raw-audio这篇文章。

DeepLearning 能够帮你合成传统的音乐,效果跟真人合成的相比也是分辨不出来。

DeepLearning 能够帮你给选定的图片替换风格样式。

DeepLearning 能够自动帮你补全图片中遗失的部分。

机器人

DeepLearning 能够辅助进行机器人训练,让它像个人类一样走路 : 或者训练地像人类一样去抓取东西

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