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摘要：有一些缺陷并不完善，但是這個學生所提交的用深度學習所預測的轉向角還是不錯的。
本文作者：奧利弗 · 卡梅隆（Oliver Cameron），現Udacity無人駕駛領導人，前YCombinator孵化創業公司創始人。
有許多人分析過深度學習重要性以及它是怎樣風靡世界的，我十分贊同他們的說法。研究/應用深度學習時使我感覺自己最像個魔術師，我清楚地知道在未來的三年里，任何一個偉大的軟件都將被深度學習所驅動。然而，深度學習目前還不是一個主流，所以我想我應該分享一些杰出貢獻者的研究成果，希望能夠離這個這個目標更近一點。
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以下是我認為深度學習即將成為熱潮的十個理由：
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1. 還在為一張像素低的圖片頭疼嗎？Deep Learning可以預測出此圖片在高像素環境下的呈現，并且加上缺失的細節。
此功能對于動漫圖像的像素處理也有一樣驚艷的效果。
2. Deep Learning使得文字轉語音系統與真人聲音幾乎無差異。想想這個功能能帶來的可能性！
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（鏈接地址：https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/）
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3. Deep Learning可以創作一首古典樂曲，你會以為它是由真人創作的。
4. Deep Learning可以將你自由選擇的一幅圖片轉化成你喜歡的畫家的創作風格。
5. Deep Learning可以生成很多字體！
6. Deep Learning可以通過預測一幅畫缺失部分應該有的樣子，來自動補全這幅畫。
7. Deep Learning可以訓練機器人像人類一樣行走。
（在未被教授的情況下，深度學習機器人從地上站立了起來。圖片由華盛頓大學提供。）
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或者訓練機器人像人類一樣抓取物體。
8. Deep Learning可以理解并為圖片添加描述，就像人類一樣。
9. 想要畫一幅風景畫但心有余而力不足？不用擔心，Deep Learning可以幫你畫出來。
10. Deep Learning最棒的是（至少對我而言），你可以訓練深層神經網絡來控制一輛轎車，就像人類駕駛一樣。
有一些缺陷（并不完善），但是這個學生所提交的用深度學習所預測的轉向角還是不錯的。
在我們的無人駕駛課程的頭幾周里，你就可以構建這個！ 160x320 的圖像輸進深度神經網絡（DNN）就可以使得這輛車在路上行駛。
它甚至得出俠盜獵車手（Grand Theft Auto）是一個用來訓練無人駕駛很不錯的模擬環境。
為什么我如此肯定深度學習是革命性的？如果你仔細看以上機器執行的任務，你會發現一個共同特點：創造力！一個機器，盡管是用人類的數據來訓練，也可以展示出像藝術家的特質。
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我們花費了幾十年使機器的計算性變強大，我在想，在接下來的十年里，人類到底能通過軟件具有創造性的思考能力開拓出多少可能性？
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