随着科技技术的不断发展，大数据在人工智能领域上拥有越来越多的作用，当然大数据的分析与挖掘已经成为各科研单位的研究热点。尤其指向在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
前段时间，英伟达公司发布了一种最先进的 学习算法，它可以有效编辑图像或复原那些像素有缺失的图像。然后通过删除图像的部分内容再进行填充的方式，并且利用大数据来重新编辑图像。
据研究人员表示，这种“图像修复”功能应用在照片编辑软件中，先抠掉图像中不需要的内容，同时用算法生成的真实数据来填充。其次，通过将生成的马赛克图案覆盖在ImageNet，Places2 和CelebA－HQ数据集的图像上，使用NVIDIA Tesla V100 GPU和经过cuDNN加速的PyTorch 学习框架来训练神经网络。
为了解决这个问题，研究团队开发了一种方法，确保受损像素的输出不依赖于因这些像素产生的输入值。使用一组损失函数来训练模型，匹配VGG模型的特征损失和风格损失以产生逼真的输出，在未来相同的网络框架可以来完成高分辨率图像的处理任务。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
