摘要：有一些缺陷并不完善，但是这个学生所提交的用深度学习所预测的转向角还是不错的。
本文作者：奥利弗 · 卡梅隆（Oliver Cameron），现Udacity无人驾驶领导人，前YCombinator孵化创业公司创始人。
有许多人分析过深度学习重要性以及它是怎样风靡世界的，我十分赞同他们的说法。研究/应用深度学习时使我感觉自己最像个魔术师，我清楚地知道在未来的三年里，任何一个伟大的软件都将被深度学习所驱动。然而，深度学习目前还不是一个主流，所以我想我应该分享一些杰出贡献者的研究成果，希望能够离这个这个目标更近一点。
以下是我认为深度学习即将成为热潮的十个理由：
1. 还在为一张像素低的图片头疼吗？Deep Learning可以预测出此图片在高像素环境下的呈现，并且加上缺失的细节。
此功能对于动漫图像的像素处理也有一样惊艳的效果。
2. Deep Learning使得文字转语音系统与真人声音几乎无差异。想想这个功能能带来的可能性！
（链接地址：https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/）
3. Deep Learning可以创作一首古典乐曲，你会以为它是由真人创作的。
4. Deep Learning可以将你自由选择的一幅图片转化成你喜欢的画家的创作风格。
5. Deep Learning可以生成很多字体！
6. Deep Learning可以通过预测一幅画缺失部分应该有的样子，来自动补全这幅画。
7. Deep Learning可以训练机器人像人类一样行走。
（在未被教授的情况下，深度学习机器人从地上站立了起来。图片由华盛顿大学提供。）
或者训练机器人像人类一样抓取物体。
8. Deep Learning可以理解并为图片添加描述，就像人类一样。
9. 想要画一幅风景画但心有余而力不足？不用担心，Deep Learning可以帮你画出来。
10. Deep Learning最棒的是（至少对我而言），你可以训练深层神经网络来控制一辆轿车，就像人类驾驶一样。
有一些缺陷（并不完善），但是这个学生所提交的用深度学习所预测的转向角还是不错的。
在我们的无人驾驶课程的头几周里，你就可以构建这个！ 160x320 的图像输进深度神经网络（DNN）就可以使得这辆车在路上行驶。
它甚至得出侠盗猎车手（Grand Theft Auto）是一个用来训练无人驾驶很不错的模拟环境。
为什么我如此肯定深度学习是革命性的？如果你仔细看以上机器执行的任务，你会发现一个共同特点：创造力！一个机器，尽管是用人类的数据来训练，也可以展示出像艺术家的特质。
我们花费了几十年使机器的计算性变强大，我在想，在接下来的十年里，人类到底能通过软件具有创造性的思考能力开拓出多少可能性？
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