作者boGhosts (迷幻停車場。)
看板Python
標題[問題] 多參數系統下預測最佳解
時間Mon Jul 11 20:53:15 2016
各位好，小弟最近在開始構想一個系統，
大致上有點類似去調整PhotoShop參數，達到預期效果
比方說有一張原圖 A，一張目標圖 B(Target)，想透過某套系統Training參數
讓影像處理引擎吃進參數後，可以大量生成 A' --> B' (也就是風格類似的調整)
兩年前做過一個類似系統，用窮舉參數的方法，
將 A/B 之間差異量化表示（比方說直接算Delta），
用 Local Minimum 的方式去求一個解，不過成效不佳 Orz
最近開始學 Python, 發現 Python 上"疑似"搭配一些 Machine Learning 的方式有機會
不過因為跟 Machine Learning 不熟，不知道大家有沒有做過類似的研究
比方說餵一堆 A / B 的圖以及一些已知參數，能自動 Training 未知 A' 到 B' 參數的？
歡迎各位討論 Orz
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1F：→ boGhosts: (註)在python版發問是因為最近在研究TensorFlow... 07/11 20:53
2F：→ aaaba: 你有原始圖和對照應該使用最佳參數的資料嗎？沒有的話根本 07/11 21:15
3F：→ aaaba: 行不通，只能採取古老的影像處理技巧 07/11 21:15
4F：→ boGhosts: A-->B的時候，A/B/參數都有, A'-->B'的時候，有A'/B' 07/11 21:28
5F：→ boGhosts: 然後想要預測參數 07/11 21:28
6F：→ boGhosts: 感覺上像是要研發一台自動修圖機器人的感覺 XD 07/11 21:29
7F：→ boGhosts: 從已知的經驗，在已知的處理引擎上做未知的事 07/11 21:30
8F：→ boGhosts: 因為腦海裡面一直有之前AlphaGo的印象，才想說有沒有機 07/11 21:31
9F：→ boGhosts: 會，因為下棋也是，有很多既存的棋譜，然後想要達到 07/11 21:31
10F：→ boGhosts: 目標（也就是贏棋），從過往經驗學習怎麼去達到目標 07/11 21:31
11F：→ aaaba: 資料量大的話當然可行啊，只是神經網絡有很多預先的參數要 07/11 21:48
12F：→ aaaba: 設計，包括網絡架構，leaning rate, 輸入特徵該餵什麼等等 07/11 21:48
13F：→ aaaba: ，最好能找到相關成果加以延伸，從零開始會搞死人 07/11 21:48
14F：推 adgjl5645: 記得很多人做過這種東西了，今年臺灣 pycon 就有一場在 07/12 01:18
15F：→ adgjl5645: 講這個，可以找找看 07/12 01:18