導讀： 隨著科技技術的不斷發展，大數據在人工智能領域上擁有越來越多的作用，當然大數據的分析與挖掘已經成為各科研單位的研究熱點。尤其指向在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

隨著科技技術的不斷發展，大數據在人工智能領域上擁有越來越多的作用，當然大數據的分析與挖掘已經成為各科研單位的研究熱點。尤其指向在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

前段時間，英偉達公司發布了一種最先進的深度學習算法，它可以有效編輯圖像或復原那些像素有缺失的圖像。然后通過刪除圖像的部分內容再進行填充的方式，并且利用大數據來重新編輯圖像。

據研究人員表示，這種“圖像修復”功能應用在照片編輯軟件中，先摳掉圖像中不需要的內容，同時用算法生成的真實數據來填充。其次，通過將生成的馬賽克圖案覆蓋在ImageNet，Places2 和CelebA－HQ數據集的圖像上，使用NVIDIA Tesla V100 GPU和經過cuDNN加速的PyTorch深度學習框架來訓練神經網絡。

為了解決這個問題，研究團隊開發了一種方法，確保受損像素的輸出不依賴于因這些像素產生的輸入值。使用一組損失函數來訓練模型，匹配VGG模型的特征損失和風格損失以產生逼真的輸出，在未來相同的網絡框架可以來完成高分辨率圖像的處理任務。