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10/30起,研究電腦(自動)作圖的偶然發現,術語應該是成像,稍微有些方向

作者:李兒諳│2018-10-30 13:22:02│巴幣:4│人氣:126
這次的檔案是寫在

想了一陣子後
比較有自動作圖的方向了
先從連續的數量的點的延伸開始嘗試


以後發文會先開啟允許留言模式
若看到留言不是想看到的
就刪除留言後改為不開放留言
(雖然我的感覺是,幾乎不管是怎樣的留言我大概都不想看到吧!!
好像對留言比較認可的就兩三次,一次是xmlHttpRequest,另外的忘了
畢竟認可跟欣喜是兩回事!!)

寫完midi.html後,本該去研究影片檔
但覺得很複雜且圖檔來源有問題
於是又再次研究電腦作圖,目前沒進展
但過程發現簡易生成Ascii Art(由文字組成的圖片)的方法
用圖片生成
用影片生成(配合螢幕錄影)

嗯,具體不知道怎麼做出來的
雖然kick.js是有開放原始碼啦!!
(mplayer也有開放原始碼,用的是caca程式庫來做
但caca程式庫有沒有開源不清楚)
可是現成的做得那麼好用
就不太需要關注這方面了
還是來處理比較棘手的部份
像GAN,對抗式生成網路中,如何產生圖片來評分判斷保留還是棄置
用的不是一般的隨機
而是噪聲(雜訊,noise)
目前研究僅知道雜訊種類很多
有高斯噪聲、柏林噪聲、紅藍白紫噪聲(顏色系列噪聲好像是訊號強度不同來區分的)

簡單來說
我想做的事情有些...理想化吧!!

有人說程式語言為何不用口語語言?
回答的人持有的觀點是
程式這種鉅細靡遺的步驟交待
且用變數配合迭代又或者是純遞迴(函數式語言)、純推斷(Perlog等邏輯式語言)
本身就不適合口語

但我想正常人的意思指的是
許願就能達成這樣!!
那若有繪圖語言
理想的繪圖語言就像dream selfy
選個頭髮就有頭髮選(或隨機產生)這樣
之前的Make_Girl_Moe那樣算是很理想的了
可是Make_Girl_Moe是特化過的
需要很大量的數據訓練一段時間
我現在僅是想知道
圖片的產生過程

用大量的數據訓練,其實不需要知道具體的產生過程
呼叫noise(......)
後續的就自動處理好
因此棘手的反而是noise()
這就像是許多程式語言
知道printf("hello,world")或print hello,world這樣能跑出結果
但是要做出printf本身是有難度的
若用組合語言的話,會知道有系統中斷可以呼叫所以做得出printf的效果
只是問題問下去的話
系統中斷又是怎麼做的才有辦法實現printf
這就偏韌體設計了

嗯,有種「未知生,焉知死」的感覺
其實人工智慧過往研究
有很大的進展的不是人工智慧本身
而是人類本身是怎麼思考的相關研究大有突破
因為在研究人工智慧的過程才發現
其實人類具體是怎麼思考的也是沒研究清楚
雖然不用研究清楚也可能有很好的成果
就像機器學習、深度學習這樣!!
雖然那兩個也是在研究出神經網路進而有類神經網路之後的事情了
嚴格上來說應該說是比較實用的機器學習、深度學習是屬於類神經網路的
若像是機器學習的決策樹的話,應該是不用理會神經網路的

嗯,總之
繼續研究
我想短時間內大概不會有成果
(很可能不會有成果吧
除非別人已經做出成果正好被我找到)
引用網址:http://www.jamesdambrosio.com/TrackBack.php?sn=4178486
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