硬盤里放不下那么多女朋友？谷歌來幫你了

無論是本地硬盤還是網(wǎng)絡(luò)云盤，我們都希望用最小的空間存儲(chǔ)最大的數(shù)據(jù)量。為了達(dá)到這個(gè)目的，各種各樣的文件壓縮技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)運(yùn)而生，圖片里有jpeg和png，音頻里有mp3和flac，視頻里有rmvb和mkv，還有zip和tar等各種壓縮。

其實(shí)他們的最終目的是一樣的：最大限度地保持?jǐn)?shù)據(jù)的原始信息，同時(shí)生成最小體積的可讀寫文件�，F(xiàn)在，谷歌憑借神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法又向著這個(gè)目標(biāo)往前跨了一大步。

來自谷歌的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)日前憑借神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練法讓計(jì)算機(jī)對(duì)圖片文件的壓縮效率達(dá)到了新高度。據(jù)外媒報(bào)道，這種新的壓縮算法效果要優(yōu)于傳統(tǒng)的jpeg壓縮，在同樣的清晰度下，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法壓縮的文件體積要比jpeg更小。

團(tuán)隊(duì)的具體做法是：首先從互聯(lián)網(wǎng)上隨機(jī)挑選6百萬張已經(jīng)被壓縮過的圖片，并將每張圖片都切割成若干個(gè)32x32大小的像素碎片，從每張圖片中都挑出100個(gè)壓縮效果最差的碎片輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)哪些是最差的壓縮，讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)這些最差壓縮的特點(diǎn)。科學(xué)家們的想法是：如果計(jì)算機(jī)掌握了最差壓縮的圖片特點(diǎn)，那就能夠在后續(xù)的壓縮算法中有效規(guī)避，于是在保證文件壓縮比的同時(shí)，能最大限度地確保圖片的顯示效果。

該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的實(shí)現(xiàn)方式類似于訓(xùn)練中的情況。計(jì)算機(jī)會(huì)將一張照片首先拆分成若干個(gè)小片段，并針對(duì)每個(gè)片段的特點(diǎn)進(jìn)行單獨(dú)壓縮，隨后再將所有片段組合起來形成最后的輸出結(jié)果。在團(tuán)隊(duì)成員發(fā)表的論文中，可以看到算法的具體實(shí)現(xiàn)情況，其中也展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在大部分壓縮比例下都優(yōu)于jpeg的效果。

不過谷歌也承認(rèn)，人類的視覺系統(tǒng)或許是所有感知系統(tǒng)中最難把握的一個(gè)，因?yàn)橛行┤藢?duì)某種特定的變化很敏感，而另一些又不敏感，目前還無法形成一個(gè)統(tǒng)一的判定標(biāo)準(zhǔn)，一張圖片到底怎樣才算最優(yōu)的顯示。

無論如何，谷歌都在努力將我們的越來越龐大的媒體數(shù)據(jù)盡量無損地壓縮到最小，這在任何時(shí)候都是一件好事。

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