用神经网络训练计算机来预测图像

1、给定一幅RGB图片，并转化为像素数据：

a=ImageData[img];

2、查看图片的尺寸：

b=ImageDimensions[img]

c=Reverse[b]

3、把图片转化为训练集：

r= Flatten@MapIndexed[(2(#2-1.)/(c-1)-1.)->#1 &,a,{2}];

输入值为像素的位置；

输出值为像素的RGB颜色参数。

4、构造一个未训练的神经网络：

d=NetChain[{100,Ramp,250,Ramp,10,LogisticSigmoid,3}]

输出值为3元向量。

因此，你步骤一准备的图片如果不是RGB图片，请用Rasterize处理一下，免得训练的时候报错。

5、用训练集r来训练神经网络d，训练20回合：

t=NetTrain[d,r, MaxTrainingRounds -> 20];

6、用训练的神经网络来预测原图，看看预测效果：

p=Range[-1,1,2./#]&/@c;q = Tuples[p];Image[Partition[t@q, Length[p[[2]]]]]

额，一塌糊涂。