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　　【新智元导读】谷歌官方博客今天发布了一篇文章，介绍如何使用神经网络压缩图片。在论文中，谷歌证明了神经网络可以获得比现在普遍使用的压缩方法质量更好、大小更小的图片，理论上会小25%。谷歌这次要解决图片占用内存过多的问题。用户可以去 TensorFlow使用该模型压缩自己的图片。

　　作者： Nick Johnston and David Minnen, Software Engineers

　　数据压缩几乎发生在互联网的任何角落，你观看的视频、分享的突破、听的音乐，甚至你现在在看的文章，都是经过压缩的。压缩技术使得内容分享变得更快速和高效。如果没有数据压缩，获取你所需时间和带宽的成本将会变得极高。

　　在论文“Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks”中（在新智元公众号回复0930下载论文），我们在自己此前使用神经网络压缩数据的研究上进行了扩展，探索机器学习能否为图像压缩提供更好的结果，正如它在图像识别和文本摘要中所做到的那样。

　　进一步的，我们在本文中发布了通过TensorFlow构架的压缩模型，这样你就能使用我们的网络来压缩自己的图片，进行体验。

　　我们带来了一个架构，使用的是一种新的封闭循环单元（Gated Recurrent Unit ，RNN的一种，单元可以存储激活分析和处理序列） 变体，叫残差封闭循环单元（Residual GRU）。我们的Residual DRU 结合了既有的GRU和“图像识别深度残差学习”中的残差连接，在特定的压缩率下获得高质量的图像。

　　与时下许多使用DCT来生成新的字节表示的图像压缩方法不同，我们训练了两个神经网络，一个用于从图像中生成代码（编码），另一个则是从编码中生成图像（解码）。

　　我们的系统通过反复地改善原始图像重构进行工作，编码和解码都使用Residual GRU 层，这样，多余的信息能够从一个循环中传递到下一个。每一个循环会想编码增加更多的字节，这会让更高质量的重构成为可能。从概念上看，这一网络的运行过程如下：

最初的残差， R[0]，指代原始图像 I： R[0] = I。

第一个循环中，设置 I=1。

循环[i] 把 R[i-1]作为输入，运行解码，同时二值化对图像进行压缩，到B[i]。

循环[i] 在B[i]上进行解码，生产一个重构的图像 P[i]。

对循环[i] 中的残差进行计算：R[i] = I - P[i]。

设i=i+1，回到步骤3（直到获得想要的循环次数）

　　残差图像代表了压缩后得到的图像与原始图像之消除间的不同。这一图像随后会被用作另一个神经网络的输入，其目标是在下一个版本的图像中消除掉压缩图像的错误率。压缩图像现在的表示就是通过B[N]达到的B[1]的联系。对于更大值的N，解码器会获得更多关于减少错误的信息，并生成更高质量的重构图像。

　　未了理解这一工作原理，可以参考以下例子，我们的图像压缩神经网络的第一和第二个循环在表进行了展示。我们从一张白房子的照片开始。在网站中的第一个通道，原始图像被看成是一个输入(R[0] = I)。P[1] 就是重构 图像。原始图像与编码图像之间的差异就是残差R[1],它代表着压缩中在错误率。

　　左边：原始图像，I = R[0]. 中间: 重构图像, P[1]. 右: 残差, R[1], 代表着压缩带来的误差。

　　在网络中的第二个通道，R[1] 被当成网络的输入（见下图）。一个更高质量的图像 P[2]随之得以生成。那么，这一系统是如何从残差R[1]中创造这么好的图像 (P[2]，下图中间）因为模型使用了带有记忆的节点，网络从每一次循环中储存信息，进而可以在下一次循环中进行使用。它在循环[1]中学到一些关于原始图像的知识，这些知识和R[1]一起使用，可以从B[2]中生成更好的P[2]。最后，一个新的残差 R[2] （右），通过从原始图像中减去P[2] 得以生成。这一次，残差变小，因为重构的图像与最开始的图像之间差异已经变小。