想像一下，星团、星云和别的星际帝国状况全是由电子计算机在没有人监管的状况下无故分解的。这听得一起有可能看上去对将来全息成像的叙述，可是爱丁堡学校感观研究室和天文学研究室的科学研究工作人员，就在人工智能的帮助下设计方案了那样一个系统软件。科学研究工作人员叙述了一种人工智能实体模型，该实体模型必须分解制取星系的高像素图象，这种图象遵照了实际的星系产自。

“二十一世纪的天文学察觉自己具有很多数据信息，绝大多数数据信息在捕获的时候会被过滤装置掉，以节约运行内存储存，”她们写到。“针对深层通过自学等当代技术性而言，转到这一行业的机会早就成熟。星系在这里类运用于中起了主导作用，大家探索了运用人工智能来分解星系图象的概率。

”该精英团队深度学习构架的关键是分解竞技性互联网（GAN）——由分解样本的制作器和妄图区别分解样本和实际样本的鉴别器组成的两一部分神经元网络。将GAN叙述为AI优化算法中的“天才儿童”并不滑稽；他们被用于寻找药物，制做站得住脚的汉堡包和蝴蝶照片，乃至分解脑癌的人力扫瞄图。

这一星系分解系统软件由2个五层GANs组成：环节一GAN和环节二GAN。

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