DxO PureRAW. Reducción de ruido con redes neuronales

A menudo en análisis de herramientas de reducción de ruido, se compara la imagen ruidosa con el resultado del procesado pero el autor no se preocupa de obtener una segunda captura de la escena sin ruido. Esta forma de proceder me supera, ya que sin dicha referencia no es posible determinar lo bien o mal que el reductor de ruido recupera los detalles y texturas inmersas en ruido, así como ver cuánto falso detalle fabrica el algoritmo.

NNPlot. Dibujando redes neuronales con Excel

Si tienes que preparar una presentación o trabajo sobre redes neuronales y no quieres sucumbir a tener que pegar una de Google, con NNPlot, un sencillo programa para Excel, puedes generar de forma inmediata esquemas de redes neuronales multicapa en formato vectorial de MS Office, añadiendo toda la personalización que brinda Excel.

Ingeniería inversa de procesado de imagen con redes neuronales

El 'Teorema de la aproximación universal' afirma que siempre existe una red neuronal con una capa de salida con función de activación lineal, y al menos una capa oculta con funciones de activación no lineales, capaz de aproximar cualquier función continua con un error arbitrariamente bajo si se la provee de una suficiente cantidad de nodos ocultos.

Basándonos en lo anterior, podemos plantearnos lograr que una red neuronal aprenda a predecir las salidas de una función desconocida correspondientes a todas sus posibles entradas, en cuyo caso la "caja negra" sería intercambiable por la red neuronal.