
Chinese: 
尊敬的各位学者，这是两分钟
论文的Károly Zsolnai-Fehér
这篇论文刚发表不久，就在视频制作的前一天
我很兴奋，想给你们看看这篇论文
我以最快的速度做出了这期视频，你们可得好好看看
不久之前我们才提到过深度神经网络
一项受人类视觉系统启发的机器学习技术
这项技术使得计算机以一种类似于人类的方式学习事物
此前的节目链接会出现在视频描述中
如果你错过了拿起视频，别忘了点开看看
神经网络绝非完美无缺
所以别担心
它不会让你丢了工作
但某些神经网络的应用却令人震惊
在谷歌的Deep Mind的案例中，他们用神经网络来玩简单的电脑游戏
最后电脑表现出了超人类的能力
我也亲自跑过这段代码，结果很喜人
你可以看看
在视频描述中同样也有链接

English: 
Dear Fellow Scholars, this is Two Minute
Papers with Károly Zsolnai-Fehér.
This paper is as fresh as it gets. As of
making of this video it has been out for
only one day and I got so excited about
it that I wanted to show it to you
Fellow Scholars as soon as humanly possible because you've got to see this.
Not so long ago we have been talking
about deep neural networks,
the technique that was inspired by the
human visual system.
It enables computers to learn things in
a very similar way that the human would.
There is a previous two minute papers
episode on this. Just click on the
link in the description box if you've
missed it. Neural networks are by no
means perfect so do not worry,
don't quit your job, you're good, but some
applications are getting out of control.
In Google Deep Mind's case is started to
learn playing simple computer games and
eventually showed a superhuman level
plays in some cases. I have run this
piece of code and got some pretty sweet
results that you can check out. There is
a link to it in the description box as
well.

Spanish: 
Estimados compañeros eruditos, esto es Two Minute Papers con Károly Zsolnai-Fehér.
Este documento es tan fresco como puede ser. 
Al realizar este video ha transcurrido sólo
un día de la publicación, y me emocionó tanto que quería mostrárselo a ustedes
Compañeros Eruditos tan pronto como sea humanamente posible, porque ¡tienen que ver esto!
No hace mucho que hemos estado hablando sobre Redes Neuronales Profundas,
la técnica que fue inspirada por el
sistema visual humano.
Permite a las computadoras aprender cosas en 
una forma muy similar a la humana.
Hay un episodio previo de Two Minute Papers sobre esto. Simplemente haz clic en el enlace
dentro del cuadro de descripción si te lo has perdido. Las redes neuronales están
lejos de ser perfectas así que no te preocupes,
no renuncies a tu trabajo, estás bien, pero algunas de las aplicaciones están fuera de control.
En el caso de Google DeepMind, este comenzó por aprender a jugar juegos de computadora simples y
eventualmente mostró un nivel de juego sobrehumano en algunos casos. He probado el código
personalmente y conseguí unos resultados muy dulces, los cuales puedes chequear tú mismo.
Para lo cual dejé un enlace en el cuadro de descripción.

Chinese: 
所以回到我们今天的这篇论文，这个神经网络能做什么呢？
你用相机拍一张照片，再选定一张绘画作品
这个网络就会将你的照片转换成那张绘画作品的艺术风格
你可以让它看起来像梵高的“星月夜”，结果相当漂亮
或者，如果你在寻求更情绪化、更混乱的视觉效果
你可以试试蒙克的“尖叫”，结果也很漂亮
万年不变的毕加索也是可以的
所以你看，深度神经网络的潜力无穷
我们期待在不远的将来，深度神经网络能带来更革命性的应用
感谢你的观看，我们下期再见~

Spanish: 
Entonces, sobre este trabajo que tenemos aquí hoy,
¿Qué hace esto?
Tú puedes tomar fotografías con tu cámara y asignarle cualquier pintura y se aplicará
el estilo artístico de esta pintura. 
Por ejemplo tú puedes agregar el estilo artístico de
la bella "Noche estrellada" de Vincent Van Gogh y obtener magníficos resultados. O, si tu
estás buscando algo un poco más emocional o ¿Puedo decir perturbador? podrías elegir
"El Grito" de Edvard Munch para algunos impresionantes resultados Y, por supuesto,
el obligatorio Picasso. Entonces como pueden ver,
las redes neuronales profundas son capaces de
realizar cosas increíbles y esperamos aún más
trabajos revolucionarios en el futuro cercano.
Gracias por mirar y 
¡Te veo la próxima vez!

English: 
So about this paper we have here today,
what does this one do? You take
photographs with your camera and you can
assign it any painting and it will apply
this painting's artistic style to it. You
can add the artistic style of Vincent
van Gogh's beautiful "Starry Night" to it and get some gorgeous results. Or, if you
are looking for a bit more emotional or
may I say disturbed look you can go for
Edvard Munch's "The Scream" for some
stunning results. And of course the
mandatory Picasso. So as you can see
deep neural networks are capable of
amazing things and we expect even more
revolutionary works in the very near future.
Thanks for watching and I'll see you
next time!
