是的，向勒存的计算机视觉系统展示大量图片，不告诉系统图上画的是什么。

　　It knows it is on to a promising filter when the output image resembles the input.

　　如果输出的图像和输入的图像几乎一样，系统就知道自身的滤光器升级了。

　　In a computing sense, resemblance is gauged by the extent to which the input image canbe recreated from the lower-resolution output.

　　在计算机学上，两张图片是否相像的判断标准是，像素较低的输出图像可以在多大程度上复原为输入的图像。

　　When it can, the filters the system had used to get there are retained.

　　一旦可以还原，为系统所用而达到这种效果的滤光器就被保留下来。

　　In a tribute to nature s nous, the lowest-level filters arrived at in this unaided process areedge-seeking ones, just as in the brain.

　　在这个体现自然界智能的过程中，在无人辅助阶段，滤光器达到的最初等级为物体边缘搜索，正如人脑中的情形一样。

　　The top-level filters are sensitive to all manner of complex shapes.

　　最高等级的滤光器各种光怪陆离的形状都十分敏感。

　　Caltech-101, a database routinely used for vision research, consists of some 10,000standardised images of 101 types of just such complex shapes, including faces, cars andwatches.

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