Нейронные сети вполне возможно засовывать в мобильные приложения. Например, мобильный google translate в офлайне работает именно на нейросетях. Более того, относительно недавно Google выпустила в опенсорс мобильную версию своей библиотеки для глубинного обучения TensorFlow. Вот пример android прилоежения, использующего inception network: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android
Сами нейросети тоже можно весьма эффективно сжимать. Авторы этой статьи, например, созали нейросеть весом 500 килобайт, показывающую на imagenet результаты, сопоставимые с 240-мегабайтной state-of-art моделью 2012 года: https://arxiv.org/abs/1602.07360
Тут вопрос скорее в том, что алгоритмы переноса стиля (по крайней мере, опубликованные) требуют довольно больших вычислительных затрат и на телефоне будут работать непозволительно долго.
Дискуссии пользователя
Нейронные сети вполне возможно засовывать в мобильные приложения. Например, мобильный google translate в офлайне работает именно на нейросетях. Более того, относительно недавно Google выпустила в опенсорс мобильную версию своей библиотеки для глубинного обучения TensorFlow. Вот пример android прилоежения, использующего inception network: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android
Сами нейросети тоже можно весьма эффективно сжимать. Авторы этой статьи, например, созали нейросеть весом 500 килобайт, показывающую на imagenet результаты, сопоставимые с 240-мегабайтной state-of-art моделью 2012 года:
https://arxiv.org/abs/1602.07360
Тут вопрос скорее в том, что алгоритмы переноса стиля (по крайней мере, опубликованные) требуют довольно больших вычислительных затрат и на телефоне будут работать непозволительно долго.