Nginx详解二十四：Nginx深度学习篇之灰度发布
实战场景 - 灰度发布灰度发布的作用：按照一定的关系区别，分部分的代码进行上线，使代码的发布能平滑过渡上线实现方式：1、用户的信息cookie等信息区别...
深度强化学习及其在自动驾驶中的应用: DRL&ADS系列之(1): 强化学习概述
深度强化学习及其在自动驾驶中的应用( DRL & ADS )专栏系列文章规划DRL&ADS系列之(1): 强化学习概述DRL&ADS系列之(2): 深度强化学习及算法讲解DRL&ADS系列之(3): ADS软硬件分析及DRL在Torcs中的应用 概述机器学习是人工智能...
【钛坦白】清华大学李建：深度学习在时空大数据分析中的应用（转载）
本文转自http://www.tmtpost.com/2579314.html 发于 2017-03-10 13:32，相对较新吧！以下根据李建在钛坦白的分享实录整理： 大家好，我是李建，目前是清华大学交叉信息研究院的助理教授、博士生导师，也是杉数科技的合作科学家。很高兴认识大家，并在这里进行分享。...
【深度学习知识点扫盲】病态、病态条件
【深度学习知识点扫盲】病态、病态条件文章目录【深度学习知识点扫盲】病态、病态条件花书内容1. 概念定义1.1 病态/ 良态问题1.2 适定/ 非适定问题2.数学解释2.1 良态/病态矩阵2.2 机器学习和条件数2.3 病态的根源2.3.1 示例2.3.2 特征值和特征向量2.3.3 机器学习中的应用...
基于Python的深度学习的中文情感分析系统（V2.0），附源码-1 简介
本文主要还是以基于python深度学习的中文情感分析的系统设计与实现为主要的考虑内容，我们通过python的技术将目前中文语言的各种信息进行相关的预测，换句话说我们的数据来源完完全全都是真实的数据。那么在数据库方面还是采用了MYSQL的数据库，这样即节约了成本又能快速上手。 关键词: MYSQL...
学习笔记（5.7~5.10）——深度学习之回归（梯度下降法Gradient Descent)
首先，什么是回归模型？回归模型就是解决综合定量（定性指标用虚拟变量或者delta函数解决）考虑样本的各个因素情况下，对样本某一个指标的预测（或解释）的问题。例如： f(汽车的前方多少米有障碍物，周围哪个方位距离多少米有机动车，驾驶员目的地)=方向盘角度。这个模型可以帮助我们确定一个我们所考虑范围内最...
深度学习AI美颜系列---天天P图疯狂变脸算法
自从天天P图出了疯狂变脸的特效之后，到现在为止已经近两年时间了，这两年时间，天天P图多次凭借换脸特效登上APP Store排行榜首，从小学生证件照到圣诞节梦幻妆再到后来的各种影视游戏特效，以及后来的军装照等等等等，5月4日青年节，天天P图的“前世青年照”又是传遍了朋友圈，火遍了排行榜。在这里本人将这...
如何用深度学习 AI 美颜实现天天 P 图疯狂变脸算法？ | 技术头条
作者 | Trent责编 | 郭 芮自从天天P图出了疯狂变脸的特效之后，到现在为止已经两年时间了。这两年时间，天天P图多次凭借换脸特效登上APP Store排行榜首，从小学生证件照到前世青年照、圣诞节梦幻妆再到后来的各种影视游戏特效，以及后来的军装照等等等等，天天P图时不时地传遍朋友圈，火遍排行榜...
深度学习AI美颜系列---肤色相似度计算（CIELAB色差计算）
深度学习AI美颜系列---肤色相似度计算（CIELAB色差计算） 在AI美颜中，经常会用到肤色相似度计算，如何实现这个算法？步骤如下：1，人脸皮肤分割；2，对人脸皮肤分割结果进行LAB颜色空间转换；3，设立预置肤色分类卡，记录每种肤色的LAB值；4，根据当前用户人脸皮肤区域的LAB值，与预置肤色卡...
[深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator
介绍在本教程中，您将了解Keras .fit和.fit_generator函数的工作原理，包括它们之间的差异。为了帮助您获得实践经验，我已经提供了一个完整的示例，向您展示如何从头开始实现Keras数据生成器。Keras深度学习库包括可用于训练您自己的模型：.fit.fit_generator如果你是...
深度学习分类算法系列之 -决策树
决策树的理解：决策树是一种一种类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。例如：决策树包含三种结点，并用含属性值标记（比如上图中的晴，雨，云）...
论文翻译——GeoNet：用于单目深度估计、光流和相机运动的无监督学习框架
前言 2018年CVPR会议上，商汤科技SenseTime被收录的论文中，有一篇《GeoNet--Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose》，提出了一个叫做GeoNet的框架——一种可以联合学习单目深度、光...
Nature：深度学习的现在和未来：DeepLearning、无监督学习、NLP
参考地址最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengi...
[深度学习] 无人车避开赛道边的障碍物
[深度学习] 无人车避开赛道边的障碍物 https://developer.horizon.cc/forumDetail/14617682177023...
《AutoDiff理解》 之第一篇， 自动求导技术在深度学习中的应用
文章目录前言什么是自动求导自动求导的实现方式关于计算图Reference前言自动求导技术(AutoDiff) [1] 是在诸多领域有着广泛应用的技术，特别是在深度学习中，其参数更新大多数依赖于梯度的传递，对于自动求导的使用就更加的频繁了。本系列文章将会基于代码[2]去介绍如何基于计算图的方式去反向自...
Science Robotics 封面论文：Google DeepMind 通过深度强化学习赋予双足机器人敏捷的足球技能
创造通用具身智能，即创造能够在物理世界中敏捷、灵巧和理解的智能体——就像动物或人类一样——是人工智能 （AI） 研究人员和机器人专家的长期目标之一。动物和人类不仅是自己身体的主人，能够流畅而轻松地执行和组合复杂的动作，而且还可以感知和理解他们的环境，并利用他们的身体来影响世界上的复杂结果。 近些年...
深度学习中 droupout层是咋回事？？
参考这篇博文 博主写的非常好！ https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724参考这篇博文 博主写的非常好！ https://blog.csdn.net/program_developer/article/de...
深度学习模型压缩方法综述（三）
深度学习模型压缩方法综述（一） 深度学习模型压缩方法综述（二） 深度学习模型压缩方法综述（三）前言在前两章，我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上，直接对其进行压缩的方法，包括核的稀疏化，和模型的裁剪两个方面的内容，其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持，其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很...
深度学习【26】wavenet-歌声合成
论文:A NEURAL PARAMETRIC SINGING SYNTHESIZER 完整论文：A Neural Parametric Singing Synthesizer Modeling Timbre and Expression from Natural Songs 之前研究过一段时间的wa...
Dell G3 搭建深度学习环境（Ubuntu16.04）
前言：本机配置：windows 10 64位系统CPU：i5-8300H显卡：GTX1050Ti硬盘：C盘（Windows10系统盘）128G固态硬盘D盘（DATA）1T机械硬盘一、Ubuntu16.04 系统安装1.1 准备阶段Ubuntu16.04系统镜像文件下载地址：官网：http://www...