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...
B站吴恩达深度学习视频笔记（6）——逻辑回归
前言逻辑回归是机器学习非常重要的一种模型，在机器学习的某些场景下，甚至出现了“一个LR打天下”的情况，可以说这个模型是机器学习必须精通的模型。在这之前，你肯定接触过线性回归，但是逻辑回归和线性回归存在不小的差异，我需要先帮你弄清线性回归和逻辑回归是什么，他们有什么区别，再通过吴恩达老师的视频，详细地...
B站吴恩达深度学习视频笔记（28）——深度神经网络说明以及向前传播向后传播实现
深层神经网络（Deep L-layer neural network）目前为止我们已经学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且你还学到了向量化，这在随机初始化权重时是很重要。目前所要做的是把这些理念集合起来，就可以执行你自己的深度神经网络。复习下前面21个笔记的内容...
大数据深度学习：基于Tensorflow深度学习的神经网络CNN算法垃圾分类识别系统
文章目录 大数据深度学习：基于Tensorflow深度学习的神经网络CNN算法垃圾分类识别系统一、项目概述二、深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）三、部分数据库架构四、系统实现系统模型部分核心代码模型训练效果图训练模型效果展示模型训练...
【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）
目录简介1、SGD(Stochastic Gradient Descent, SGD)2、Momentum3、NAG（Nesterov Accelerated Gradient，NAG）4、Adagrad5、RMSProp6、Adadelta7、Adam8、AdaMax9、Nadam10、优化算法的...