深度学习应用第10页

如何将机器学习和深度学习方法应用到音频分析中

介绍尽管有关深度学习的许多著作和文献都涉及计算机视觉和自然语言处理（NLP），但是音频分析（包括自动语音识别（ASR），数字信号处理以及音乐分类、标记和生成的领域）是一项深度学习应用程序的不断增长的子域

dfsgwe1231·2020-08-19 06:19

深度学习应用13电影评论情感分析

文章目录1IMDB数据集的获取与处理1.1下载数据集1.2IMDB数据文件读取1.3数据处理1.4构建模型1.5训练模型1.6可视化1.7评估准确率1.8执行预测具体代码见github1IMDB数据集的获取与处理在tf2.0里面装在了imdb数据集直接下载就可以若是第一次下载，会在本地建立.kears文件夹下datasets并存储文件1.1下载数据集#导入需要用的库importosimportta

雨天吃冰激凌·2020-08-19 05:13

深度学习的实用技巧——L2正则化、Dropout正则化、梯度检验

1.深度学习应用是一个高度迭代的过程想要找到一个称心的神经网络结构，是一个循环往复的过程：idea——>code——>experiment——>idea……超级参数的选择也是神经网络工程师关注的重要问题

亚当尊·2020-08-19 03:03

【论文笔记】深度特征合成：实现数据科学自动化

最近深度学习应用于图形，文本，语音领

forever_24·2020-08-18 09:51

只用一张训练图像进行图像的恢复

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：GeorgeSeif编译：ronghuaiyang导读计算机视觉的深度学习应用往往需要大量的图像数据集，现在我告诉你，只有一张图像也可以训练

ronghuaiyang·2020-08-17 15:32

深度学习中的Adam优化算法详解

(1).上图就是Adam优化算法在深度学习应用于梯度下降方法的详细过程，有一些参数

.我心永恒_·2020-08-17 15:12

网站建设与深度学习(PHP调用Python程序)

一、深度学习应用我采用的时Google开发的Tensorflow深度学习框架，基于Python编写的图片语义描述深度学习应用。

Shen_Neumann·2020-08-17 12:15

深度学习总体介绍

目录知识结构传统到现在推动因素深度学习应用无人驾驶无人超市自动翻译个人助手深度学习应用特点深度学习框架比较TensorFlow介绍一些深度学习基本概念神经元卷积核－图像处理基本算子应用生成-注意力图生成

Wind_know·2020-08-17 11:24

TensorFlow学习笔记(4):线性回归，TensorFlow实战

说明此系列文档为学习中国大学mooc,浙江大学开设的《深度学习应用开发-TensorFlow实践》随堂笔记。

_昕_·2020-08-17 02:35

Tensorflow入门二-单变量线性回归

爆炸安利一个免费的在网易云课堂上的课程--深度学习应用开发TensorFlow实践https://mooc.study.163.com/course/2001396000现在是2019年4月份可免费加入课程

执契·2020-08-17 01:46

全卷积网络 FCN 详解

原文链接：全卷积网络FCN详解FCN是深度学习应用在图像分割的代表作,是一种端到端(endtoend)的图像分割方法,让网络做像素级别的预测直接得出labelmap,下面我们来看看FCN是如何做到像素级别的分类的论文

tuuzhang·2020-08-16 21:23

目标检测之 R-CNN 超全详解

五.R-CNN算法（图片来自网络）5.1简介R-CNN的全称是Region-CNN，它可以说是是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。

往事不回头，余生不将就·2020-08-16 18:24

Keras TensorFlow教程：使用自己的数据集进行训练

使用自定义数据集训练第一个神经网络和卷积神经网络——将深度学习应用您自己的数据集，而不是Keras内置的数据集。

程序媛一枚~·2020-08-16 14:53

2020-2-29 深度学习笔记12 - 深度学习应用 1（大规模深度学习）

第十二章应用官网本章主要介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。一般而言，这些方法使用代价函数的梯度寻找模型（近似于某些所期望的函数）的参数。当具有足够的训练数据时，这种方法是非常强大的。大规模深度学习尽管机器学习模型中单个生物性的神经元或者说是单个特征不是智能的，但是大量的神经元或者特征作用在一起往往能够表现出智能。所以必须着重强调神经元数量必须很大

没人不认识我·2020-08-16 11:07

Tensorflow之单变量线性回归问题的解决方法

跟着网易云课堂上面的免费公开课深度学习应用开发Tensorflow实践学习，学到线性回归这里感觉有很多需要总结，梳理记录下阶段性学习内容。

泰初·2020-08-16 09:24

人工智能学习笔记--理解深度学习中的前向传播和反向传播算法

机器学习在计算机视觉的落地应用，如人脸识别等，都是通过训练和预测，基于监督学习模式的深度学习应用。在训练阶段，先对数据进行自动筛选和并自动人脸特征提取，得到训练后的深度模型。

Smith先生·2020-08-16 05:12

PaddlePaddle升级解读 |PaddleSlim为你的模型瘦身

WAVESUMMIT2019深度学习开发者峰会上，PaddleSlim全新发布，对于在内存紧张、功耗限制、存储有限的设备上进行深度学习应用的开发者是一份重磅惊喜。

飞桨PaddlePaddle·2020-08-16 05:04

EEGNet: 深度学习应用于脑电信号特征提取

目录简介EEGNet网络原理EEGNet网络实现本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195简介脑机接口（BCI）使用神经活动作为控制信号，实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG)信号中挑选出来的。卷积神经网络（CNN）主要用来自动特征提取和分类，其在计算机视觉和语音识别领域中的使

脑机接口社区·2020-08-15 12:05

深度学习框架PyTorch入门与实践：第八章 AI艺术家：神经网络风格迁移

本章我们将介绍一个酷炫的深度学习应用——风格迁移（StyleTransfer）。近年来，由深度学习引领的人工智能技术浪潮越来越广泛地应用到社会各个领域。

金字塔下的小蜗牛·2020-08-13 19:20

独家 | 3步将深度学习应用到你的商业中

原文标题：Here'showyoucanlevergeDeepLearninginyourbussiness翻译：申利彬校对：白静作者：GeorgeSeif本文约2000字，建议阅读5分钟。本文带大家三步了解深度学习在商业中的应用方法。深度学习是大家谈论的热门话题，利用深度学习不仅解决了很多现实难题，还让很多新的创新成为可能。强有力的盈利商业模式正是以给人们解决问题、为客户带来价值为基础的。深度学

DatapiTHU·2020-08-13 14:23

免费公开课 | 深度学习应用现状和机会

机器学习算法与Python学习·2020-08-13 12:50

干货满满的深度学习应用综述

文章目录0写在前面1引言2DL的基本架构3DL的高级架构AlexNetVisualGraphicGroupNetGoogleNetResNetResNeXtRCNN(RegionswithConvolutionalNeuralNetwork)YoLoSqueezeNetSegNetGAN4DL的特点5使用DL的动机6DL与经典ML的区别7DL与传统学习的区别特征提取与表示(Representati

johnjim0816·2020-08-13 10:17

AI作诗：深度学习应用演示平台

挺有意思的一个AI作诗网站，之前也用过几个作诗网站，但是感觉这个作出来的更有内味。对于已经有人生成过的词句，结果返回的很快，对于生词，可能需要多等一会。刚开始测试的时候还挺快，现在生成的有点慢了，可能是访问人数太多了，可以白天再试试。娱乐为主，请勿较真。AI作诗：www.aichpoem.com1、调节不同的搜索Topk可以生成不同的对联;2、访问人数较多，AI对联可能会有延迟，请耐心等待;3、为

淡定你个鸟·2020-08-11 23:38

我用Paddle Lite在树莓派3b+上从零开始搭建“实时表情识别”项目

项目简介本项目搭建的表情识别系统，是包含了多门学科知识的深度学习应用。在实际生活中，表情识别在人机交互、安全、机器人制造、无人驾驶和医疗都有着一定的作用。

百度大脑·2020-08-11 04:08

动手深度学习PyTorch（七）pytorch实现线性回归

随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利。我们将介绍如何使用PyTorch实现线性回归的训练。生成数据集我们生成数据集。其中features是训练数据特征，labels是标签。

Alex、木易·2020-08-11 02:41

哇靠靠，这也行？零基础DIY无人驾驶小车（一）

这个教程的目的就是把深度学习应用在一个DIY项目中，然后尽量写的详细

cjnewstar111·2020-08-09 20:25

CS231n 学习笔记（三）

时间：2019/3/25内容：线性分类课时6：线性分类线性分类器是深度学习应用程序中最基本的构建模块之一，是参数模型中最简单的例子。

kinggerui·2020-08-08 17:06

动手学pytorch笔记整理05

linear-regression-pytorch线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型小结线性回归的简洁实现随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利

凛雨时冽·2020-08-08 15:28

基于神经网络嵌入的推荐系统：利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统

深度学习应用甚广，在诸多方面的表现，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。以前，你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影，但如今，我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。

weixin_33806509·2020-08-07 20:36

当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览

此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以显著地影响分布式系统、嵌入式设备和用于人

你的雷哥·2020-08-06 16:00

深度学习资料挑的眼花啦？小夕帮你做选择！

如今深度学习应用的开发成本越来越低，学习资料越来越多，于是对初学者来说进入了另一个相反的困境——资料过多，让人眼花缭乱！哪怕是最最经典、顶尖的公开课。

夕小瑶·2020-08-06 13:45

论文---overcoming catastrophic forgetting in neural networks

overcomingcatastrophicforgettinginneuralnetworks出处：2017Jan25PNAS（proceedingsofthenationalacademyofsciences）作者：deepmind团队具体作者就不一一表述deepmind团队是深度学习应用方向最厉害的团队

小熊我打·2020-08-06 13:14

一大波Deep Learning的实际应用

可能对于基于深度学习应用更为恰当一些的认识角度是——它改善了人机交互界面。深度学习系统确实

Solomon-Lang·2020-08-05 14:44

Tensorflow 数字识别分类应用实例

@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@基于MOOC中国慕课大学，浙江大学城市学院课程：深度学习应用开发-TensorFlow实践基于Tensorflow的版本：2.0.0-beta0和Jupyter编程工具

qq_41291769·2020-08-05 01:42

Tensorflow 多元线性回归实例

@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@基于MOOC中国慕课大学，浙江大学城市学院课程：深度学习应用开发-TensorFlow实践基于Tensorflow的版本：2.0.0-beta0和Jupyter编程工具

qq_41291769·2020-08-05 01:42

8个Python高效数据分析的技巧

不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析。这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。

gydtep·2020-08-03 00:11

NodeJS中的图片操作库

NodeJS中的图片操作库使用NodeJS提供的sharp库对图片进行一系列操作，个人认为该库能够进行很多相应地浏览器端的深度学习应用。

Zhangwellyear·2020-08-02 22:02

几何深度学习

重点收藏，转载自：http://www.yidianzixun.com/article/0J3c2xqi随着深度学习的发展，人们已经不满足于将深度学习应用于传统的图像、声音、文本等数据上，而是对更一般的几何对象如网络

Cethy·2020-08-02 20:35

深度学习第一课

行与列之间有关系的叫结构化数据；没有关系的例如图片视频文本等，就是非结构化数据深度学习应用领域广泛，比如计算机视觉，图像识别分类，自然语言处理机器学习：通过已知的输入和输出进行训练，学习规则，

abceeee1789·2020-08-01 11:57

据说人工智能AI可以“看面相”了，识别遗传病准确率高达91%！

近日，来自美国数字医疗公司FDNA的研究人员提出了一种深度学习应用Face2Gene，可以帮助医生识别罕见基因疾病。这似乎不仅仅是玄学看面相，而是真正医疗科技的进步。

xiguachuangke·2020-08-01 07:20

Amino Network：构建5G时代物联网数据引擎——边缘智能

而为了使智能更加贴近用户与物端，解决人工智能落地的“最后一公里”，可将运行深度学习应用的移动设备将部分模型推理任务卸载到邻近的边缘计算节点进行运算，从而协同终端设备与边缘服务器，整合二者的计算本地性与强计算能力的互补性优势

新西兰数字经济发展基金会·2020-07-30 12:51

PyTorch中使用深度学习（CNN和LSTM）的自动图像标题

在本文中，我们将看一个有趣的多模态主题，我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序，即图像字幕。图像字幕是指从图像生成文本描述的过程-基于图像中的对象和动作。例如：这个过程在现实

weixin_30824479·2020-07-30 12:23

【云周刊】第167期：如何将深度学习应用在广告、推荐及搜索业务？阿里妈妈实践案例解读!...

本期头条如何将深度学习应用在广告、推荐及搜索业务？阿里妈妈实践案例解读!互联网数据的特点是规模大，转化成机器学习的语言就是维度特别高，样本特别多，另外互联网数据内部也有丰富的内在的关系。

weixin_34315665·2020-07-30 10:20

【RNNoise】用深度学习抑制噪声

这是RNNoise该演示介绍了RNNoise项目，显示了如何将深度学习应用于噪声抑制。主要思想是将经典信号处理与深度学习结合起来，创建一个小而快速的实时噪声抑制算法。不需要昂贵的GPU，可以在R

weifenglin1997·2020-07-30 02:05

使用OpenCV和OpenVINO轻松创建深度学习应用

我爱计算机视觉·2020-07-29 21:56

如何把Tensorflow模型转换成TFLite模型

深度学习迅猛发展，目前已经可以移植到移动端使用了，TensorFlow推出的TensorFlowLite就是一款把深度学习应用到移动端的框架技术。

DvLee1024·2020-07-29 20:22

FCN全卷积网络

FCN是深度学习应用在图像分割的代表作,是一种端到端(endtoend)的图像分割方法,让网络做像素级别的预测直接得出labelmap,下面我们来看看FCN是如何做到像素级别的分类的论文:FullyConvo

Next_FSE·2020-07-29 16:44

错误 Could not load dynamic library libnvinfer.so.6 解决方法

错误原因没有安装TensorRT关于NVIDIATensorRT:NVIDIATensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分

苍蓝儿·2020-07-29 07:04

文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？

Charmve·2020-07-29 04:43

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