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深度學(xué)習(xí)

1707內(nèi)容??

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涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開發(fā)與應(yīng)用知識(shí)。

文章博文課程

共 163 條

【人工智能】機(jī)器學(xué)習(xí)之使用Python生成ID3決策樹

???ID3算法??決策樹的思想：給定一個(gè)集合，其中的每個(gè)樣本由若干屬性表示，決策樹通過貪心的策略不斷挑選最優(yōu)的屬性。常見的決策樹算法有ID3,C4.5,CART算法等。???ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基礎(chǔ)熵 num = len(dataset) # 樣本總數(shù)

2022-07-18 08:25:46

d3 數(shù)據(jù)集決策樹

使用計(jì)算機(jī)視覺深入學(xué)習(xí)和創(chuàng)建現(xiàn)代OCR管道

@toc在這篇文章中，我們將帶您了解我們?nèi)绾螢椤疽苿?dòng)文檔掃描儀】構(gòu)建最先進(jìn)的光學(xué)字符識(shí)別（OCR）管道的幕后故事。我們使用了計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步，如雙向長(zhǎng)短期記憶（LSTM），連接主義時(shí)間分類（CTC），卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。此外，我們還將深入研究如何實(shí)際使我們的OCR管道在Dropbox規(guī)模上做好生產(chǎn)準(zhǔn)備。文檔掃描儀可以使用手機(jī)拍照并“掃描”收據(jù)和發(fā)票等項(xiàng)目。我們的移動(dòng)文檔掃描儀僅輸出

2022-06-24 08:50:43

數(shù)據(jù)深度網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺

hands-on-data-analysis 第三單元模型搭建和評(píng)估

handsondataanalysis第三單元模型搭建和評(píng)估1.模型搭建1.1.導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpmatplotlib.pyplot和seaborn是繪圖庫(kù)importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromIPython.displayimportImagepython內(nèi)嵌顯示圖片%

2022-06-24 08:48:39

python 數(shù)據(jù)集交叉驗(yàn)證

【物體檢測(cè)快速入門系列 | 01】-基于Tensorflow2.x Object Detection API構(gòu)建自定義物體檢測(cè)器

本文描述了基于Tensorflow2.x Object Detection API構(gòu)建自定義物體檢測(cè)器的保姆級(jí)教程，詳細(xì)地描述了代碼框架結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)方法，標(biāo)注文件的數(shù)據(jù)處理、模型流水線的配置、模型的訓(xùn)練、評(píng)估、推理全流程。

2022-06-19 22:14:54

tensorflow python 物體檢測(cè)

別出心裁！不用負(fù)樣本的對(duì)比學(xué)習(xí)

對(duì)比學(xué)習(xí)系列1.諸神黃昏時(shí)代的對(duì)比學(xué)習(xí)(https://blog.51cto.com/Lolitann/5343215)2.“軍備競(jìng)賽”時(shí)期的對(duì)比學(xué)習(xí)好。(https://blog.51cto.com/Lolitann/5346548)3.對(duì)比學(xué)習(xí)之UnsupervisedLearningofVisualFeaturesbyContrastingClusterAssignments(https:/

2022-06-04 19:04:23

聚類對(duì)比學(xué)習(xí)CV

“軍備競(jìng)賽”時(shí)期的對(duì)比學(xué)習(xí)

這篇文章是接著上一篇講的：諸神黃昏時(shí)代的對(duì)比學(xué)習(xí)_LolitaAnn的技術(shù)博客_51CTO博客(https://blog.51cto.com/Lolitann/5343215)如果有什么漏誤，請(qǐng)大家批評(píng)指正。看這一塊的時(shí)候讓我回想起了GPT和BERT。那個(gè)時(shí)候GPT剛出來，驚為天人，雖然用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)做出來了預(yù)訓(xùn)練模型加微調(diào)的事情。然后呢BERT就出來了，用更大的數(shù)據(jù)集更大的模型訓(xùn)練了語(yǔ)言模型。并且

2022-05-31 09:29:56

對(duì)比學(xué)習(xí)

諸神黃昏時(shí)代的對(duì)比學(xué)習(xí)

!image.png(https://s2.51cto.com/images/20220530/1653874536863134.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)其實(shí)事

2022-05-30 11:14:17

對(duì)比學(xué)習(xí)CV

代碼實(shí)現(xiàn)MNLM | word embedding開山之作

這篇文章呢在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有里程碑意義，是wordembedding的開山之作。今天我們就來復(fù)現(xiàn)一下這篇文章的代碼。先回顧一下子模型結(jié)構(gòu)論文筆記看：MNLM：WordEmbedding開山之作ANeuralProbabilisticLanguageModel_LolitaAnn的技術(shù)博客_51CTO博客(https://blog.51cto.com/Lolitann/5298734)論文原文看：

2022-05-26 13:12:38

自然語(yǔ)言處理 NLP 詞嵌入

模型泛化 | 正則化 | 權(quán)重衰退 | dropout

模型的泛化能力機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)模式(pattern)。所以這需要確定模型是真正發(fā)現(xiàn)了泛化的模式還是簡(jiǎn)單的記住了數(shù)據(jù)。先講個(gè)小故事，我們大三那年參加比賽，用機(jī)器學(xué)習(xí)寫了個(gè)語(yǔ)言識(shí)別，雖然準(zhǔn)確率很低，只有50%。當(dāng)時(shí)比賽一個(gè)評(píng)委不信那是機(jī)器學(xué)習(xí)寫的，一口咬定我們是寫的數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)……泛化和記住數(shù)據(jù)有什么區(qū)別呢？就好像給AB兩個(gè)學(xué)生一堆數(shù)學(xué)資料讓他學(xué)習(xí)。期末考試的時(shí)候，如果出原題，兩個(gè)人都能答100分，

2022-05-25 23:03:58

泛化過擬合數(shù)據(jù)

分類評(píng)價(jià)指標(biāo) F值詳解 | Micro F1 & Macro F1 & Weight F1

!F1micro與F1macro(https://s4.51cto.com/images/blog/202205/24234344_628cfd30f220360439.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFu

2022-05-24 23:44:01

評(píng)價(jià)指標(biāo)

如何利用Keras 深度學(xué)習(xí)庫(kù)的進(jìn)行回歸

所謂回歸就是預(yù)測(cè)未來，lottery預(yù)測(cè)是回歸問題嗎？我希望它是！問我中了多少？俗！回報(bào)社會(huì)才是福利彩票的核心！

2022-05-16 10:36:36

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>

ACL2022挖寶 CMR

**CMR 方法旨在通過在不發(fā)生災(zāi)難性遺忘的情況下改進(jìn) $f_t$ 來修復(fù)錯(cuò)誤情況。**

2022-05-14 08:01:41

微調(diào)災(zāi)難性遺忘

Approximate Graph Propagation

!圖片1.png(https://s2.51cto.com/images/20220501/1651408221540401.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)這篇文章是

2022-05-13 12:20:39

數(shù)據(jù)挖掘人工智能圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之手寫簽名識(shí)別（100%準(zhǔn)確率、語(yǔ)音播報(bào)）

手寫簽名在日常生活中隨處可見，簡(jiǎn)單來說就是親筆書寫自己的名字，在紙質(zhì)文檔上使用手寫簽名主要用以確定簽字者的身份，并表示簽字者同意所簽署文檔中規(guī)定的內(nèi)容，對(duì)文檔的真實(shí)性負(fù)責(zé)，且具有法律效力。由此看見手寫簽名的重要性。在現(xiàn)實(shí)的生活中不乏有不法分子模仿其他人的字體，進(jìn)而模仿他人的簽名獲得不發(fā)的利益。盡管會(huì)有鑒別字體的工作，但在鑒別時(shí)不僅不準(zhǔn)確，而且還十分的消耗人力以及財(cái)力。為了解決這一客觀顯示存在的問

2022-05-11 11:44:16

數(shù)據(jù)ide 數(shù)據(jù)集

全連接網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1——MNIST數(shù)據(jù)集

√mnist數(shù)據(jù)集：包含77萬(wàn)張黑底白字手寫數(shù)字圖片，其中055000張為訓(xùn)練集，5000張為驗(yàn)證集，100000張為測(cè)試集。每張圖片大小為2828像素，圖片中純黑色像素值為0，純白色像素值為1。數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽是長(zhǎng)度為10的一維數(shù)組，數(shù)組中每個(gè)元素索引號(hào)表示對(duì)應(yīng)數(shù)字出現(xiàn)的概率。在將mnist數(shù)據(jù)集作為輸入喂入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需先將數(shù)據(jù)集中每張圖片變?yōu)殚L(zhǎng)度784一維數(shù)組，將該數(shù)組作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征喂入神

2022-05-10 12:25:09

數(shù)據(jù)集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]34 使用OpenCV進(jìn)行圖像修復(fù)

本文將描述一類稱為圖像修復(fù)的區(qū)域填充算法。想象一下找一張舊的家庭照片。你掃描它，它看起來很棒，除了一些劃痕。當(dāng)然，你可以在photoshop中加載照片并修復(fù)劃痕。除此之外可以編寫10行代碼以使用OpenCV中的修復(fù)算法來解決問題。1什么是圖像修復(fù)圖像修復(fù)是計(jì)算機(jī)視覺中的一類算法，其目標(biāo)是填充圖像或視頻內(nèi)的區(qū)域。該區(qū)域使用二進(jìn)制掩模進(jìn)行標(biāo)識(shí)，填充通常根據(jù)需要填充的區(qū)域邊界信息來完成。圖像修復(fù)的最常見

2022-05-08 20:38:22

sed 計(jì)算機(jī)視覺 #include

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]28 基于OpenCV的GUI庫(kù)cvui

有很多很棒的GUI庫(kù)，例如Qt和imgui，可以與OpenCV一起使用，允許您在運(yùn)行時(shí)調(diào)整參數(shù)。但是，在某些情況下，您可能沒有（或不希望）此類庫(kù)的依賴關(guān)系，例如，您沒有使用Qt支持編譯OpenCV，或者您無(wú)法使用OpenGL。在這種情況下，您只需要一種快速，輕松的方式來創(chuàng)建GUI來調(diào)整算法。這就是cvui的目的。它是一個(gè)基于OpenCV繪圖基元構(gòu)建的跨平臺(tái)GUI庫(kù)，僅需使用頭文件就可以搭建。除了O

2022-05-02 21:45:37

#include #define 應(yīng)用程序

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]23 使用OpenCV獲取高動(dòng)態(tài)范圍成像HDR

在本教程中，我們將學(xué)習(xí)如何使用不同曝光設(shè)置拍攝的多張圖像創(chuàng)建高動(dòng)態(tài)范圍圖像（HDR）。1背景1.1什么是高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）成像？大多數(shù)數(shù)碼相機(jī)和顯示器將彩色圖像捕獲或顯示為24位矩陣。每個(gè)顏色通道有8位，一共三個(gè)通道，因此每個(gè)通道的像素值在0到255之間。換句話說，普通相機(jī)或顯示器具有有限的動(dòng)態(tài)范圍。然而，我們周圍的世界顏色有一個(gè)非常大的變化范圍。當(dāng)燈關(guān)閉時(shí)，車庫(kù)會(huì)變黑；太陽(yáng)照射下，車庫(kù)看起來變

2022-04-26 23:15:40

sed python #include

圖解transformer

@toc寫在最前邊翻譯講究：信、達(dá)、雅。要在保障意思準(zhǔn)確的情況下傳遞作者的意圖，并且盡量讓文本優(yōu)美。但是大家對(duì)我一個(gè)理工科少女的語(yǔ)言要求不要太高，本文只能保證在盡量通順的情況下還原原文。注意本文的組成部分：翻譯+我的注釋。添加注釋是因?yàn)樵陂喿x的過程中，我感覺有的地方可能表述的并不是特別詳細(xì)。對(duì)于一些真正的小白，像我一樣傻的來說，可能不太好理解。正文在之前的文章中，我們講了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的一種方法

2022-04-24 10:04:08

編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]20 使用OpenCV實(shí)現(xiàn)基于增強(qiáng)相關(guān)系數(shù)最大化的圖像對(duì)齊

!https://s4.51cto.com/images/blog/202204/23235122_6264207a24c7472649.jpg?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

2022-04-23 23:51:34

ide 迭代仿射變換

你真的會(huì)用K折交叉嗎？對(duì)于K折交叉的思考| 防止K折交叉踩坑

作者碎碎念本文目的：對(duì)于K折交叉，想必大家都知道是什么原理。但是在具體實(shí)踐中讓你寫的時(shí)候，你可能就會(huì)突然疑惑：“咦？道理我都懂，可是這個(gè)玩意兒到底怎么用。”本文就是為了探討一下什么時(shí)候怎么用 K折交叉驗(yàn)證。K折交叉(k-fold cross validation)提到K折交叉，我想大部分人都了解其原理了。但是在這里還是先講一下什么是K折交叉，防止有初學(xué)者是進(jìn)來看什么是K折交叉的。簡(jiǎn)言之，就是將數(shù)

2022-04-23 00:27:56

交叉驗(yàn)證 AI 算法

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]19 使用OpenCV實(shí)現(xiàn)基于特征的圖像對(duì)齊

在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何使用OpenCV執(zhí)行基于特征的圖像對(duì)齊。我們將使用移動(dòng)電話拍攝的表格的照片與表格的模板對(duì)齊。我們將使用的技術(shù)通常被稱為“基于特征圖像對(duì)齊”，因?yàn)樵谠摷夹g(shù)中，在一個(gè)圖像中檢測(cè)稀疏的特征集并且在另一圖像中進(jìn)行特征匹配。然后基于這些匹配特征將原圖像映射到另一個(gè)圖像，實(shí)現(xiàn)圖像對(duì)齊。如下圖所示：!https://s4.51cto.com/images/blog/202204/22

2022-04-22 21:40:37

特征點(diǎn)#include python

Transformer 結(jié)構(gòu)：位置編碼 | Transformer Architecture: The Positional Encoding

注意：本文大多采用義譯，確保原文意思不變，但不保證用詞和原作完全一致。:sunglasses:@toc使用正弦函數(shù)為模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力機(jī)制的序列到序列架構(gòu)。因?yàn)椴⑿杏?jì)算能力以及高性能。使得它在NLP領(lǐng)域中大受歡迎?，F(xiàn)在常見的幾個(gè)深度學(xué)習(xí)框架都實(shí)現(xiàn)了transformer，這讓很多學(xué)生都能夠方便使用到transformer。但是這也存在一個(gè)弊端，他會(huì)讓我們忽略模型

2022-04-22 13:49:30

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]16 使用OpenCV實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤

在這篇文章中，我們將介紹如何在OpenCV中使用MultiTracker類實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤API。在深入了解詳細(xì)信息之前，請(qǐng)查看下面列出的關(guān)于目標(biāo)跟蹤的帖子，以了解在OpenCV中實(shí)現(xiàn)的單個(gè)目標(biāo)跟蹤器的基礎(chǔ)知識(shí)。同時(shí)需要安裝opencv_contrib庫(kù)，詳細(xì)見：1背景介紹計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的大多數(shù)初學(xué)者都學(xué)習(xí)對(duì)象檢測(cè)。如果您是初學(xué)者，您可能會(huì)想到為什么我們需要對(duì)象跟蹤。我們不能只檢測(cè)每一幀中的物

2022-04-19 20:05:57

ide 目標(biāo)跟蹤 python

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]13 OpenCV中使用Mask R-CNN進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例分割

MaskRCNN具體內(nèi)容見：MaskRCNN最初于2017年11月由Facebook的AI研究團(tuán)隊(duì)使用Python和Caffe2推出。工程代碼見：后來MaskRCNN被移植到Tensorflow，并且在共享了幾個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的模型，這些模型具有不同的訓(xùn)練架構(gòu)，如InceptionV2，ResNet50，ResNet101和InceptionResnetV2。它們還為您提供培訓(xùn)自己模型的工具?；贗nc

2022-04-17 15:23:45

ide scala #include

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]12 使用深度學(xué)習(xí)和OpenCV進(jìn)行手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)

手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)是在手指上找到關(guān)節(jié)以及在給定圖像中找到指尖的過程。它類似于在臉部（面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)）或身體（人體姿勢(shì)估計(jì)）上找到關(guān)鍵點(diǎn)。但是手部檢測(cè)不同的地方在于，我們將整個(gè)手部視為一個(gè)對(duì)象。美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)智能感知實(shí)驗(yàn)室(CMUPerceptualComputingLab)發(fā)布了手的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型。詳情見：我們將在本文介紹如何調(diào)用該模型。1背景!https://s4.51cto.com/image

2022-04-16 00:05:47

scala 特征點(diǎn)讀取圖像

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]10 使用Hu矩進(jìn)行形狀匹配

在這篇文章中，我們將展示如何使用HuMoments進(jìn)行形狀匹配。您將學(xué)習(xí)以下內(nèi)容什么是圖像矩？如何計(jì)算圖像矩？什么是圖像矩不變量（或胡時(shí)刻）？如何使用OpenCV計(jì)算圖像的Hu圖像矩？如何使用Hu圖像矩來找到兩個(gè)形狀之間的相似性。1什么是圖像矩？圖像矩是圖像像素強(qiáng)度的加權(quán)平均值。讓我們選擇一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來理解。為簡(jiǎn)單起見，我們考慮單通道二進(jìn)制圖像I。位置處的像素強(qiáng)度（X，Y）為I（X，Y）。二進(jìn)制

2022-04-08 10:36:56

中心矩 c++python

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]7 使用YOLOv3和OpenCV進(jìn)行基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)

在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何在OpenCV上使用YOLOv3（目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)）。YOLOv3是檢測(cè)算法YOLO的最新變種已發(fā)布的模型可識(shí)別圖像和視頻中的80個(gè)不同對(duì)象，但最重要的是它具有超快速且?guī)缀跖cSingle Shot MultiBox（SSD...

2022-04-01 19:34:31

ide scala python

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]6 基于特征點(diǎn)匹配的視頻穩(wěn)像

目錄在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何使用OpenCV庫(kù)中稱為特征點(diǎn)匹配的技術(shù)以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單視頻穩(wěn)定穩(wěn)像。我們將討論該算法并共享代碼，以便在OpenCV中使用此方法設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的穩(wěn)定器，最好OpenCV3.4.3以上實(shí)現(xiàn)代碼。什么是視頻穩(wěn)定，視頻穩(wěn)定是指用于減少相機(jī)運(yùn)動(dòng)對(duì)最終視頻影響的一系列方法，理解成消除視頻抖動(dòng)就行了。見下圖通常用拍攝會(huì)出現(xiàn)輕微的抖動(dòng)，比如手機(jī)拍攝視頻，后期需要對(duì)其進(jìn)行視頻穩(wěn)像操作。!h

2022-03-31 23:49:59

角點(diǎn)ide 特征點(diǎn)

一文搞懂決策樹！ #51CTO博主之星評(píng)選#

分類決策樹模型是一種描述對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu)。決策樹由結(jié)點(diǎn)和有向邊組成。^《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》李航結(jié)點(diǎn)有兩種類型：內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internalnode）：表示一個(gè)特征或?qū)傩匀~結(jié)點(diǎn)（leafnode）：葉結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類顧名思義，決策樹說白了就是使用樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策。讓我們借助:watermelon:書^《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華里的一張圖來看一下子。怎么判斷一個(gè)西瓜是不是好瓜呢？先看他的色澤是不是已經(jīng)青綠色了，

2022-03-31 19:11:51

決策樹信息增益數(shù)據(jù)集

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]5 基于深度學(xué)習(xí)的文本檢測(cè)

在這篇文章中，我們將逐字逐句地嘗試找到圖片中的單詞！基于最近的一篇論文進(jìn)行文字檢測(cè)。EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector.應(yīng)該注意，文本檢測(cè)不同于文本識(shí)別。在文本檢測(cè)中，我們只檢測(cè)文本周圍的邊界框。但是，在文本識(shí)別中，我們實(shí)際上找到了框中所寫的內(nèi)容。例如，在下面給出的圖像中，文本檢測(cè)將為您提供單詞周圍的邊界框，文本識(shí)別將告訴您該框包含單詞STOP

2022-03-30 23:39:51

ide 文本框 python

[OpenCV實(shí)戰(zhàn)]1 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別人臉性別和年齡

本教程中，我們將討論應(yīng)用于面部的深層學(xué)習(xí)的有趣應(yīng)用。我們將估計(jì)年齡，并從單個(gè)圖像中找出該人的性別。模型由GilLevi和TalHassner訓(xùn)練。本文介紹了如何在OpenCV中使用該模型的步驟說明。Opencv版本3.4.3以上。代碼教程代碼可以分為四個(gè)部分：1基于CNN的性別分類建模原理作者使用非常簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，類似于Caffenet和Alexnet。網(wǎng)絡(luò)使用3個(gè)卷積層、2個(gè)全連接層和

2022-03-26 23:44:00

ide 人臉檢測(cè)scala

基于PaddleX的巖石識(shí)別

@TOC項(xiàng)目地址：https://aistudio.baidu./aistudio/projectdetail/3539295(https://aistudio.baidu./aistudio/projectdetail/3539295)1.項(xiàng)目背景考慮到自己學(xué)習(xí)的是人工智能和油氣的交叉學(xué)科，就想試試能不能從基本的巖石識(shí)別來做起，做一個(gè)巖石識(shí)別的小任務(wù)。本次任務(wù)思路于AI達(dá)人創(chuàng)造營(yíng)

2022-03-24 15:47:52

paddle github 數(shù)據(jù)集

看圖學(xué)NumPy：掌握n維數(shù)組基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，看這一篇就夠了

NumPy是Python的最重要的擴(kuò)展程序庫(kù)之一，也是入門機(jī)器學(xué)習(xí)編程的必備工具。然而對(duì)初學(xué)者來說，NumPy的大量運(yùn)算方法非常難記!https://s4.51cto.com/images/blog/202203/19205221_6235d205143a433384.jpg?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,col

2022-03-19 20:56:46

數(shù)組 python 初始化

全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）實(shí)戰(zhàn)：使用FCN實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義分割

FCN對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)的分類，從而解決了語(yǔ)義級(jí)別的圖像分割問題。

2022-03-18 11:36:34

FCN 圖像分割語(yǔ)義分割

代碼實(shí)現(xiàn)nadaraya-waston核回歸 #51CTO博主之星評(píng)選#

pythonimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l最基礎(chǔ)的導(dǎo)包，看不懂的python需要回爐重造，不建議繼續(xù)往下看文章。pythonn_train=50訓(xùn)練樣本數(shù)x_train,_=torch.sort(torch.rand(n_train)5)訓(xùn)練樣本的輸入deff(x):return2torch.sin(x)+x0.8y_trai

2022-03-17 00:20:47

注意力機(jī)制

基于QT設(shè)計(jì)的人臉考勤打卡簽到系統(tǒng)

文章針對(duì)當(dāng)前常用考勤方式中普遍存在的代簽到、考勤數(shù)據(jù)整合較慢等問題，利用華為云的人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一種基于QT框架設(shè)計(jì)的在線考勤系統(tǒng)。該系統(tǒng)可大大提高考勤效率，滿足各類場(chǎng)環(huán)境景下的考勤需求，具有識(shí)別度高、檢測(cè)速度快、操作簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，能夠?yàn)橛脩籼峁└啾憷麕椭?/a>

2022-03-15 09:08:15

人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)

AI語(yǔ)音識(shí)別-我給瀏覽器加了個(gè)語(yǔ)音搜索功能

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)受到越來越多的關(guān)注，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正積極推動(dòng)信息通信領(lǐng)域的革命,語(yǔ)音撥號(hào),語(yǔ)音郵件,語(yǔ)音輸入乃至語(yǔ)音操控等以語(yǔ)音識(shí)別為基礎(chǔ)的人機(jī)交互日益普及.盡管生物識(shí)別方式不斷增多,語(yǔ)音識(shí)別方式仍是主流方式.與其他生物識(shí)別技術(shù)相比,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不僅具有非接觸,非侵入性,使用方便,不會(huì)遺失和忘記,不需記憶等特點(diǎn)。

2022-03-13 11:05:43

語(yǔ)音識(shí)別

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)

@TOC(文章目錄)前言??在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetwork，簡(jiǎn)稱GAN)發(fā)明之前，變分自編碼器(VAE)被認(rèn)為是理論完備，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練起來很穩(wěn)定，生成的圖片逼近度也較高，但是人眼還是可以很輕易地分辨出真實(shí)圖片與機(jī)器生成的圖片。但在2014年GAN被提出之后，在之后的幾年里面里迅速發(fā)展，生成的圖片越來越逼真。1GAN1.1相

2022-03-04 08:11:26

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)pytorch 機(jī)器學(xué)習(xí)

Adult數(shù)據(jù)集分析及四種模型實(shí)現(xiàn)

@TOC(文章目錄)一、數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集介紹Adult數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)從美國(guó)1994年人口普查數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取而來，因此也稱作“人口普查收入”數(shù)據(jù)集，共包含48842條記錄，年收入大于50k的占比23.93%年收入小于50k的占比76.07%，數(shù)據(jù)集已經(jīng)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)32561條和測(cè)試數(shù)據(jù)16281條。該數(shù)據(jù)集類變量為年收入是否超過50k，屬性變量包括年齡、工種、學(xué)歷、職業(yè)

2022-03-02 08:33:29

數(shù)據(jù)集缺失值數(shù)據(jù)挖掘

100 個(gè) pandas 案例，強(qiáng)烈建議收藏！

100 個(gè) pandas 案例，強(qiáng)烈建議保存

2022-01-25 18:57:15

數(shù)據(jù)分析 python pandas

featuretools完全指南-可自動(dòng)構(gòu)造機(jī)器學(xué)習(xí)特征的Python庫(kù)

在公眾號(hào)「python風(fēng)控模型」里回復(fù)關(guān)鍵字：學(xué)習(xí)資料特征工程意味著從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中構(gòu)建附加特征，這些數(shù)據(jù)通常分布在多個(gè)相關(guān)表中。特征工程需要從數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息并將其放入單個(gè)表中，然后可用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。構(gòu)建特征的過程非常耗時(shí)，因?yàn)槊總€(gè)新特征通常需要幾個(gè)步驟來構(gòu)建，尤其是在使用來自多個(gè)表的信息時(shí)。我們可以將特征創(chuàng)建的操作分為兩類：轉(zhuǎn)換和聚合。讓我們看幾個(gè)例子，看看這些概念的實(shí)際應(yīng)用。一個(gè)轉(zhuǎn)化作用

2022-01-14 12:04:26

機(jī)器學(xué)習(xí)featuretool 特征工程

萬(wàn)字總結(jié)Keras深度學(xué)習(xí)中文文本分類

文章將詳細(xì)講解Keras實(shí)現(xiàn)經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)文本分類算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。

2022-01-13 11:12:09

sed 文本分類數(shù)據(jù)集

4萬(wàn)字50余圖3個(gè)實(shí)戰(zhàn)示例一網(wǎng)打盡Transformer

各位朋友大家好，歡迎來到月來客棧。今天要和大家介紹的一篇論文是谷歌2017年所發(fā)表的一篇論文，名字叫做”Attentionisallyouneed“1。以下為文章目錄，大家可以快速定位到自己關(guān)注部分的內(nèi)容。1.多頭注意力機(jī)制原理1.1動(dòng)機(jī)1.1.1面臨問題1.1.2解決思路1.2技術(shù)手段1.2.1什么是selfAttention1.2.2為什么要MultiHeadAttention1.2.3同維度

2022-01-09 19:35:43

Transformer Bert nLP

零代碼快速集成AGC崩潰服務(wù)-xamarin框架-iOS

華為AGC的崩潰服務(wù)支持跨平臺(tái)，按照文檔整理了個(gè)Xamarin插件集成的文檔，有需要的開發(fā)者可以參考。環(huán)境配置和項(xiàng)目設(shè)置 =========安裝Xamarin環(huán)境主要是先安裝visual studio for MAC，然后安裝Mobile development with .NET，具體可以參考??Xamarin環(huán)境搭建??。AGC創(chuàng)建項(xiàng)目工程，并且開通華為分析服務(wù)。這部分是基本操作，可以參見

2021-12-13 16:41:42

自定義 ide 創(chuàng)建項(xiàng)目

ICCV 2021 口罩人物身份鑒別全球挑戰(zhàn)賽冠軍方案分享

10月11-17日，萬(wàn)眾期待的國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺大會(huì) ICCV 2021 (International Conference on Computer Vision) 在線上如期舉行，受到全球計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究者的廣泛關(guān)注。

2021-11-22 16:28:11

阿里云視頻云人工智能

四種 AI 技術(shù)方案，教你擁有自己的 Avatar 形象

大火的Avatar到底是什么？隨著元宇宙概念的大火，Avatar這個(gè)詞也開始越來越多出現(xiàn)在人們的視野。2009年，一部由詹姆斯?卡梅隆執(zhí)導(dǎo)3D科幻大片《阿凡達(dá)》讓很多人認(rèn)識(shí)了Avatar這個(gè)英語(yǔ)單詞。不過，很多人并不知道這個(gè)單詞并非導(dǎo)演杜撰的，而是來自梵文，是印度教中的一個(gè)重要術(shù)語(yǔ)。根據(jù)劍橋英語(yǔ)詞典解釋，Avatar目前主要包含三種含義。!1.png(https://s4.51cto.com/im

2021-11-04 15:53:15

3d 建模生成模型

基于Python的信用評(píng)分卡模型

基于Python的信用評(píng)分卡模型-give me some credit數(shù)據(jù)集，AUC 0.93,性能卓越

2021-10-24 20:34:32

建模信用評(píng)分數(shù)據(jù)

讓TensorFlow在Macbook M1上性能翻倍

本文介紹在Macbook M1筆記本上升級(jí)MacOS 12 beta版操作系統(tǒng)，并且安裝Tensorflow 2.5，實(shí)現(xiàn)TensorFlow在MacOS上面性能的大幅提升。

2021-09-25 21:00:58

MacBook M1 M1 Tensorflow

小布助手在面向中文短文本的實(shí)體鏈指比賽中的實(shí)踐應(yīng)用

實(shí)體鏈指是指對(duì)于給定的一個(gè)文本（如搜索 Query、微博、對(duì)話內(nèi)容、文章、視頻、圖片的標(biāo)題等），將其中的實(shí)體與給定知識(shí)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的實(shí)體進(jìn)行關(guān)聯(lián)。實(shí)體鏈指一般有兩種任務(wù)設(shè)計(jì)方式：Pipeline 式和端到端式。

2021-08-24 14:27:01

智能助手短文本算法

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