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程序员一一涤生
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从零开始用树莓派搭建一个实时人脸检测系统
深度学习
人脸识别
没错,那个小盒子装的东西叫做树莓派,可能有一些朋友还没接触过,暂且理解成一个小型的个人电脑就可以了。
程序员一一涤生
2021-04-27
3K
0
深度学习环境搭建:window10+CUDA10.0+CUDNN+pytorch1.2.0
深度学习
腾讯云测试服务
pytorch
sdk
ide
Visual Studio 2017 Community下载地址 安装选项:勾选“C++的桌面开发”,右边的列表再额外勾选一个SDK,这个SDK是在后续测试CUDA样例的时候要用到的,如下图:
程序员一一涤生
2020-05-08
1.1K
0
理解CART决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
CART全称为Classification and Regression Tree。
程序员一一涤生
2020-01-14
1K
0
理解ID3决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在解决分类问题的决策树中,叶子节点就表示所有的分类,比如这里的分类就有3种:无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。
程序员一一涤生
2020-01-14
811
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ID3决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在解决分类问题的决策树中,叶子节点就表示所有的分类,比如这里的分类就有3种:无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。
程序员一一涤生
2020-01-07
659
0
用机器学习打造聊天机器人(六) 原理篇
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
word2vec 基于分布式表征(Dristributed Representation)的 思想,相比于 One hot 可以用更低维数的向量表示词汇。 有一个有趣的研究表明,用词向量表示我们的词时,我们可以发 现:King - Man + Woman = Queen。 word2vec 实现了 CBOW 和 Skip-Gram 两个神经网络 模型,SkyAAE 在训练词向量的时候就是使用的 CBOW 模型。
程序员一一涤生
2019-12-25
362
0
用机器学习打造聊天机器人(六) 原理篇
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
本文是"手把手教你打造聊天机器人"系列的最后一篇,介绍了我们打造的聊天机器人的相关算法原理,下一篇会对本系列做一个总结。
程序员一一涤生
2019-12-16
705
0
手把手教你打造聊天机器人(一) 前言
机器人
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
还记得手把手教你做物体检测、手把手教你做命名实体识别系列的文章吗?满满的干货有没有O(∩_∩)O,大部分读者跟着步骤来,最后都实现了其中的物体检测和命名实体识别项目。 物体检测 [so8knag2el.png] [1elwy46k2p.png] 命名实体识别 [hc7uxqxp0o.png] 本系列文章,依然秉承实践为主,理论为辅,让大家"做的出,看的懂"的原则,效果展示、特性介绍、设计思路、代码实现、算法原理等多个方面的内容都有涉及,通过学习本系列文章,你将能够自己实现一个聊天机器人。 [mcwh2trz
程序员一一涤生
2019-12-04
776
0
用深度学习做命名实体识别(五)-模型使用
深度学习
flask
tensorflow
python
NLP 服务
注意,在cpu上使用模型的时间大概在2到3秒,而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上,接口的返回会快很多很多,当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。
程序员一一涤生
2019-09-29
1.2K
0
用深度学习做命名实体识别(五)-模型使用
深度学习
flask
python
tensorflow
NLP 服务
注意,在cpu上使用模型的时间大概在2到3秒,而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上,接口的返回会快很多很多,当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。
程序员一一涤生
2019-09-23
868
0
手把手教你用深度学习做物体检测(七):YOLOv3介绍
神经网络
深度学习
人工智能
https
网络安全
yolo3会利用第82、94、106层的特征图来进行不同尺寸的目标检测。 82层的图像小(分辨率低),感受野大,可以到检测图像中较大的目标; 94层的图像中等,感受野中等,可以检测到图像中不大也不小的目标; 106层的图像大(分辨率高),但感受野相对最小,可以检测到图像中较小的目标。 所以如果训练过程中,发现某层的输出值是非数,这只是说明在这层没有检测到目标对象,只要三层中至少有一层能输出正常的数字,就是正常的。 从图上也可以看到,为了能同时学到浅层和深层的特征,上面的82、94层特征图自身经过上采样后还会和早期层的特征图做一些拼接(concat)操作。用论文原话说就是:这样的方法让我们从上采样特征中得到更多有意义的语义信息;从更早期的特征中得到纹理信息(finer-grained information)。
程序员一一涤生
2019-09-10
1K
0
手把手教你用深度学习做物体检测(六):YOLOv2介绍
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
YOLOv2的改进就介绍到这里啦,下一篇文章《手把手教你用深度学习做物体检测(七):YOLOv3》中,我们会介绍v3做了哪些新的改进。
程序员一一涤生
2019-09-10
528
0
手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
卷积神经网络
我们提出YOLO,一种新的目标检测方法。以前的目标检测是用分类的方式来检测,而我们将目标检测定义成回归问题,从空间上分隔出边界框和相关的类别概率。这是一个简洁的神经网络,看一次全图后,就能直接从全图预测目标的边界框和类别概率。因为整个检测线是一个单一的网络,在检测效果上,可以直接做端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型每秒可以处理45帧图片。该网络的一个更小的版本——Fast YOLO,每秒可以处理155帧图片,其mAP依然能达到其他实时检测模型的2倍。对比最先进的检测系统,YOLO有更多的定位误差,和更少的背景误检情况(把背景预测成目标)。最终,YOLO学到检测目标的非常通用的表示。在从自然图片到其他领域,比如艺术画方面,YOLO的泛化能力胜过其他检测方法,包括DPM和R-CNN。
程序员一一涤生
2019-09-10
1.4K
0
用深度学习做命名实体识别(四)——模型训练
深度学习
NLP 服务
下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件,因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢,所以拆分成了10份,每份包括3000多条样本数据,将这10份文件和相应的配置文件放到brat目录/data/project路径下,然后就可以从浏览器访问文件内容以及相应的标注情况了。
程序员一一涤生
2019-09-09
2.5K
2
用深度学习做命名实体识别(一):什么是命名实体识别?
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
如上图所示,请求体中是要提取实体的句子,也可以是短文,接口返回的就是句子中识别出来的各种实体。
程序员一一涤生
2019-09-05
1.2K
0
手把手教你用深度学习做物体检测(三):模型训练
神经网络
人工智能
图像识别
深度学习
https
上篇文章《手把手教你用深度学习做物体检测(二):数据标注》中已经介绍了如何准备我们训练模型需要用到的数据,上篇文章中有个需要注意的地方就是在生成yolov3所需格式的文件时,务必在unbuntu下生成,我之前在windows下生成然后传到ubuntu上去的,其中的路径需要手动修改成unbuntu下的路径,而且后面在unbuntu下训练的时候会遇到编码问题导致报错。数据以及目录结构如下图:
程序员一一涤生
2019-09-05
1.3K
0
用深度学习做命名实体识别(一):文本数据标注
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
“ 本文是用深度学习做命名实体识别系列的第一篇,通过本文,你将了解如何用brat做文本数据标注。”
程序员一一涤生
2019-09-05
2.8K
0
手把手教你用深度学习做物体检测(一): 快速感受物体检测的酷炫
神经网络
人工智能
图像识别
keras
深度学习
如上图所示, 物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体,并且框出其在图像中的位置。
程序员一一涤生
2019-09-05
1.4K
0
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