图像识别是深度学习技术的一个普遍具有的功能。
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
选自freecodecamp 作者:Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法,仅需 100 行代码,你也可以搭建自己的神经网络,几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月,Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面,用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉。特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分。模型可以看论文、在网上找成熟的成果,数据的收集和处理,可不会有人帮忙。 在原文中,我们首先介绍了MNIST的数据结构,并且用一个小程序,把样本中的数组数据转换为JPG图片,来帮助读者理解原始数据的组织方式。 这里我们把小程序也升级一下,直接把图片显示在屏幕上,不再另外保存JPG文件。这样图片看起来更快更直观。 在TensorFlow 1.x中,是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。当前官方仓库的master分支中已经取消了这个代码,为了不去翻仓库,你可以在这里下载,放置到你的工作目录。 在TensorFlow 2.0中,会有keras.datasets类来管理大部分的演示和模型中需要使用的数据集,这个我们后面再讲。 MNIST的样本数据来自Yann LeCun的项目网站。如果网速比较慢的话,可以先用下载工具下载,然后放置到自己设置的数据目录,比如工作目录下的data文件夹,input_data检测到已有数据的话,不会重复下载。 下面是我们升级后显示训练样本集的源码,代码的讲解保留在注释中。如果阅读有疑问的,建议先去原文中看一下样本集数据结构的图示部分:
原标题:How to Train Your Model (Dramatically Faster)
本文转载自「腾讯AI实验室」,搜索「tencent_ailab」即可关注 本文是腾讯AI Lab微信号第三篇文章,深度解析本届ACL热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析,包括信息抽取、问答
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件,然后伤心地发现只能搞定人脸,而且还没正式推出,现在能看到的
文章转载自微信号腾讯AI实验室(tencent_ailab) 腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参展ACL,共计三篇文章被录取,位居国内企业前列。此次团队由实验室主任张潼博士与副主任俞栋博士共同带领到现场交流学习。 上图:腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图:参与ACL的团队;下右图:现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发,我们重点关注了三大领域的前沿研究,以下为重点论文评述。 以下论文均可在官网下载:http://t.cn/R9ynux4 问答系统 Question An
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
来源:量子位 本文长度为7970字,建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程,在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司,号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具,用户可以按时长租用,训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间,
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
人工智能(AI)无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。
机器之心专栏 作者:腾讯 AI Lab 在本文中,腾讯 AI Lab 将深度解析本届 ACL 大会的热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析,包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是 A
【导读】我们知道,深度学习几乎已经应用在每一个领域,但如果我们能够构建一个基于深度学习的模型,让它能够给老照片着色,重现我们童年的旧回忆,这该多么令人激动啊!那么我们要怎么做呢?本文的作者将为大家介绍一个教程,通过深度学习方法为黑白老照片自动上色,带我们重新忆起那段老时光!
此次省略300字,建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等
本文介绍了自然语言处理领域的一些新技术和趋势,包括语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、对话和交互系统、知识图谱、语音识别和合成、多模态和多语言处理、以及面向中文的NLP技术和应用。文章还讨论了NLP领域的挑战和未来发展方向,并提出了几个值得关注的方向和机遇。
我们将训练一个手写数字识别分类器,其在著名的MNIST数据集上将具有超过99%的准确率。
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras(一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot)。首先我们会介绍该库的主要概念,然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
在Keras环境下构建多层感知器模型,对数字图像进行精确识别。模型不消耗大量计算资源,使用了cpu版本的keras,以Tensorflow 作为backended,在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写。 1.数据来源 在Yann LeCun的博客页面上下载开源的mnist数据库: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 此数据库包含四部分:训练数据集、训练数据集标签、测试数据集、测试数据集标签。由于训练模型为有监督类型的判别模型,因此标签必不可少。若
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云