机器之心发布 作者:冯沁原 不久之前,AV 视频换脸明星的 DeepFake 火了。这篇文章将一步步教你如何实现换脸。 如果你是第一次听说 DeepFake,一定要点击上面的视频,亲自感受一下尼古拉
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
Google宣布对全球最受欢迎的开源机器学习库TensorFlow进行重大升级,承诺注重简单性和易用性,eager execution,直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型。
这个主题 r/deepfakes 在reddit上已经爆红一个多月了,可以百度下 ‘AI算法把女星面部嫁接到成人电影上:效果以假乱真’这篇文章有详细的介绍。
简而言之,自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据,然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练,直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程,自动编码器可以学习数据的重要特征。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
评测:如上图异常区域为2759至2820,最后答案定位的位置,在前后100的区间内都算正确。比如这里答案只要在2659 和 2920 区间内都算正确。
去年8月13日,谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”, 最近几天,谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版, 可以来这里查看:
[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维 代码部分 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__
之前开发过一款人工智能的微信小程序,其功能是拍一张狗狗的照片,识别出狗狗的类别。程序虽小,功能虽然单一,但五脏俱全,涉及到机器学习的各个方面,以及微信小程序的开发,非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习,一边写出来的,在这个过程中,进一步掌握了机器学习的知识,具体情况请参考我之前写的文章:
下面这篇文章介绍了Kaggle中,关于金融市场价格预测比赛(Jane Street Market Prediction)中的冠军方案。该获胜方案采用了一个Autoencoder with MLP组成。
在机器学习领域中,自编码器(Autoencoder)是一种强大的神经网络架构,用于数据降维和特征提取。自编码器通过训练过程将输入数据映射到低维编码空间,然后再将其重构为原始数据。本文将深入探讨自编码器的原理、应用以及代码示例,帮助读者理解其在数据处理中的重要性。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习,主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
自编码器(AutoEncoder)是深度学习中的一类无监督学习模型,由encoder和decoder两部分组成
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架(CPU/GPU)。
1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念,并将其用于高维复杂数据处理,促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如y(i)=x(i) 。下图是一个自编码神经网络的示例。
在使用深度学习框架进行模型训练时,有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因,并提供可能的解决方案。
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku:Gomoku的AlphaZero算法的实现(也称为Gobang或Five in a Row)
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行,只要检测到任何可用的 GPU,那么代码将自动在 GPU 上运行。
来源:DeepHub IMBA本文约2600字,建议阅读9分钟本文教你如何应用深度学习处理模糊图像。 图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理! 在开始这个项目之前,本文假定读者应该了解深度学习的基本概念,例如神经网络、CNN。还要稍微熟悉一下 Keras、Tensorflow 和 OpenCV
本文介绍了自然语言处理中的seq2seq模型及其在各类任务中的应用,包括机器翻译、文本摘要、情感分析、命名实体识别和问答系统等。文章还探讨了seq2seq模型在深度学习中的重要性以及其应用前景。
在深度学习领域中,GPU 是一种广泛用于加速模型训练和推断的强大工具。然而,有时我们可能会遇到一个错误信息:device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device ]。这个错误表明代码尝试在 GPU 上运行,但却没有可用的 GPU 设备。本文将讲解此错误的原因及解决方法。
图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理!
下面通过**keras**完成简单的卷积自动编码。 编码器有堆叠的卷积层和池化层(max pooling用于空间降采样)组成。 对应的解码器由卷积层和上采样层组成。
对于使用已经训练好的模型,比如VGG,RESNET等,keras都自带了一个keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions的方法,有很多限制:
转载来源:AI 研习社编译的技术博客 原标题:Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificatio
众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢?
TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,可立即评估操作,无需构建图:操作会返回具体的值,而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型,并且还减少了样板代码。要遵循本指南,请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
代码路径:https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression
本文将讨论如何利用多种生物信息源,OMIC数据,以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。
从零开始学习使用keras-yolov3进行图片的目标检测,比较详细地记录了准备以及训练过程,提供一个信号灯的目标检测模型训练实例,并提供相关代码与训练集。
从而提高图像分类的准确率。以下是一个使用VGG16模型的示例,该模型在ImageNet挑战中表现优异。
我们基于CNN实现Cifar10 数据集分类把这段相同的代码在不同主流深度学习进行测试,得到训练速度的对比数据。
新智元编译 来源:blog.otoro.net 作者:David Ha 编译:肖琴 【新智元导读】“世界模型”(World Models)是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake:将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功,但他们的缺陷也是十分明显的,而且并不是生成图像的全部。自编码器(autoencoder)作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展,所以不要忘掉自编码器!
有些教程会推荐安装nightly,它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装,默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda,本文我们安装的是纯净版的tensorflow,非常简单,只需打开Prompt:
自动编码器(Autoencoders)是一种无监督学习算法,在深度学习领域中被广泛应用。它可以通过将输入数据进行编码和解码来重构数据,从而学习数据的低维表示。自动编码器可以用于特征提取、降维和数据重建等任务,在图像处理、文本处理和推荐系统等领域都有广泛的应用。
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
在第一章中,我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP,CNN 和 RNN(在第 2 节中定义和描述),它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块,例如自回归网络(自编码器,GAN 和 VAE),深度强化学习 ,对象检测和分割以及使用互信息的无监督学习。
传统机器学习任务任务很大程度上依赖于好的特征工程,但是特征工程往往耗时耗力,在视频、语音和视频中提取到有效特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且需要使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。
寄语:Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法,但在Bert面前,就是小巫见大巫了。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
最近在使用Keras进行深度学习模型训练的过程中,遇到了一个错误:cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.normalization'。经过一番调查和尝试,我找到了解决方法,现在和大家分享一下。
半监督学习的核心挑战之一是有效地利用未标记数据,提高模型的泛化性能。在深度学习领域,有一些令人振奋的前沿研究方向,为解决这一问题提供了新的思路。
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章(地址见下方链接),对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而,它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。 文章:
在开篇之前,请允许我吐槽几段文字,发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。
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