9 個超酷的深度學習案例

分類:IT技術 時間:2017-02-15

本文作者: 伯樂在線 - 伯小樂 。未經作者許可,禁止轉載!
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深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表征學習的方法。觀測值(例如一幅圖像)可以使用多種方式來表示,如每個像素強度值的向量,或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務(例如,人臉識別或面部表情識別)。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。——維基百科

關於深度學習的應用,網上有非常多的出色案例,伯樂在線在本文摘錄 9 個。

1. neural-style:利用卷積神經網絡將一幅圖像的內容與另一幅圖像的風格相結合

https://github.com/jcjohnson/neural-style

2.Nerual Doodles:把 2 位的 Doodle 轉成精良的藝術品

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https://github.com/alexjc/neural-doodle

docs/Workflow.gif

3. srez:通過深度學習極大提高模糊圖片的分辨率

https://github.com/david-gpu/srez

Example output

4.Face2Face:實時捕獲面部表情,調換到另外一個人的面部

http://www.graphics.stanford.edu/~niessner/thies2016face.html

5. open_nsfw:成人圖片分類器,雅虎出品

如果你對網絡上那些打上 NSFW(No Safe For Work,上班時間不要看)標簽的照片是如何分類感興趣的話,你應該會對這個感興趣。

https://github.com/yahoo/open_nsfw

Demo Image

6. DeepLearningFlappyBird:通過 Deep Q-Network 來玩 Flappy Bird

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要是你以前被 Flappy Bird 虐過,可以來試試這個。

https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird

7. RoCAlphaGo:根據 DeepMind 公開論文,完成的 AlphaGo 復制品

https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo

8. LipNet:利用深度學習的讀唇程序

牛津大學 AI 實驗室出品,精確度遠超常人。在特定測試中,常人精確率是 52.3%,LipNet 達到了 93.4%。

http://www.oxml.co.uk/publications/2016-Assael_Shillingford_LipNet.pdf

9. Miles Deep:成人視頻分類器,精確度達到 95%

借助深度卷積神經網絡,Miles Deep 可以快速針對成人視頻每秒畫面分類。根據性行為分了 6 個分類,精確度達到 95%。借助這個工具,可以自動編輯視頻,刪掉所有無性接觸的場景。

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和第 5 個雅虎的成人圖片分類器不同的是,Miles Deep 能給區分裸體和各種露骨性行為之間的區別。Miles Deep 作者稱,這是目前為止,第一個公共色情圖片分類或編輯工具。

https://github.com/ryanjay0/miles-deep

10. 更多

其他案例,可參見 Deep Learning Gallery 匯總鏈接:http://deeplearninggallery.com/

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Tags: 人臉識別 學習任務 藝術品 分辨率 雅虎

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