深度有趣 | 30 快速影象風格遷移
在之前介紹的影象風格遷移中,我們根據內容圖片和風格圖片優化輸入圖片,使得內容損失函式和風格損失函式儘可能小 和DeepDream一樣,屬於網路引數不變,根據損失函式調整輸入資料,因此每生成一張圖片都相當於訓
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介紹如何使用Sequence to Sequence Learning(Seq2Seq)實現神經機器翻譯(Neural Machine Translation,NMT) 原理 之前我們通過序列標註模型實
輸入是一張圖片,輸出是一句對圖片進行描述的文字,這就是影象標題生成 基本思路是先通過預訓練的影象分類模型,從某一個卷積層得到原始圖片的表示,或者稱為上下文contexts 例如從VGG19的 conv
關鍵點定位是一類常見而有用的任務,某種意義上可以理解為一種特徵工程 人臉關鍵點定位,可用於人臉識別、表情識別 人體骨骼關鍵點定位,可用於姿態估計 手部關鍵點定位,可用於手勢識別
使用RNN實現歌詞和古詩的自動生成 RNN多用於處理序列資料,通過學習資料上下文之間的關係,可以在給定若干個連續資料點的基礎上,預測下一個可能的資料點 以下是最基礎的RNN公式,當然也可以使用LSTM(
Google 開發者大會 (Google Developer Days,簡稱 GDD) 是展示 Google 最新開發者產品和平臺的全球盛會,旨在幫助你快速開發優質應用,發展和留住活躍使用者群,充分利用各種工
機器之心報道,作者:邱陸陸。 8 月中旬,谷歌大腦成員 Martin Wicke 在一封公開郵件中宣佈,新版本開源框架——TensorFlow 2.0 預覽版將在年底之前正式釋出。今日,在上海谷歌開發者
上一講筆者和大家一起學習瞭如何使用 Tensorflow 構建一個卷積神經網路模型。本節我們將繼續利用 Tensorflow 的便捷性完成 mnist 手寫數字資料集的識別實戰。mnist 資料集是 Yann
很多考生在備考2018年系統整合專案管理工程師考試的都很關注它的考試大綱和教程,今天課課家小編就來跟大家說說系統整合專案管理工程師考試大綱和視訊教程,希望對在備考的考生會有所幫助,以保障考生 一次過 系統整合
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網際網路行業目前最熱門的話題,毋庸置疑,現在大家的目光漸漸都關注到了人工智慧領域,它也逐漸進入到我們的生活,到底它就目前而言可以給我們實質上帶來一些什麼呢。 這個產品“電話機器人”,對於企業而言花費每個月1000元
機器之心 翻譯 2018/09/20 15:01 張倩 王淑婷 Geek AI 編譯
編者按:專案管理計劃是專案的主計劃或稱為總體計劃,它確定了執行、監控和結束專案的方式和方法,包括專案需要執行的過程、專案生命週期、里程碑和階段劃分等全域性性內容。在專案開始之前,如能制定清晰明確的計劃,並讓相關
介紹CGAN和ACGAN的原理,通過引入額外的Condition來控制生成的圖片,並在DCGAN和WGAN的基礎上進行實現 CGAN原理 樣本x可以包含一些屬性,或者說條件,記作y 例如MNIST中
在DCGAN的基礎上,介紹WGAN的原理和實現,並在LFW和CelebA兩個資料集上進一步實踐 問題 GAN一直面臨以下問題和挑戰 訓練困難,需要精心設計模型結構,並小心協調G和D的訓練程度