在这篇文章中，我们将展示如何建立一个深度神经网络，能做到以 90% 的精度来对图像进行分类，而在深度神经网络，特别是卷积神经网络兴起之前，这还是一个非常困难的问题。

在这个Keras教程中，您将发现开始使用深度学习和Python是多么容易。您将使用Keras深度学习库来在自定义图像数据集上训练您的第一个神经网络，并且您也将实现第一个卷积神经网络（CNN）。 这个指南的灵感来自PyImageSearch读者Igor，他几周前给我发了电子邮件这…

开始机器学习知识的学习，差不多已经有一年的时间。这期间看了很多教材和书籍，有些深入进行了学习，有些书（比如深度学习领域著名的西瓜书）则看不下去。机器学习其实也有许多方向，比如强化学习、计算机视觉、自然语言处理等等，如果每个方向都学习的话，普通人也没有那么多精力。 在经过一年的泛…

AI 前线导读：在这篇文章中，我们用一个直观的案例研究概述了无监督深度学习的概念。并且详解了在 MNIST 数据集上进行无监督学习的代码，包括 K-Means、自编码器以及 DEC 算法。 作为数据科学家，我们平时的工作是使用各种机器学习算法从数据中提取可操作的信息。其中大多数…

计算机视觉工作者们，总是希望能“看清”繁华世界的每个像素点，但是却发现分辨率的极限，是他们绕不过去的坎。今天就来和大家聊一聊分辨率以及超分辨图像重建。 分辨率极限，无论对于图像重建或是图像后处理算法的研究者，都是一项无法回避的技术指标。时间分辨率性能决定了视频输出的帧率，即实时…

摘要：Yann Lecun曾将无监督学习比作蛋糕，将监督学习比作蛋糕上的糖霜，声称我们仅懂得如何做糖霜却不知道怎样才能做出蛋糕。在本篇文章中，我们提供了一份训练无监督学习算法的“蛋糕”配方，用来增强卫星图像。 Yann Lecun曾将无监督学习比作蛋糕，将监督学习比作蛋糕上的糖…