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深度学习实战
ZackSock
创建于2023-03-03
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如何打造自己的视觉版GPT
自ChatGPT出现后,Yann LeCun就一直抨击GPT无法成为AGI的最终形态,其原因在于文本只是人类智能的一种载体,有许多东西是文本不能表示的,也无法从GPT的训练中理解
使用图像分割技术实现视频特效
在许多视频对话软件中,都可以选择视频的背景。其原理就是将人像抠出来,把非人像部分替换。而大多数软件是切换图片背景,或者是动图背景。利用图像分割技术,可以实现更复杂的背景替换,最终结果就像电影
LoRA原理与实现--PyTorch自己搭建LoRA模型
在AIGC领域频繁出现着一个特殊名词“LoRA”,听上去有点像人名,但是这是一种模型训练的方法。LoRA全称Low-Rank Adaptation of Large Language Model
基于Transformer的图像分类网络Vit
长久以来,CNN一直是CV领域最受欢迎的网络,在NLP也有CNN的一席之地。限于CNN上下文的能力,RNN系列网络在长文本任务中要比CNN更受欢迎,但是RNN系列网络也一直存在性能问题。
简单场景的图像分割算法
图像分割是计算机视觉中非常重要且基本的任务,在需要应用中都需要使用到图像分割算法。包括自动驾驶、修图、电影特效等。现在有许多成熟的图像分割算法,对于一些简单图像可以使用传统图像处理方法完成分
生成梵高风格的图片
在以前,AI被认为是与艺术无关,AI也无法创作艺术作品。而GAN家族、风格迁移、Diffusion模型的出现,让AI也能创作有艺术风格的图像。其中最简单的就是风格迁移。风格迁移是一种把图像A
如何攻击神经网络?人工智能VS人工智障
自2012年起,人工智能快速发展,频繁出现在大众视野。从Alpha GO到ChatGPT,人工智能已成为不可阻挡的发展趋势。但是由于神经学习的黑盒性质,导致神经网络难以解释,且难以控制。即使
如何去除图片马赛克?
对图像不了解的人时常妄想去除马赛克是可以实现的,严格意义来说这确实是无法实现的。而深度学习是出现,让去除马赛克成为可能。 为了理解去除马赛克有多难,我们需要知道马赛克是什么。
如何解释图像识别的过程?深度剖析卷积神经网络
图像识别方法有很多,包括传统的逻辑回归、Adaboost、卷积神经网络、Transformer等。现代图像识别算法的准确率已经超过人类的水平了,但是关于这些算法如何完成图像识别却仍是一个问题。
如何实现文字搜图
首先需要知道根据文本搜索图片具体是什么问题,这里可以有两个层面。第一个则是图片中包含的文本内容,这个可以用OCR识别提取出来。第二个则是深层次的对图片描述的文本,比如红色的狗、跑步的猪、骑猪的人。
如何实现以图搜图
在许多搜索引擎中,都内置了以图搜图的功能。以图搜图功能,可以极大简化搜索工作。今天要做的就是实现一个以图搜图引擎。
Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成
最近受邀参与了亚马逊云科技【云上探索实验室】活动,体验了一下Amazon SageMaker平台,训练了一个人脸的自编码器。对比本地的训练时间,速度提升比较明显。
AutoEncoder实现人脸渐变
AutoEncoder的目的是对输入进行编码,希望这个编码能够很好的还原原有数据。当AutoEncoder训练完成后,我们可以对任意的图像进行编码,这样就可以用一个低维的向量表示图片。
低成本实现人脸生成--使用AutoEncoder网络
AutoEncoder(AE)中文叫自编码器,是一种介于监督学习和无监督学习之间的模型。其学习方式现在被称为自监督学习,类似于Bert模型,它的训练需要标签数据,但是这个标签数据是自己生成的
如何欺骗神经网络
虽然人工智能技术已经能完成各种超出想象的事情,但是人工智能仍卸不掉人工智障的标签。即使强如ChatGPT也会犯一些非常弱智的错误。
基于的Transformer文本情感分析(Keras版)
从2017年起,RNN系列网络逐渐被一个叫Transformer的网络替代,发展到现在Transformer已经成为自然语言处理中主流的模型了,而且由Transformer引来了一股大语言模
基于LSTM的文本情感分析(Keras版)
文本情感分析是自然语言处理中非常基本的任务,我们生活中有很多都是属于这一任务。比如购物网站的好评、差评,垃圾邮件过滤、垃圾短信过滤等。