9 個超酷的深度學習案例
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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。
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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.NerualDoodles:把2位的Doodle轉成精良的藝術品ADVERTISEMENT
https://github.com/alexjc/neural-doodle
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
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(NoSafeForWork,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
6.DeepLearningFlappyBird:通過DeepQ-Network來玩FlappyBirdADVERTISEMENT
要是你以前被FlappyBird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.MilesDeep:成人視頻分類器,精確度達到95%
借助深度卷積神經網絡,MilesDeep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,MilesDeep能給區分裸體和各種露骨性行為之間的區別。
MilesDeep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DeepLearningGallery匯總鏈接:http://deeplearninggallery.com/
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人臉識別學習任務藝術品分辨率雅虎
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