动机 想象一下,如果有数十万到数百万张图像的数据集,却没有描述每张图像内容的元数据.我们如何建立一个系统,能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询? 我们基本上需要的是一个搜索引擎,它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序,可以用一种自然语言表示,,也可以用其他查询图像表示. 我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型,该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式(或嵌入形式),使得如果文本-图像或图像-图像是"相似的",则他们在欧氏空间中接近,. 数据集…

一.以TensorFlow为后端的Keras框架安装 #首先在ubuntu16.04中运行以下代码 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev #在RStudio中安装Keras install.packages("devtools") devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) #在默认情况下,RStudio会加载CPU版本的Tens…

简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文…

一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧 https://mp.weixin.qq.com/s/2gKYtona0Z6szsjaj8c9Vg 作者| Matt H/Daniel R 译者| 婉清 编辑| Jane 出品| AI 科技大本营 [导读]在经历成千上万个小时机器学习训练时间后,计算机并不是唯一学到很多东西的角色,作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误,修复了许多错误,从而积累了很多经验.在本文中,作者基于自己的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练神经网络的建议,还结合了…

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络…

概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone构建一个全新的应用程序! 介绍 想象一下,在不需要深入了解机器学习的情况下,使用最先进的机器学习模型来构建应用程序.这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP…

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c…

目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于  其近邻的检索方式的不同,并且可以互相转换. (这一章是我认为非常重要的) 模块RangeImage相关概念以及算…

(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像.获取方法有:激光雷达深度成像法.计算机立体视觉成像.坐标测量机法.莫尔条纹法.结构光法. 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位.距离等信息.若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云.点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等…

Matlab下imwrite,Uint16的深度图像 1. 在Matlab命令窗口输入命令: help imwrite 会有如下解释: If the input array is of class uint16 and the format supports 16-bit data (JPEG, PNG, and TIFF), imwrite outputs the data as 16-bit values. If the format does not support 16-bit valu…

Kinect v1 (Microsoft Kinect for Windows v1 )彩色和深度图像对的采集步骤 一.在ubuntu下尝试 1. 在虚拟机VWware Workstation 12.0安装ubuntu14.04按照<Ubuntu安装Kinect v1驱动(openni.NITE.Sensor)及遇到的问题>安装了Kinect v1的驱动,但是最终运行示例出现的窗口和网址提供的不一样,右侧彩色图都是重叠起来的,并且一直在跳动.原因可能是由于kinect v1在虚拟机上驱动有问题…

RGB-D(深度图像)   深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map   在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道.其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离.通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系.   下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型.第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度.较近的表面较暗; 其他表…

简介 Picsearch是一种基于卷积神经网络特征的图像搜索引擎. Github:https://github.com/willard-yuan/CNN-for-Image-Retrieval Web Demo:http://yongyuan.name/pic/ 数据集 Caltech256图像数据集:包含29780张图像与256个类. 源码结构 The code is written by Python, and the web server is cherrypy. ├── 256feat2…

####欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出,是LSTM的一种变体.GRU的结构与LSTM很相似,LSTM有三个门,而GRU只有两个门且没有细胞状态,简化了LSTM的结构.而且在许多情况下,GRU与LSTM有同样出色的结果.GRU有更少的参数,因此相对容易训练且过拟合问题要轻一点. 目录 GRU…

×下面资源个人全都跑了一遍,不会出现仅是字符而无法运行的状况,运行环境: Geoffrey Hinton在多次访谈中讲到深度学习研究人员不要仅仅只停留在理论上,要多编程.个人在学习中也体会到单单的看理论到头来还是一头雾水,只有不断和编程结合,才能检验自己是否掌握了这门知识.但是作为初学者应先以跑通理论为第一要义,所以可以使用有关框架,降低入门难度,避免重复造轮子. 一.TensorFlow 资源地址: 资源介绍: 资源目录: 二.PyTorch 资源地址: 资源介绍: 这个资源为深度学习研究人员…

1 神经传递的原理 人类的神经元传递及其作用: 这里有几个关键概念: 树突 - 接受信息 轴突 - 输出信息 突触 - 传递信息 将其延伸到神经元中,示意图如下: 将上图整理成数学公式,则有 y = activation function( x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b ) 相应说明: x - 输入值,仿真输入神经元,上图中有:x1.x2.x3 w - 权重值,仿真输入神经元轴突,传送信息,上图中有:w1.w2.w3 b - 偏差值,仿真接受神经元树突,代表接受神经元容易被…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名.本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN. 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型.首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Keras是Python中以CNTK.Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境.相对于其他深度学习的计算软件,如:Tensorflow.Theano.Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著的优点,其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN.RNN等),更重要的是建模过程相当方便快速,加快了开发速度…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类.CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification"论文中.在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理.…

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()…

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:…

1.将文本数据预处理为有用的数据表示 将文本分割成单词(token),并将每一个单词转换为一个向量 将文本分割成单字符(token),并将每一个字符转换为一个向量 提取单词或字符的n-gram(token),并将每个n-gram转换为一个向量.n-gram是多个连续单词或字符的集合 将向量与标记相关联的方法有:one-hot编码与标记嵌入(token embedding) 具体见https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9970320.html 2.使用循环神…

定义模型两种方法:  1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1…

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系…

1.构建一个简单的网络层 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear_session() import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers # 定义网络层就是:设置网络权重和输出到输入的计算过程 class MyLayer…

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是…

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫 代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络 搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络 通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解 本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法 这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Ker…