一.创建项目 (1)进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public (2)创建项目 点击添加数据集:找到这两个 然后创建即可. 会生成以下项目: 二.启动环境,选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下,先进行解压: !unzip /home/aistudio/data/data15067/fruit.zip !unzip /home/aistudio/data/d

Softmax回归(Softmax Regression) 最简单的Softmax回归模型是先将输入层经过一个全连接层得到的特征,然后直接通过softmax 函数进行多分类 输入层的数据$X$传到输出层,在激活操作之前,会乘以相应的权重$W$,并加上偏置变量 $b$,具体如下: $ y_i = {softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i)$ 其中 $ {softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ 对于有 N 个类别的多分

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

#-*- coding:utf-8 -*-### required libaraiedimport osimport matplotlib.image as imgimport matplotlib.pyplot as pltimport skimagefrom skimage import color, data, transformfrom scipy import ndimageimport numpy as npimport tensorflow as tffrom IPython.co

#-*- coding:utf- -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, transform %matplotlib inline #设置文件目录 Training = r'F:\\da

# coding: utf-8 # In[1]:import osimport numpy as npfrom skimage import color, data, transform, io # In[34]: import tensorflow as tfimport numpy as np train10_images = np.load('train10_images.npy')train10_labels = np.load('train10_labels.npy') y=tf.pl

import osimport kerasimport timeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom random import shufflefrom keras.utils import np_utilsfrom skimage import color, data, transform, io trainDataDirList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\t

import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import color,data,transform,io labelList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\Training")allFruitsImageName = []for i in range(10): allFruitsImageName.append(

import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import color,data,transform,io labelList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\Training")allFruitsImageName = []for i in range(len(labelList)): allFruitsImage

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 水果自动分类脚本(机器学习.人工智能) 前面介绍了超市,流水线,酸奶的自动分类算法,下面再介绍一个水果的自动分类算法. Halcon强大的图像处理能力,令人往往会忽视其更加彪悍的机器学习.人工智能.       分类,聚类分析,是机器学习.人工智能的核心算法之一,也是个典型的应用. Halcon内置的聚类分析.机器学习模块,就有:knn邻近算法.向量机SVM.GMM高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,或者混合高斯模型,

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣.  

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类.举一个简单的例子,我想听周杰伦的歌,这个query的意图便是属于音乐意图,我想听郭德纲的相声便是属于电台意图.做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升,比如在搜索引擎领域使用意图识别来获取与用户输入的query最相关的信息.举个例子,用户在查询"生化危机"时,我们知道"生化危机"既有游戏还有电影,歌曲等等,如果我们通过意图识别发现该用户是想玩"生化危机"

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output

OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配.算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理.这些任务也被称为分类器. 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸.但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据

  最近百度为了推广自家编写对深度学习框架PaddlePaddle不断推出各种比赛.百度声称PaddlePaddle是一个“易学.易用”的开源深度学习框架,然而网上的资料少之又少.虽然百度很用心地提供了许多文档,而且还是中英双语具备,但是最关键的是报错了很难在网上找到相应的解决办法.为了明年备战百度的比赛,便开始学习以下PaddlePaddle. 1.安装 PaddlePaddle同样支持CUDA加速运算,但是如果没有NVIDIA的显卡,那就还是装CPU版本. CPU版本安装:pip insta

许久没有写过不论什么东西,近期非常忙并且还要准备找工作之类的,唉... ....今天的文章也不说技术,仅仅是闲聊. 一.手机指纹识别一揽 打开非常多站点.论坛的科技栏目,充斥着各种手机讯息!仿佛手机已经成了科技的代名词.更凶残的是,今年科技界,哦不,手机界永远少不了各种新闻:先是Zealer 和锤子的骂战,再是魅族攒了一年的新闻一起发,紧接着联想.HTC.Moto 不断放大招,最后是苹果的亮相.水货价格更是闪瞎我等屌丝的氪金狗眼 ... ... 手机/科技界的故事还远远没有尽头! 可是.可是..

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28871960 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩,CNN直接利用图像像素信息作为输入,最大程度上保留了输入图像的所有信息,通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象,模型输出直接是图像识别的结果.这种基于”输入-输出”直接端到端的学习方法取得了非常好的效果,得到了广泛的应用. 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.