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資訊專欄INFORMATION COLUMN

9 個(gè)超酷的深度學(xué)習(xí)案例

leeon / 3791人閱讀

摘要:而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)例如,人臉識(shí)別或面部表情識(shí)別。維基百科關(guān)于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,網(wǎng)上有非常多的出色案例,伯樂在線在本文摘錄個(gè)。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)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(gè)像素強(qiáng)度值的向量,或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)(例如,人臉識(shí)別或面部表情識(shí)別)。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征?!S基百科

關(guān)于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,網(wǎng)上有非常多的出色案例,伯樂在線在本文摘錄 9 個(gè)。

1. neural-style:利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將一幅圖像的內(nèi)容與另一幅圖像的風(fēng)格相結(jié)合

https://github.com/jcjohnson/neural-style

2.Nerual Doodles:把 2 位的 Doodle 轉(zhuǎn)成精良的藝術(shù)品

https://github.com/alexjc/neural-doodle

3. srez:通過深度學(xué)習(xí)極大提高模糊圖片的分辨率

https://github.com/david-gpu/srez

4.Face2Face:實(shí)時(shí)捕獲面部表情,調(diào)換到另外一個(gè)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(duì)網(wǎng)絡(luò)上那些打上 NSFW(No Safe For Work,上班時(shí)間不要看)標(biāo)簽的照片是如何分類感興趣的話,你應(yīng)該會(huì)對(duì)這個(gè)感興趣。

https://github.com/yahoo/open_nsfw

6. DeepLearningFlappyBird:通過 Deep Q-Network 來玩 Flappy Bird

要是你以前被 Flappy Bird 虐過,可以來試試這個(gè)。

https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird

7. RoCAlphaGo:根據(jù) DeepMind 公開論文,完成的 AlphaGo 復(fù)制品

https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo

8. LipNet:利用深度學(xué)習(xí)的讀唇程序

牛津大學(xué) AI 實(shí)驗(yàn)室出品,較精確度遠(yuǎn)超常人。在特定測試中,常人較精確率是 52.3%,LipNet 達(dá)到了 93.4%。

http://www.oxml.co.uk/publications/2016-Assael_Shillingford_LipNet.pdf

9. Miles Deep:成人視頻分類器,較精確度達(dá)到 95%

借助深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Miles Deep 可以快速針對(duì)成人視頻每秒畫面分類。根據(jù)性行為分了 6 個(gè)分類,較精確度達(dá)到 95%。借助這個(gè)工具,可以自動(dòng)編輯視頻,刪掉所有無性接觸的場景。

和第 5 個(gè)雅虎的成人圖片分類器不同的是,Miles Deep 能給區(qū)分裸體和各種露骨性行為之間的區(qū)別。Miles Deep 作者稱,這是目前為止,第一個(gè)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 Deep Learning Gallery 匯總鏈接:http://deeplearninggallery.com/

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