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1月前
解密Deepfake(深度换脸)-基于自编码器的(Pytorch代码)换脸技术还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗？将视频中的头换成另一个人的头像，虽然可能有些粗糙和模糊，但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。举个栗子，如下图中将希拉里换成特朗普的一段演讲视频。当然这只是DeepFake的冰山一角，Deepfake当初火起来的原因...
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11月前
关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版)欢迎访问OLDPAN博客，分享人工智能有趣消息，持续酝酿深度学习质量文。很多人都说训练神经网络和炼金术师炼药的过程相像，难以破解其中的黑盒子。其实不然，在训练的时候我们依然可以通过大量的技巧去最大化我们的训练效果，从而帮助我们的任务取得不错的精度，这些技巧是训练神经网络不可缺少的一环。本文尽可...
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1年前
WordPress中实现Markdown编辑的终极解决方案欢迎访问Oldpan博客，分享人工智能有趣消息，持续酝酿深度学习质量文。之前我在这篇文章中简单介绍过如何利用Markdown在wordpress中进行写作：https://oldpan.me/archives/wordpress-markdown-rightway(这篇文章与此篇文章接轨，建议都...
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1年前
深度学习为什么需要那么多的数据？深度学习近两年来发展极为迅速，在计算能力大大提高的情况下，很多深度学习方向的思想都得以实现。但是，深度学习有一个令人头疼的缺点，那就是需要大量样本来进行训练才能达到较好的泛化。虽然我们有迁移学习可以适当减少我们需要的数据量，亦或者，我们可以通过数据增强的方式来翻倍我们的数据： imgua,强大的...
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1年前
马尔科夫随机场在深度学习中的应用深度学习中，许多的实现并不单单是神经网络的搭建和训练，也包括使用一系列传统的方法与之结合的方式去增强深度学习的实现效果，在语义分割(semantic segmentation)和风格迁移(style transfer)中都有使用过MRF-Markov Random Field(马尔科夫随机场)这个...
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1年前
浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性数据规范-NORMALIZATION是深度学习中我们很容易忽视，也很容易出错的问题。我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规...
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10月前
我的模型能跑多快——神经网络模型速度调研(一)对于神经网络，我们更多谈的是其精度怎么样，有百分之零点几的提升。但是如果谈到速度的话，深度学习神经网络相比于传统的算法来说，速度恐怕没有那么快了。对于有桌面级显卡这种利器来说，速度似乎很容易得到很快，但是放到以上这些设备时，在有效的硬件上如果速度提升不上来，那么所设计的算法也就没什么用处了。所...
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OLDPAN
1年前
送你一份配置清单:机器学习、深度学习电脑显卡配置方案很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么，应该买什么样的电脑，什么样的显卡比较适合，自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑，现在总结了下，为大家稍微讲解一下所需要的配置，以及推荐清单。其实配置可以一句话概括：足够即可，你什么样的需求就用什么...
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OLDPAN
7月前
随身GPU服务器：Kaggle中kernels的快速入门指南对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。也就是说，显卡可以代表生产力，显卡越好，生产力越强。程序训练的速度越快，我们也就可以更方便地看到结果从而进行下一步。大家可以回顾...
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1年前
新显卡出世，我们来谈谈与深度学习有关的显卡架构和相关技术可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版京...
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OLDPAN
1年前
浅谈深度学习落地问题深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。 (caffe2-ios:https://github.com/KleinYuan/Caff...
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2018-08-01