厉害了,利用深度学习开发人脸识别老板探测器(附源码)

原来知乎也会犯这样问题:原文地址:http://www.techug.com/hironsan-bosssensor?utm_source=tuicool&utm_medium=referral知乎地址:只是题目不一样https://zhuanlan.zhihu.com/p/24809159?utm_source=tuicool&utm_medium=referral任务是这样的当

开发基于深度学习的人脸识别【考勤/签到】系统

开发基于深度学习的人脸识别【考勤/签到】系统人脸识别介绍平台环境需求技术点系统流程细节设计人脸检测人脸关键点定位人脸特征提取模型的训练模型的部署MySQL数据库的使用MFC工程的搭建软件使用 人脸识别介绍人脸识别技术是一项非接触式、用户友好、非配合型的计算机视觉识别技术。随着机器学习、深度学习等技术的发展,人脸识别的应用正日趋完善和成熟。本文将介绍人脸识别技术如何用于考勤/签到系统。本文将主要从以

深度学习——神经网络最优化方法

文章目录最优化方法1 - 梯度下降 Gradient Descent2 - Mini-Batch Gradient descent3 - 动量Momentum4 - Adam5 - 总结最优化方法本文只对吴恩达最优化方法中原理部分进行整理,没有代码部分,需要原始代码可以到GitHub上down下来。文尾附链接。除了使用Gradient Descent更新参数降低成本,还有更多高级优化方法,这些方法

用深度学习网络搭建一个聊天机器人(一)

聊天机器人(Chatbot),又被称为对话代理(Conversational Agents)或对话系统(Dialog Systems),是当前的一个研究热点。Microsoft在聊天机器人领域下了巨大赌注,其他的公司,例如Facebook(M)、Apple(SiriOperator 和 ,机器人开发平台 ChatfuelHowdy’s Botkit机器人开发框架。许多公司希望机器人能够像人类一样自

使用深度学习打造智能聊天机器人

作者:张俊林,中科院软件所博士,技术书籍《这就是搜索引擎:核心技术详解》、《大数据日知录:架构与算法》作者。曾担任阿里巴巴、百度、新浪微博资深技术专家,目前是用友畅捷通工智能相关业务负责人,关注深度学习在自然语言处理方面的应用。 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2016年《程序员》聊天机器人(也可以称为语音助手、聊天助手

深度学习与计算机视觉系列(8)_神经网络训练与注意点

作者:寒小阳http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/505210641.训练在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分:包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分,主要是训练的事情,集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点,如何找到最合适的参数。1.1 关于梯度检验之前的博文我们提到过,我们需要

神经网络和深度学习(四)

原创博客,转载请注明出处!本周讲的是深层神经网络1、深层神经网络目前为止我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且你还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要。本周所要做的是把这些理念集合起来,就可以执行你自己的深度神经网络。注意,神经网络的层数是这么定义的:从左到右,由0开始定义,严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络。有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层

语音识别——基于深度学习的中文语音识别tutorial(代码实践)

文章目录利用thchs30为例建立一个语音识别系统1. 特征提取2. 数据处理下载数据2.1 生成音频文件和标签文件列表定义函数`source_get`,获取音频文件及标注文件列表确认相同id对应的音频文件和标签文件相同2.2 label数据处理定义函数`read_label`读取音频文件对应的拼音label为label建立拼音到id的映射,即词典有了词典就能将读取到的label映射到对应的id总

语音识别——基于深度学习的中文语音识别(自注意力机制的语言模型代码实践)

文章目录基于自注意力机制的语言模型1. 数据处理2.模型搭建2.1 构造建模组件layer norm层embedding层multihead层feedforwardlabel_smoothing.2.2 搭建模型3. 训练模型3.1 参数设定3.2 模型训练3.3 模型推断基于自注意力机制的语言模型因为最近在看self-attention,今天整理CBHG的语言模型tutorial的时候,想到se

深度学习之实例分割-DeepMask

In this paper, we propose a new way to generate object proposals, introducing an approach based on a discriminative convolutional network. 模型 说明 基础网络VGG两个输出: 分割:针对输入图像中的中间物体进行分割【单个物体输出】 满足下面两个条件才设置为证样

深度学习FPGA实现基础知识12(CSDN网友--深度学习总结)

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备来自:http://blog.csdn.net/xudong0612/article/details/8930891最近一时兴起打算研究下深度学习,这个名词近来很火,貌似成为了人工智能领域一根新的稻草。经过几天的查资料和看论文,已经初步有了第一印象,闲话少说,结合一些资料,进入正题。深度学习的起源机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分

赛灵思王之寂寞:深度学习这场FPGA盛宴舍我其谁?

近日,有分析师撰文称,赛灵思在FPGA领域的技术领先优势和市场份额将在未来几年得到不错的提升。以下是该分析全文深度学习是人工智能(AI)领域的一个细分市场,其中,多台计算机通过人工神经网络进行交互。这些人工神经网络使得计算机在不需要预先编程的情况下就可以理解随机信息。赛灵思的现场可编程门阵列(FPGA)就非常适合自动驾驶汽车等深度学习应用。FPGA是一种集成电路,在生产之后进行编程。赛灵思的技术领

深度学习FPGA实现的阶段性总结

最近做了CNN的卷积层和LS-SVM在ZYNQ7020上的实现。除了输入是由ARM通过AXI总线传输,算法的主要部分都是由PL部分(FPGA)实现的。当然这只是入门的尝试,对于一个深度学习算法,如何在硬件上实现效率最高,还需要进一步的验证(在SOC架构中对算法进行划分还是直接采用高端FPGA实现)。       最开始做的是卷积层的实现,通过学习的例程,使我对整个开发流程有了初步的认识。随着自

深度学习在图像识别中的研究进展与展望

深度学习在图像识别中的研究进展与展望深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。本文将重点介绍深度学习在物体识别、物体检测、视频分析的最新研究进展,并探讨其发展趋势。 1、深度学习发展历史的回顾现在的深度学习模型属于神经网络。神经网络的历史可以追溯到上世纪四十年代,曾经在八九十年代流行。神经网络试图

基于深度学习的目标检测研究进展(至2016年底)

原文 http://www.cnblogs.com/laiqun/p/5750450.html前言 开始本文内容之前,我们先来看一下上边左侧的这张图,从图中你看到了什么物体?他们在什么位置?这还不简单,图中有一个猫和一个人,具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测,目标检测就是“给定一张图像或者视频帧,找出其中所有目标的位置,并给出

深度学习硬件这件事,GPU、CPU、FPGA到底谁最合适?

转载 2017年05月18日 10:45:3410053二、数据的训练:CPU与GPU之争2.1、现状在如今的深度学习平台上,CPU面临着一个很尴尬的处境:它很重要又不是太重要。 它很重要,是因为它依旧是主流深度学习平台的重要组成部分:现百度首席科学家吴恩达曾利用16000颗CPU搭建了当时世界上最大的人工神经网络“Google Brain”并利用深度学习算法识别出了“猫”,又比如名震一时的“Al

FPGA深度学习之资料收集

Deep Learning(深度学习)ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二我毛华望QQ849886241。技术博客http://blog.csdn.net/my_shareBengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的

FPGA实现深度学习的优势及缺点

计算能力一般通过两个参数表征:Peak GOPs峰值性能Real GOPs实测性能(针对特定网络)FPGA在推理过程,可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs,而训练过程,他的结构与算法并不完全匹配。希望后面出的器件可以克服。 FPGA的算力优势推理时的低延迟,特别时batch size为1时,这个在微软Brainwave Project项目中中反复提到。GPU的优势是块处理,批量数据进

谷歌深度学习四大教训:应用、系统、数据及原理(附数据集列表)

谷歌深度学习四大教训:应用、系统、数据及原理(附数据集列表)新智元mp2016-10-28 19:22:55 阅读(809)评论(0)新智元原创 参考来源:airsassociation.org作者:闻菲、弗格森  新智元启动新一轮大招聘  简历投递:jobs@aiera.com.cn  HR 微信:13552313024  新智元为COO和执行总编提供最高超百万的年薪激励;为骨干员工提供最完

快速入门——深度学习理论解析与实战应用

1. 前言说实话,我也是一个美剧迷,特别是一些烧脑的美剧,更是一追再追。前端时间,《西部世界》第二季也完结了。我一鼓作气,看完之后,大呼过瘾,深深地被其中栩栩如生的人工智能机器人所吸引。不禁感叹:现实世界真的会出现这样厉害的人工智能吗?这虽然是一个看似遥远的事情,但也真的不好说没有可能!纵观这几年,深度学习发展非常迅速,发展势头一直高歌猛进。无论是 AlphaGo 最终以 4:1 战胜李世石,还是