卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征.

本文主要介绍了系统涉及的人脸检测与识别的详细方法，该系统基于python2.7.10/opencv2/tensorflow1.7.0环境，实现了从摄像头读取视频，检测人脸，识别人脸的功能由于模型文件过大，git无法上传，整个项目放在百度…

本文将结合移动设备摄像能力与 TensorFlow.js，在浏览器里实现一个实时的人脸情绪分类器。鉴于文章的故事背景较长，对实现本身更有兴趣的同学可直接跳转至技术方案概述。

背景 略 基础 介绍 略 TensorFlow安装 link TensorFlow 主要概念 使用图(graph)来表示计算任务(执行流程). 在被称之为会话(session)的上下文(context)中执行图. 使用tensor表示数据结构, 如下是特殊的tensor tf.V…

深度神经网络引入非线性单元，使训练问题不再是一个凸优化问题，虽然我们很难得到最优解，但是可以通过梯度下降去寻找局部最小值。

本次项目使用深度学习自动生成图像字幕。如上图，模型自动生成“The person is riding a surfboard in the ocean”字幕。我们具体该如何实现呢？

介绍 Attention模型形象的比喻就是“图像对焦”。 上图是Encoder-Decoder模型，Decoder中每个单词生成过程如下： 其中C是“语义编码C”，f是Decoder的非线性变换函数。由此，我们可以看出生成目标句子的每个单词都使…

本文我们将使用tf.keras构建一个卷积神经网络，用于识别森林卫星图。tf.keras是Tensorflow的高阶API，具有模块性，易扩展性，相比Tensorflow的Low-level API可以更快速的实现模型。Pytorch也是相当不错的框架，感…

我已经看到了很多人对TensorFlow的tf.Graph和tf.Session的规则感到困惑。其实很简单：

在传统编程中, 图像识别一直是一个难点, 虽然人能轻松做到, 但是用逻辑来描述这个过程, 并转换成程序是很难的。机器学习的出现让图像识别技术有了突破性的进展, 卷积神经网络的出现, 又使图像识别更上了一次层次。