《PaddlePaddle从入门到炼丹》五——循环神经网络

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

除了卷积神经网络,深度学习中还有循环神经网络也是很常用的,循环神经网络更常用于自然语言处理任务上。我们在这一章中,我们就来学习如何使用PaddlePaddle来实现一个循环神经网络,并使用该网络完成情感分析的模型训练。

《PaddlePaddle从入门到炼丹》四——卷积神经网络

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

上一章我们通过学习线性回归例子入门了深度学习,同时也熟悉了PaddlePaddle的使用方式,那么我们在本章学习更有趣的知识点卷积神经网络。深度学习之所以那么流行,很大程度上是得益于它在计算机视觉上得到非常好的效果,而在深度学习上几乎是使用卷积神经网络来提取图像的特征

《PaddlePaddle从入门到炼丹》三——线性回归

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

在第二章,我们已经学习了如何使用PaddlePaddle来进行加法计算,从这个小小的例子中,我们掌握了PaddlePaddle的使用方式。在本章中,我们将介绍使用PaddlePaddle完成一个深度学习非常常见的入门例子——线性回归,我们将分别使用自定义数据集和使用PaddlePaddle提供的数据集接口来训练一个线性回归模型。

《PaddlePaddle从入门到炼丹》二——计算1+1

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

在第一章介绍了PaddlePaddle的安装,接下来我们将介绍如何使用PaddlePaddle。PaddlePaddle是百度在2016年9月27日开源的一个深度学习框架,也是目前国内唯一一个开源的深度学习框架。PaddlePaddle在0.11.0版本之后,开始推出Fluid版本,Fluid版本相对之前的V2版本,Fluid的代码结构

《PaddlePaddle从入门到炼丹》一——新版本PaddlePaddle的安装

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle,这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述,而是像通用程

基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音识模型

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的,做了较大的修改,方便训练中文自定义数据集,同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别(ASR)引擎,其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ,本项目同时还支持各种数据增强方法,以适应不同的使用场景。

PaddlePaddle实现人脸识别系统二——使用MTCNN实现人脸检测

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

前一章我们已经介绍了常见的人脸数据集,在本章将要进行人脸识别的第二步人脸检测。在人脸识别任务中,首先是需要检查一张图片中是包含有人脸,然后把这个人脸裁剪出来,然后使用脸部的关键点进行人脸对齐,最后使用人脸对比方式完成人脸识别。

PaddlePaddle实现手写藏文识别

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

中央民族大学创业团队巨神人工智能科技在科赛网公开了一个TibetanMNIST正是形体藏文中的数字数据集,TibetanMNIST数据集的原图片中,图片的大小是 350*350的黑白图片,图片文件名称的第一个数字就是图片的标签,如 0_10_398.jpg这张图片代表的就是藏文的数字0。在本项目中我们结合第四章所学的卷积神经网络,来完成TibetanMNIST数据集的分类识别。

使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接

在Android手机上使用腾讯的ncnn实现图像分类

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》,使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中,笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类,这个框架开源时间比较长,相对稳定很多。

Caffe模型转PaddlePaddle的Fluid版本预测模型

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

有不少开发者在学习深度学习框架的时候会开源一些训练好的模型,我们可以使用这些模型来运用到我们自己的项目中。如果使用的是同一个深度学习框架,那就很方便,可以直接使用,但是如果时不同深度学习框架,我们就要对模型转换一下。下面我们就介绍如何把Caffe的模型转换成PaddlePaddle的Fluid模型。

在Android手机上使用PaddleMobile实现图像分类

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

现在越来越多的手机要使用到深度学习了,比如一些图像分类,目标检测,风格迁移等等,之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好,首先是速度问题,图片上传到服务器需要时间,客户端接收结果也需要时间,这一来回就占用了一大半的时间,会使得整体的预测