PyTorch中使用深度学习（CNN和LSTM）的自动图像标题

介绍深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能转载请注明作者:梦里茶目录机器学习与跨媒体智能传统方法与深度学习图像分割小数据集下的深度学习语音前沿技术生成模型基于贝叶斯的视觉信息编解码珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库图像与视频生成的规则约束景深风景生成骨架约束的人体视频生成跨媒体智能视频检索的哈希学习多媒体与知识图谱基于锚图的视觉数据分析视频问答细粒度分类跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始传统方法与深度学习图像分割图像分割是医疗图像中一个很重要的任务…

PyTorch如何构建深度学习模型？

简介每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文…

时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子

目录时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子教程概览商业应用长短期记忆(LSTM)模型太阳黑子数据集构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型结论时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…

Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习：回顾之一

Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习:回顾 ABSTRACT: Deep learning algorithms are a subset of the machine learning algorithms, which aim at discovering multiple levels of distributed representations. Recently, numerous deep learni…

深度学习-CNN+RNN笔记

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至…

Deep-Learning-with-Python] 文本序列中的深度学习

https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示循环神经网络使用1D卷积处理序列数据深度学习模型可以处理文本序列.时间序列.一般性序列数据等等.处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式). 文本数据文本是最广泛的序列数据形式.可以理解为一系列字符或一系列单词,但最经常处理的是单词层面.自然语言处理的深度学习是应用在单词.句子或段落上的模式识别:就像计算机视觉…

使用 PyTorch Lightning 将深度学习管道速度提高 10 倍

前言本文介绍了如何使用 PyTorch Lightning 构建高效且快速的深度学习管道,主要包括有为什么优化深度学习管道很重要.使用 PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法.以及实验总结. 当 Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年设计 AlexNet 时,训练 6000 万参数模型需要五到六天的时间.八年后的 2020 年,微软 DeepSpeed 团队在不到 44 分钟的时间内成功训练…

ui2code中的深度学习+传统算法应用

背景在之前的文章中,我们已经提到过团队在UI自动化这方面的尝试,我们的目标是实现基于单一图片到代码的转换,在这个过程不可避免会遇到一个问题,就是为了从单一图片中提取出足够的有意义的结构信息,我们必须要拥有从图片中切割出想要区块(文字.按钮.商品图片等)的能力,而传统切割算法遇到复杂背景图片往往就捉襟见肘了(见下图),这个时候,我们就需要有能力把复杂前后景的图片划分为各个层级图层,再交给切割算法去处理,拿到我们期望的结构信息. 经过传统切割算法处理,会无法获取图片结构信息,最终只会当成一张图…

时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预測太阳黑子(一）

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/82111558 作者:徐瑞龙,量化分析师,R语言中文社区专栏作者博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 由于数据科学机器学习和深度学…

C#中的深度学习（四）：使用Keras.NET识别硬币

在本文中,我们将研究一个卷积神经网络来解决硬币识别问题,并且我们将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络. 在这里,我们将介绍卷积神经网络(CNN),并提出一个CNN的架构,我们将训练它来识别硬币. 什么是CNN?正如我们在本系列的前一篇文章中提到的,CNN是一类经常用于图像分类任务的神经网络(NN),比如物体和人脸识别.在CNN中,并非每个节点都连接到下一层的所有节点.这种部分连通性有助于防止在完全连接的网络神经网络中出现的过拟合问题,并且加速了神经网络的收敛速度. 围绕CNN的核心概念是…

深度学习 CNN CUDA 版本2

作者:zhxfl 邮箱:zhxfl##mail.ustc.edu.cn 主页:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html 第1个版本blog在这里:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html 第2个版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 欢迎fork,在第一个版本的时候,我们只是针对手写数字,也就是黑白图片.在第二个版本中,我加入了很多东西. 第二个版本的特性 1…

[Deep-Learning-with-Python]计算机视觉中的深度学习

包括: 理解卷积神经网络使用数据增强缓解过拟合使用预训练卷积网络做特征提取微调预训练网络模型可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode…

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络（GAN

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ…

转pytorch中训练深度神经网络模型的关键知识点

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成…

C#中的深度学习（三）：理解神经网络结构

在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容. 在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤. ML是AI的一个分支,它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务.ML有三种范式:监督学习.非监督学习和强化学习.在监督学习中,一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习,在这个过程中,它会提供示例输入和正确输出.它了解数据集示例中哪些特性映射到特定输出,然后能…

C#中的深度学习（五）：在ML.NET中使用预训练模型进行硬币识别

在本系列的最后,我们将介绍另一种方法,即利用一个预先训练好的CNN来解决我们一直在研究的硬币识别问题. 在这里,我们看一下转移学习,调整预定义的CNN,并使用Model Builder训练我们的硬币识别模型. 我们将使用ML.NET代替Keras.NET.为什么不使用Keras.NET呢?尽管Keras.NET非常简单,易于学习,虽然它包含前面提到的预定义模型,但它的简单性使我们无法自定义CNN架构来适应我们的问题. ML.NET是一个微软的免费机器学习框架,旨在使用C#和F#进行开发.最重要的…

pytorch入门--土堆深度学习快速入门教程

工具函数 dir函数,让我们直到工具箱,以及工具箱中的分隔区有什么东西 help函数,让我们直到每个工具是如何使用的,工具的使用方法示例:在pycharm的console环境,输入 import torch dir(torch.cuda.is_available()) 即可查看该工具包 help(torch.cuda.is_available()) DataSet DataSet提供一种方式去获取数据及其label DataLoader为网络提供不同数据形式使用PIL的Image来读取图片:…

C#中的深度学习（二）：预处理识别硬币的数据集

在文章中,我们将对输入到机器学习模型中的数据集进行预处理. 这里我们将对一个硬币数据集进行预处理,以便以后在监督学习模型中进行训练.在机器学习中预处理数据集通常涉及以下任务: 清理数据--通过对周围数据的平均值或使用其他策略来填补数据缺失或损坏造成的漏洞. 规范数据--将数据缩放值标准化到一个标准范围,通常是0到1.具有广泛值范围的数据可能会导致不规范,因此我们将所有数据都放在一个公共范围内. 一种热编码标签--将数据集中对象的标签或类编码为N维二进制向量,其中N是类的总数.数组元素都被设置为0…

深度学习--RNN，LSTM

一.RNN 1.定义递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),另一种是结构递归神经网络(recursive neural network).时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络.RNN一般指代时间递归神经网络. 2.recurrent neural network原理上面的图片是一个简单的RNN结构模块.Xt表示输入数据,A表示正在处理数据,…

C#中的深度学习（一）：使用OpenCV识别硬币

在本系列文章中,我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别.具体来说,我们将训练一个DNN识别图像中的硬币. 在本文中,我们将描述一个OpenCV应用程序,它将检测图像中的硬币.硬币检测是硬币完整识别之前的一个常见阶段.它包括从给定图像中检测和提取硬币. 本系列附带的代码将使用Keras在C#中实现.在本系列的最后一篇文章中,我们将简要地使用ML.NET.在众多选择中,为什么要使用Keras.NET呢?Keras.NET 非常容易学习,因为它基本上是从Python编写的经典TensorFlo…

深度学习循环神经网络 LSTM 示例

最近在网上找到了一个使用LSTM 网络解决世界银行中各国 GDP预测的一个问题,感觉比较实用,毕竟这是找到的唯一一个可以正确运行的程序. #encoding:UTF-8 import pandas as pd from pandas_datareader import wb import torch import torch.nn import torch.optim #读取数据 countries = ['BR', 'CA', 'CN', 'FR', 'DE', 'IN', 'IL', '…

小刘的深度学习---CNN

前言: 前段时间我在树莓派上通过KNN,SVM等机器学习的算法实现了门派识别的项目,所用到的数据集是经典的MNIST.可能是因为手写数字与印刷体存在一些区别,识别率并是很不高.基于这样的情况,我打算在PC端用CNN试一试MNIST上的识别率. 正文: 一张图展示CNN 导入基础包 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np 导入数据集 digits = load_digit…

在ubuntu中配置深度学习python图片分类实验环境

1 安装numpy,scipy, matplotlib, sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-matplotlibsudo apt-get install python-dev 2 图片处理相关的科学库 pip install scikit-image 3 安装cv2 需要下载opencv,我用的是opencv-2.4.13.zip 1>安装…

深度学习-CNN tensorflow 可视化

tf.summary模块的简介在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程.利用Matpltlib进行可视化.利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化.这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍.但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard.tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的. tf.summary模块的定义位于s…

深度学习——CNN

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 思想 filter尺寸的选择输出尺寸计算公式 pooling池化的作用常用的几个模型,这个最好能记住模型大致的尺寸参数 1.思想改变全连接为局部连接,这是由于图片的特殊性造成的(图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的),通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值.可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征(多卷积核)…

经典深度学习CNN总结 - LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

参考了: https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618 LeNet 参考:https://www.jianshu.com/p/ce609f9b5910 AlexNet 参考:https://baike.baidu.com/item/AlexNet/22689612?fr=aladdin GoogLeNet 201…