基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning).强化学习 (Reinforcement Learning).迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别. 一. 深度学习: 深度学习的成功和发展,得益于算力的显著提升和大数据,数字化后产生大量的数据,可通过大量的数据训练来发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测. 基于神经网络的深度学习主要应用于图像.文…

一.Python2.7 Python 2.7教程 - 廖雪峰的官方网站 Python 基础教程 | 菜鸟教程 二.Python3 Python教程 - 廖雪峰的官方网站 Python3 教程 | 菜鸟教程 迁移参考: 在Python 2.7即将停止支持时,我们为你准备了一份3.x迁移指南 参考: 如何系统地自学 Python? - 知乎…

阅读对象:熟悉knn.了解opencv和python. 1.knn理论介绍:算法学习笔记:knn理论介绍 2. opencv中knn函数 路径:opencv\sources\modules\ml\include\opencv2\ml\ml.hpp 3.案例 3.1数据集介绍 我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序.为了达到这个目的我们需要训练数据和测试数据.OpenCV 安装包中有一副图片(/samples/python2/data/digits.png), 其中有5000 个手写数字…

前言 谷歌推出的NASNet架构,用于大规模图像分类和识别.NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成--Normal Layer and Reduction Layer,这样的效果是不再需要相关专家用human knowledge来搭建卷积网络架构,直接用RNN把Hyperparameter计算出来,这样就实现了网络结构自动学习. 论文:Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 强化学…

一.两个学习网址(2.7已经过时,建议直接学习3) http://blog.csdn.net/longxibendi/article/details/41949215 http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000 二.开发工具:pycharm 破解参考http://www.cnblogs.com/evlon/p/4934705.html 快捷键http://www.cnblog…

网上很多代码都不适用于python3版本,所以还是转回版本2来学习了 install 安装模块特别简单 E:\01_SOFT\Python27\python  -m easy_install sunburnt E:\01_SOFT\Python27\python  -m easy_install lxml E:\01_SOFT\Python27\python  -m easy_install requests Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.…

同其它编程语言一样,python也提供了丰富的数据结构,以方便数据的处理.本文介绍两种最基本的数据集合,列表和元组的使用. 一.列表使用介绍 可以理解为一个有序的序列.其使用方式举例如下: list=[]  #定义了一个空的列表list.append("hello1")   #往列表的尾部插入一个元素list.append(12)  #往列表的尾部插入一个元素,可以看出,列表中的元素可以是多种类型的print listfor item in list:   #利用for循环遍历列表中的…

1.从raw_input()读取的内容永远以字符串的形式返回,把字符串和整数比较就不会得到期待的结果,必须先用int()把字符串转换为我们想要的整型 2.list增加元素 为 append() 3.dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的 4.得到分割后list的大小,,凡是长度 用len(#) 5.冒泡 可以直接用sort() 函数,对list…

1.连接数据库 MySQLdb的是一个接口连接到MySQL数据库服务器从Python.它实现了Python数据库API V2.0,并建上的MySQL C API的顶端. 下载地址:https://sourceforge.net/projects/mysql-python/ 2.MySQL-Front 出现“程序注册时间到期 程序将被限制模式下运行”解决方式 在“帮助”菜单下的点“登记”-->把以下的key复制进去(整十行一起复制). 0W01VaFQPp/XRYgXjOFSUY7hZ5CcW9f…

一.高级特性 1.切片取前3个元素用L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3.如果第一个索引是0可省略.前10个数 每两个取一个L[:10:2],所有数 每5个取一个L[::5],原样复制[:]Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单. 2.迭代在Python中,迭代是通过for ... in来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的.如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Ite…

还是直接上程序吧,暂且就叫它为程序吧: ''' 按照多个分隔符分割,split的用法 ''' import re s='hi!chu?lan!heihei' re.split('[!?]',s) ''' 有汉字时候的分割 ''' str=u"[楚同学]小小同学_楚楚同学-春天来了" re.split(u'[|]|-|_', str) for i in re.split(u'[|]|-|_', str): print i ''' 按照一个分隔符分割时,split的用法 str.split…

我把写的代码直接贴在下面了,注释的不是很仔细,主要是为了自己复习时方便查找,并不适合没有接触过python的人看,其实我也是初学者. #定义函数 def my_abs(x): if x>=0: return x else: return -x #调用函数 my_abs(-9) #filter/map/reduce/lambda #filter(function,sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/…

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓 有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直…

阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可…

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i…

python manage.py makemigrations 和 python manage.py migrate…

标准数据类型 Numbers(数字) String(字符串) List(列表) Tuple(元组) Dictionary(字典) list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ] tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ) 元组用 () 标识.内部元素用逗号隔开.但是元组不能二次赋值,相当于只读列表. if,elfi,else等后面写“冒号” def sample(n_samples): pass 该处的…

如果你是一个初学者,或者你以前接触过其他的编程语言,你可能不知道,在开始学习python的时候都会遇到一个比较让人很头疼的问题:版本问题!!是学习python2 还是学习 python3 ?这是非常让人纠结的!搜索一下便会发现python3 和 python2 是不兼容的,而且差异比较大,到底学习哪个版本呢?下面就来为大家分析一下:其实python是linux上最常用的软件之一,但是linux目前的版本大部分还是使用python2的,而且,在linux上依赖python2的程序更多一些,所以 P…

如果你是一个初学者,或者你以前接触过其他的编程语言,你可能不知道,在开始学习python的时候都会遇到一个比较让人很头疼的问题:版本问题!!是学习python2 还是学习 python3 ?这是非常让人纠结的! 搜索一下便会发现python3 和 python2 是不兼容的,而且差异比较大,到底学习哪个版本呢?下面就来为大家分析一下:   其实python是linux上最常用的软件之一,但是linux目前的版本大部分还是使用python2的,而且,在linux上依赖python2的程序更多一些,…

在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力.而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展…

原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要…

迁移学习两种类型: ConvNet as fixed feature extractor:利用在大数据集(如ImageNet)上预训练过的ConvNet(如AlexNet,VGGNet),移除最后几层(一般是最后分类器),将剩下的ConvNet作为应用于新数据集的固定不变的特征提取器,输出特征称为CNN codes,如果在预训练网络上是经过ReLUd,那这些codes也要经过ReLUd(important for performance):提取出所有CNN codes之后,再基于新数据集训练一个…

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其…

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是…

原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要…

1.迁移学习 比如要训练一个放射科图片识别系统,但是图片非常少,那么可以先在有大量其他图片的训练集上进行训练,比如猫狗植物等的图片,这样训练好模型之后就可以转移到放射科图片上,模型已经从其他图片中学习到了低层的特征,可能会对当前训练系统产生帮助.但要保证其他图片的量很多. 对迁移的模型只要修改输出层,进行重新训练最后一层或者最后一两层的参数即可,或者还可以在最后层进行添加神经网络层. 任务A和B有相同的输入x; 对任务A比任务B有更多的数据: A的低层特征对学习B有帮助. 2 多任务学习 对于迁…

参考:登上<Cell>封面的AI医疗影像诊断系统:机器之心专访UCSD张康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning 2018-2-22 Cell 读<Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning> 没有问题就无法学习: 1. 文中的数据规模…

https://www.jqr.com/article/000225 这篇文章的目的是帮助新手和外行人更好地了解我们新论文,我们的论文展示了如何用更少的数据自动将文本分类,同时精确度还比原来的方法高.我们会用简单的术语进行解释自然语言处理.文本分类.迁移学习.语言建模.以及我们的方法是如何将这几个概念结合在一起的.如果你已经对NLP和深度学习很熟悉了,可以直接进入项目主页,查看相关技术信息:nlp.fast.ai/category/classification.html 简介 5月14日,我们发…

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的…