深度学习应用1 计算机视觉卷积神经网络技术，GAN技术，DCGAN技术应用于无人驾驶，图像检索，人脸识别。人脸识别代表企业：中科视拓http://www.seetatech.com/2 语音识别传统语音高斯混合模型（gaussian mixture model）GMM隐马尔科夫HMM应用于同声翻译，机器翻译，语音合成。代表企业：科大讯飞http://ai.xfyun.cn/3 自然语言处理很多语意
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2024-10-09 12:58:25
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情绪检测
原创
2021-07-16 15:49:44
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文章目录Human Gait一些标准的gait 特征世界上第一个步态识别 2013步态识别应用到安防的困难解决CNN based单图的步态识别PA-GCRNet: Phase-aware gait cycle reconstruction network最主要的步态识别数据集Yashushi 的联系方式问答QA Human Gaitpersonaloty identityWhy Gait?aut
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2024-09-27 20:42:42
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基于Python实现的论坛帖子情感分析一、课程项目Scuinfo文本分类分析二、项目类容爬取川大匿名社区SCUinfo在一段时间内的帖子，对其进行情感分类分析，包括情绪分类（积极，消极），帖子内容关联分析等。三、个人工作完成报告3.1 工作概述负责数据收集、预处理以及简单的情感分析3.2 爬虫方案scuinfo为动态加载网页，并且有移动端验证，尝试使用scrapy爬取数据失败，需要对爬虫进行大量定
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2024-09-10 13:03:34
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整理 | 郑丽媛上周，谷歌 AI 被曝觉醒的传闻在业内引起巨大讨论，尽管各大 AI 专家事后均出面表示不可能，但一时之间还是吸引了无数人对于 AI 领域的关注。这不，今天微软又带着 AI 登上国外科技网站的头条：为了更负责地构建 AI 系统，微软宣布将逐步停止其基于人脸图像识别情绪、性别和年龄等 AI 面部分析工具的公开使用。一、“法律落后于 AI 的发展”在微软昨日发布的官方博文中，微软首席 A
为什么TensorFlow是完整的ML软件包 > Photo by Author, Logo via TensorFlow TensorFlow 2.x在构建模型和总体TensorFlow使用方面提供了很多简化。 那么TF2有什么新功能？· 使用Keras轻松进行模型构建并渴望执行。· 在任何平台上的生产中均可进行稳健的模型部署。· 强大的研究实验。· 通过清理不赞成使用的API并
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2024-10-04 14:12:57
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AlexNet主要技术点AlexNet使用的主要技术： 1. 使用ReLU作为CNN的激活函数，解决了Sigmoid在较深网络中的梯度弥散问题（vanishing gradient problem）. 2. 训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，避免了模型的过拟合问题． 3. 在CNN中使用重叠的最大池化，避免了平均池化造成的模糊效果．同时让步长小于池化核的尺寸，使池化层的输出发生重
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2024-07-30 11:25:48
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基于机器学习的猫狗情绪分析是一项旨在通过技术手段来解析动物情绪的研究项目。在当前的计算机视觉和深度学习技术飞速发展的背景下，利用这些技术手段来进行猫狗情绪分析的有效性已经得到了广泛认可。
## 协议背景
在猫狗情绪分析的过程中，我们需要了解猫狗情绪的产生机制，即它们的视觉、听觉及生理信号如何传递情绪。以下的关系图展示了影响猫狗情绪的多种因素，包括环境、社交互动和生理状态。
```mermai
文件写入与读取 tensorflow程序读取数据一种3中方法供给数据(feeding)：在tensorflow程序运行的每一步，让python代码供给数据从文件读取数据：在tensorflow图的起始，让一个输入管道从文件中读取数据预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据（仅适用于数据量比较小的情况）1.预加载数据：import tensorflow as tf
x1=
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2024-03-21 14:22:55
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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识GRNN，即General Regression Neural Network，中
原创
2022-10-10 15:23:45
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一、主要的流程二、主要步骤：1.我们可以通过调用dlib这个库 使用特征提取器get_frontal_face_detector 以及使用训练好的特征预测器 从而得到dlib 的68点模型，为我们的情绪识别提供了很大帮助# 使用特征提取器get_frontal_face_detector self.detector = dlib.get_front
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2024-08-06 22:56:49
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今天使用 全连接网络 就是数学中断 y=kx+b模式常用参数 ：1导入模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import tensorflow.keras
import
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2024-03-19 08:29:45
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基本分类官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification主要步骤： 加载Fashion MNIST数据集 探索数据：了解数据集格式 预处理数据 构建模型：设置层、编译模型 训练模型 评估准确率 做出预测：可视化Fashion M
关于配环境，每个人都可能会遇到各种各样的问题，不同电脑，系统，版本，等等。即使上边这位大神写的如此详细，我也遇到了他这没有说到的问题。这些问题都是我自己遇到，通过百度和自己摸索出来的解决办法，不一定适用所有人，仅供参考。如果哪位大神能给我说一说我的那些操作的原理，不胜感激。先说一下我的电脑，Windows10专业版，64位操作系统Windows下Python版本TensorFlow需要
Google TensorFlow移动项目负责人Pete Warden写到，围绕一个开源项目来创建一个社区需要一系列活动，涉及到支持、pull requests handling、许可使用和更多其他的东西。Warden解释到，新项目在初始阶段的一个大挑战就是为使用者们提供支持。最开始，开发人员们是唯一的专家，他们得想办法把自己的日常工作与其他支持任务相结合。这项工作并不简单，因为它可能将开发人员们
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2024-09-24 15:00:01
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任何神经网络在开始训练数据时，都需要数据增强。什么是数据增强呢？我们首先看一个例子，假如我们的训练集有10万图片，如果直接使用这10张图片进行训练，是不是感觉训练集有点小。在假如，训练神经网络的目的是要正确识别猫，而此时呢？你的训练集中含有猫头的图片都是朝着左侧倾斜，那么当你训练好模型之后，你的模型不能准确识别猫头朝着右侧倾斜的图片，因为它没有被训练。而假如你在训练输入时，将训练集合中的所有图
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2024-10-09 12:13:07
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本文用一个文本情感分类任务为例子来说明BERT模型的整个应用过程。
原创
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2024-07-16 10:39:08
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定义tensorflow的输入节点：tensorflow的输入节点定义方式基本上有三种，分别是：通过占位符定义、通过字典类型定义、直接定义。其中最常用的就是通过占位符定义、通过字典类型定义。这两种的区别在于当输入比较多的时候一般使用字典类型定义。下面通过代码来进行详细的解释：通过占位符来进行定义：1 X = tf.placeholder("float") # 代表x的输入值
2 Y = tf.pl
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2024-05-18 15:07:15
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本节我们介绍TensorFlow的基本操作，对于入门的话我们需要掌握TensorFlow的四种重要类型和三个重要函数。我们会在下面结合代码一一介绍。一、基本类型和函数TensorFlow的四种重要类型分别为：@Variable 计算图谱的变量@Tensor 一个多维矩阵，带有很多方法@Graph 一个计算图谱@Session 用来运行一个计算图谱TensorFlow的三个重要函数分别
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2024-03-19 13:12:15
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目录Session 会话控制Variable 变量Placeholder 传入值添加层 def add_layer()定义 add_layer() Session 会话控制Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载
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2024-10-31 10:17:27
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