2017年9月23日
摘要:
ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库。 与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同,ZhuSuan 的特点是深入到贝叶斯推理中,从而支持各种生成模式:传统的分层贝叶斯模型和近代深层次的生成模式。 用 ZhuSuan ,用户可以享受深度学习的强大适合和多
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posted @ 2017-09-23 11:09
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摘要:
将设计人员创建的图形用户界面截图转换为计算机代码是开发人员为构建定制的软件,网站和移动应用程序而进行的一项典型任务。 在本文中,我们展示了深入的学习方法可以用于训练一个端对端的模型,以便从三个不同的平台(即iOS,Android和基于Web的)获得超过77%的准确度的单个输入图像中自动生成代码技术)
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posted @ 2017-09-23 10:58
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2017年9月22日
摘要:
昨天类似的 YOLO: https://www.v2ex.com/t/392671 reply0 下载这个项目 https://github.com/balancap/SSD Tensorflow 解压 checkpoint files in ./checkpoint unzip ssd_300_v
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posted @ 2017-09-22 21:29
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摘要:
SSD:TensorFlow中的单次多重检测器 SSD Notebook 包含 SSD TensorFlow 的最小示例。 很快,就检测出了两个主要步骤:在图像上运行SSD网络,并使用通用算法(top k滤波和非最大抑制算法)对输出进行后处理。 以下是成功检测输出的两个示例: 为了运行这个 Note
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posted @ 2017-09-22 17:05
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2017年9月21日
摘要:
封面图是作者运行图,我在 ubuntu 环境下只有文字预测结果。 Detection Using A Pre Trained Model 使用训练好的模型来检测物体 运行一下命令来下载和编译模型 运行一下模型来下载预训练权重 运行以下命令来测试模型 最终结果截图 英文原文 https://pjred
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posted @ 2017-09-21 22:20
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2017年9月20日
摘要:
After the exercise of building convolutional, RNN, sentence level attention RNN, finally I have come to implement Hierarchical Attention Networks for
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posted @ 2017-09-20 21:21
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2017年9月16日
摘要:
StarSpace是用于高效学习实体向量的通用神经模型,用于解决各种各样的问题: 学习单词,句子或文档级嵌入。 文本分类或任何其他标签任务。 信息检索:实体/文件或对象集合的排序,例如 排名网络文件。 度量/相似性学习,例如 学习句或文档相似性。 基于内容或协作过滤的建议,例如 推荐音乐或视频。 嵌
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posted @ 2017-09-16 10:50
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摘要:
3D面部重建是一个非常困难的基本计算机视觉问题。目前的系统通常假设多个面部图像(有时来自同一主题)作为输入的可用性,并且必须解决许多方法学挑战,例如在大的面部姿势,表情和不均匀照明之间建立密集的对应。一般来说,这些方法需要复杂和低效的管道来建模和拟合。在这项工作中,我们提出通过在由2D图像和3D面部
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posted @ 2017-09-16 10:39
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2017年9月15日
摘要:
关于《TensorFlow官方文档》 《TensorFlow官方文档》原文地址:http://devdocs.io/tensorflow~python/ ,本次经过W3Cschool.cn进行翻译整理,让大家能更好的认识机器学习。机器学习可能是未来新品和新技术的一个关键部分。 TensorFlow是
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posted @ 2017-09-15 15:23
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2017年9月14日
摘要:
Python implementations of some of the fundamental Machine Learning models and algorithms from scratch. The purpose of this project is not to produce a
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posted @ 2017-09-14 21:45
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