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人脸识别和神经风格转换

第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换(Special applications: Face recognition &Neural style transfer) 4.1 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 4.2 One-Shot学习(One-shot learning) 4.3 Siamese 网络(Siamese network) 4.4 Triplet 损失(Triplet 损失) 4.5 面部验证与二分类(Face verication and binary classication) 4.6 什么是神经风格转换?(What is neural style transfer?) 4.7 什么是深度卷积网络?(What are deep ConvNets learning?) 4.8 代价函数(Cost function) 4.9 内容代价函数(Content cost function) 4.10 风格代价函数(Style cost function) 4.11 一维到三维推广(1D and 3D generalization...

综述:人工智能、数据科学、机器学习

前言:学科交叉乃大势所趋,新兴学科应市场需求孕育而生。人数机,便产生在这样的时代背景下。什么,你所在的学校至今还没开设相关专业?不必惊慌,老牌资本主义国家德国同样如此。但是,学好微积分、线代、优化、统计、编程,你和人数机可能只是俩三堂专业课的距离。本文旨在从宏观的视角剖析人数机。 机器学习、深度学习、增强学习,这些“学习”都是什么鬼?3中的回答或许会让你大跌眼镜。 本文提纲: 1,人数机的概念 2,AI的应用领域 3,AI的解法-机器学习 4,机器学习底层的模型-运筹、统计 5,AI的算法 6,强AIvs弱AI 7,AI学术界、工业界的全球排名 书归正传,我们一起逐点击破人数机这个大泡泡,力求以最通俗易懂的语言还原他们高大上外表下弱小的真面目(数学模型+算法)。 本文部分内容节选自我在下面问题的回答: 机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么? 首先我把最近火起来的,关于人数机最热门的几个术语都列出来,因为不知道它们的话,你可能已经OUT了。 人工智能、数据科学、大数据、机器学习、神经网络、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、增强学习、(无)...

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