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如何走近深度学习人脸识别?你需要这篇超长综述 | 附开源代码

相信做机器学习或深度学习的同学们回家总会有这样一个烦恼:亲朋好友询问你从事什么工作的时候,如何通俗地解释能避免尴尬? 我尝试过很多名词来形容自己的工作:机器学习,深度学习,算法工程师/研究员,搞计算机的,程序员…这些词要么自己觉得不满意,要么对方听不懂。经历无数次失败沟通,最后总结了一个简单实用的答案:“做人脸识别的”。 为什么这个答案管用,因为人脸识别在深度学习相关领域的课题中属于商业落地情景多,被普及率广的一项技术,以至于谁说不出几个人脸识别应用,都有那么点落后于时代的意思。 今天出这篇人脸识别,是基于我过去三个月在人脸识别方向小小的探索,希望能为非技术从业者提供人脸识别的基本概念(第一部分),以及为人脸识别爱好者和入门人员提供储备知识和实验数据参考(第二、第三部分),也欢迎专业人士提供宝贵的交流意见。 本文将从接下来三个方面介绍人脸识别,读者可根据自身需求选择性阅读: Chapter 1:人脸识别是什么?怎么识别? Chapter 2:科研领域近期进展 Chapter 3:实验及细节 Chapter 1 人脸识别是什么 人脸识别问题宏观上分为两类:1. 人脸验证(又叫人脸比对)2...

使用Keras进行深度学习:(三)使用text-CNN处理自然语言(上)

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析,从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言,完成一些有用的应用,如:情感分析,问答系统等。比如在情感分析中,其本质就是根据已知的文字和情感符号(如评论等)推测这段文字是正面还是负面的。想象一下,如果我们能够更加精确地进行情感分析,可以大大提升人们对于事物的理解效率。比如不少基金公司利用人们对于某家公司的看法态度来预测未来股票的涨跌。 接下来将使用imdb影评数据集简单介绍Keras如何预处理文本数据。该数据集在这里下载。由于下载得的是tar.gz压缩文件,可以使用...

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