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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2017-02-16 19:53 |
隨著谷歌2015年發(fā)布開(kāi)源人工智能系統(tǒng)TensorFlow，讓本就如火如荼的深度學(xué)習(xí)再添一把火，截至現(xiàn)在，TensorFlow已經(jīng)歷了多個(gè)版本演進(jìn)，功能不斷完善，AI開(kāi)發(fā)者也能靈活自如的運(yùn)用TensorFlow解決一些實(shí)際問(wèn)題，下面雷鋒網(wǎng)會(huì)對(duì)一些比較實(shí)用的TensorFlow應(yīng)用做相關(guān)整理，讓大家對(duì)TensorFlow有理性和感性的雙層認(rèn)知。
對(duì)人類而言，區(qū)分畫面、圖像就如同與生俱來(lái)一樣簡(jiǎn)單，例如我們能夠輕松的識(shí)別老虎與雄獅的區(qū)別，但如果把這個(gè)問(wèn)題交給計(jì)算機(jī)看上去并不簡(jiǎn)單。
在過(guò)去幾年里，機(jī)器學(xué)習(xí)在解決這些難題方面取得了巨大的進(jìn)步。其中，我們發(fā)現(xiàn)一種稱為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型在困難的視覺(jué)識(shí)別任務(wù)中取得了理想的效果 —— 達(dá)到人類水平，在某些領(lǐng)域甚至超過(guò)。下面這篇文章雷鋒網(wǎng)重點(diǎn)整理了TensorFlow在圖像識(shí)別中的應(yīng)用，看計(jì)算機(jī)如何識(shí)別圖像。
地址：http://www.csdn.net/article/2015-12-16/2826496
除了認(rèn)識(shí)TensorFlow在圖像識(shí)別中的應(yīng)用，關(guān)于如何搭建圖像識(shí)別系統(tǒng)雷鋒網(wǎng)也有相關(guān)教程：
一根優(yōu)秀的黃瓜應(yīng)該具備什么素質(zhì)？相信這是很多人不可描述的問(wèn)題，而對(duì)于黃瓜農(nóng)場(chǎng)主而言，同一個(gè)品種的黃瓜可以根據(jù)顏色、刺、體態(tài)等因素分成9類，但分檢工作對(duì)于人來(lái)說(shuō)恰好是一個(gè)枯燥繁瑣的過(guò)程。
一位日本農(nóng)場(chǎng)主 Makoto 為解決這一難題，利用TensorFlow制作了一款黃瓜分類機(jī)，通過(guò)機(jī)器就能夠完成黃瓜的分類工作，但識(shí)別準(zhǔn)確率目前只有70%，Makoto 目前正打算使用谷歌的云機(jī)器學(xué)習(xí)（Cloud Machine Learning）平臺(tái)，來(lái)進(jìn)一步改善他的黃瓜分類機(jī)。
地址：http://m.ozgbdpf.cn/news/201609/dHgxLbz96OQqVN8z.html（來(lái)源雷鋒網(wǎng)）
本文將詳細(xì)介紹如何通過(guò)TensorFlow搭建圖像分類器，從安裝、優(yōu)化、編碼、和使用等方面手把手教你用TensorFlow搭建圖像分類器。
地址：http://m.ozgbdpf.cn/news/201702/JdaLcpYO59zTTF06.html
風(fēng)格遷移（Style Transfer）是深度學(xué)習(xí)眾多應(yīng)用中非常有趣的一種，如圖，我們可以使用這種方法把一張圖片的風(fēng)格“遷移”到另一張圖片上，但原始的風(fēng)格遷移的速度是非常慢的。在GPU上，生成一張圖片都需要10分鐘左右，而如果只使用CPU而不使用GPU運(yùn)行程序，甚至需要幾個(gè)小時(shí)。這個(gè)時(shí)間還會(huì)隨著圖片尺寸的增大而迅速增大，那么能否實(shí)現(xiàn)使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)快速風(fēng)格遷移？
地址：http://m.ozgbdpf.cn/news/201701/tGlVRXWShwe7ffHW.html
當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)每天都在產(chǎn)生大量的文本和音頻數(shù)據(jù)，通過(guò)挖掘這些數(shù)據(jù)，我們可以做一些更加便捷的應(yīng)用，例如機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、詞性標(biāo)注以及信息檢索等，這些都屬于NLP范疇。而在NLP領(lǐng)域中，語(yǔ)言模型是最基本的一個(gè)環(huán)節(jié)，本文主要圍繞語(yǔ)言模型展開(kāi)，首先介紹其基本原理，進(jìn)而引出詞向量(word2vec)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型，并詳細(xì)介紹如何利用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)上述模型。
地址：http://blog.csdn.net/frankiegu/article/details/52133763
生活中經(jīng)常會(huì)遇到圖片缺失問(wèn)題，設(shè)計(jì)師和攝影師用內(nèi)容自動(dòng)填補(bǔ)來(lái)補(bǔ)充圖像中不想要的或缺失的部分，本文將介紹通過(guò)一個(gè) DCGAN 用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像修復(fù)。
地址：http://blog.csdn.net/whiteboy1999/article/details/53727376?locationNum=1&fps=1
本篇文章驗(yàn)證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域時(shí)存在的一個(gè)問(wèn)題——粗糙的分割結(jié)果。根據(jù)像素間交叉熵?fù)p失的定義，我們?cè)诤?jiǎn)化的場(chǎng)景下進(jìn)行了模型的訓(xùn)練，并使用后向傳播來(lái)更新權(quán)重。我們使用條件隨機(jī)場(chǎng)（CRFs）來(lái)解決分割結(jié)果粗糙的問(wèn)題，并取得了很好的效果。
地址：https://yq.aliyun.com/articles/67189?spm=5176.8067842.tagmain.47.W3YH1h
由于在現(xiàn)實(shí)世界里，單機(jī)訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度非常緩慢，這就需要運(yùn)行分布式TensorFlow集群并行化的訓(xùn)練模型。但是TensorFlow本身只是計(jì)算框架，要將其應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境，還是需要集群管理工具的資源調(diào)度，監(jiān)控以及生命周期管理等能力。
本文將分兩個(gè)部分介紹如何在阿里云容器服務(wù)上玩轉(zhuǎn)TensorFlow訓(xùn)練集群。
第一部分：https://yq.aliyun.com/articles/68337?spm=5176.100239.blogcont60894.15.tOeTKV
第二部分：https://yq.aliyun.com/articles/60894?spm=5176.8067842.tagmain.29.W3YH1h
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