机器学习

理解循环网络及其在移动端的趣味应用:AI诗人

本文主要分析循环神经网络(RNN)的大致原理及其 TensorFlow 实现,文章后半部分详细介绍循环网络结合移动端的一次趣味实践:AI诗人(别忘记点个Star哦)。 之前介绍的神经网络包括卷积网络,HED 网络等网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层,每次输 […]

深入理解 VGG 卷积神经网络

VGG 网络是一种经典的图像分类网络,通过多层卷积操作提取图像特征实现图片分类。由于能够提取图像的特征,也应用于风格迁移网络中的损失函数。另外用于边缘检测的 HED(Holistically-Nested Edge Detection) 网络也是基于 VGG […]

Android 端图像多风格迁移

图像风格迁移是利用机器学习算法实现的图像风格转换, 本篇文章会从风格迁移网络发展历史出发一步步了解风格迁移网络算法,然后带领大家搭建单模型多风格的训练网络,最终给出如何将训练出的模型移植到 Android 端运行的工程化实践。 何为图像风格迁移? 使用机器学习 […]