Neural style

最近推导了一些机器学习入门的算法，老是搞那些数学知识，搞的自己都没信心和新区了。今天学着玩点有趣好玩的。 图像的艺术风格迁移算法，算是一个简单有趣，而且一般人都能看得到效果的算法。图像艺术风格迁移，简单的理解，就是找一个照片作为内容，然后把这个照片换成梵高或者毕加索等制定的风格。关于 图像艺术风格迁移 的一些历史和知识，大家可以看看这篇文章： 图像风格迁移(Neural Style)简史 。 思路 风格迁移的大概思路是：我们需要准备两张图片。一张是我们将要输出的内容图片，另外一张是我们需要模仿的风格图片。我们需要输出一张图片，让输出的这张图片的内容和内容图片相近，让输出图片的风格和风格图片的风格相近。 <br /> 内容最接近的算法 内容最接近，相对来说比较简单。简单的理解可以对比每个图片的像素，然后计算他们的差距。也可以是计算CNN中间某个卷积层得到的特征值之间的距离。 <br /> 我经过调试发现，如果内容图层取得太靠前，效果不太好。因为内容特征越靠前，相当于对比的越细腻，而风格迁移要得到的效果是宏观上更像内容图片，细节上用风格表现，这样效果最好。 风格最接近的算法 风格的比较是最难理解的。要理解风格比较的算法，需要了解一个名词叫做格拉姆矩阵。听常博士说这个知识属于矩阵分析里面的内容。我对这方面没系统学习过，不太懂。但是我能理解到的层次是：你给定N个卷积核，然后可以得到N个矩阵

Neural Style Transfer with OpenCV src: https://www. pyimagesearch.com/2018/ 08/27/neural-style-transfer-with-opencv/ 、 source code: https:// app.monstercampaigns.com /c/tortsem7qkvyuxc4cyfi author: Adrian Rosebrock 学完这篇教程你将掌握通过 OpenCV、Python 还有深度学习来对 图片进行神经风格迁移（neural style transfer），到了本文最后你将能够制作自己的风格迁移图片。 最初的神经风格迁移算法是由 Gatys 等人于 2015 年的 A Neural Algorithm of Artistic Style [1] 论文中发布。 到了 2016 年 Johnson 等人发表了 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution（实时风格转移和超分辨率的感知损失） [2] 这将神经网络描述为使用感知损失的超分辨率问题。最终的结果是使一个神经风格迁移算法比 Gatys 等人的方法要快上三个数量级（其中也存在一些缺陷，我将在后文说到）。 使用 OpenCV

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 引 1974年，我国的考古学家在陕西省西安市发掘出了兵马俑，并被其神态各异惟妙惟肖的面部表情所震撼。同年，一篇名为《A Parametric Model for Human Faces》论文迈出了人脸属性编辑这一领域的第一步。而半个世纪后的今天，BIGO自主研发的FaceMagic的换脸技术让你随心所欲地化身为兵马俑，世界名画，或者电影里的超级英雄, 产品一推出即风靡全球。 BIGO为了把这项创新技术带给全球用户，研发人员克服了各种挑战。技术挑战主要来源于三个方面：第一是人脸特征迁移技术，我们创新性地尝试把风格迁移的思路用于人脸特征迁移中，克服了当时主流的deep fake、 3D方案等技术的不足。 第二是全球化问题，因为BIGO用户来源于全球各地，为了解决不同人种的肤色、五官结构的差异问题，我们构建了千万量级的全球化的人脸数据集，极大地涵盖肤色、性别、年龄等差异性，力求把全球每一位用户的效果做到最佳 。第三是多属性，多场景的效果优化，我们在不断优化网络结构的同时尝试人脸属性、人脸姿态等约束，并大力提升大规模数据的训练效率，充分挖掘数据的多样性特征，把换脸效果做到更加鲁棒、真实、自然。FaceMagic仍在吸引越来越多人的参与，自上线以来，全球生产总量接近1亿。功能推出后

图片风格迁移训练时使用预处理的模型，不进行模型的训练，将图片像素值设置为可训练参数，进行图片的训练。 结合一张图片的内容和另一张图片的风格，生成一张新图片 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1508.06576.pdf 损失函数： 以下代码通过将图片x输入到预训练好的vgg19模型中，取模型features模块的0, 5, 10, 19, 28五层的输出值计算contentLoss与StyleLoss之和，对该loss进行反向传播，从而修改图片的像素值。 """ 图片风格迁移，使用预训练的vgg，不训练vgg模型，而是进行图片的训练，训练我们想要的风格图片 """ import torch from PIL import Image import argparse import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") def load_image(image_path, transform=None, max_size=None, shape=None): image = Image.open

教你从头到尾利用DL学梵高作画 作者：七月在线开发/市场团队中的三人，骁哲、李伟、July。本教程主要由骁哲撰写，李伟负责Linux命令部分。 时间：二零一六年九月二十五日 配置：GTX 1070 cuda 8.0 Ubuntu 14.04 cudnn 5.1 tensorflow gpu 交流：TensorFlow实战交流Q群 472899334，有问题可以加此群共同交流。另探究实验背后原理，请参看我们的深度学习在线课程： 深度学习在线班 。 一、前言 12年本博客推出SVM三层境界，14年July团队开始做机器学习线下班，也因此写了一系列ML博客。15年，July团队正式创业，开始做 七月在线 —— 国内领先的人工智能教育平台，最初涵盖算法、机器学习、深度学习三大重心。16年，七月在线从上半年的5个课程扩展到下半年的30个课程，讲师团队也从上半年的5人扩大至现有的19人（且到18年上半年，讲师团队已超过60人）。 与此同时，机器学习越来越火，且随着计算机计算能力的提高深度学习则更趋火热。公司在做深度学习的课程时，开发/市场同事也会顺带着学习学习，但从始至终都尚未跟着课程上的实验实际动手做过。 直到最近，我们团队人手渐渐齐了之后，发现可以动手做一些实验了。为何呢？学一个东西，懂它理论之后，最重要的是付诸实践，动手实验一把，不然永远只是纸上谈兵。 我们三虽然都不讲课

没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版 作者：七月在线开发/市场团队骁哲、李伟、July 时间：二零一六年九月二十七日 交流：TensorFlow实战交流Q群 472899334，有问题可以加此群共同交流。另探究实验背后原理，请参看： 深度学习在线班 。 一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《 教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版 》公布出去。但令人尴尬的是，不少同学没有GTX 1070、甚至没有一块像样的GPU。 对于在北京的朋友，我们可以提供1070机器免费给大家实验，但对于更多不在北京的朋友呢？为了让 每一个人都能玩一把 ，特此发布本tensorflow作画的CPU版教程。你会看到，搭建过程相比较GPU版本而言简单太多太多了，但缺点是没有了GPU，计算过程非常熬人，i7-6700大约1.5h（要知道，如果搭好GPU，最后计算过程就几分钟的事）。 但不管咋样，之前你说没有GTX 1070所以没去动手，那现在有个CPU就能跑了，不受硬件条件限制，何不现在就动手试一把？希望更多朋友与我们一起玩更多有趣、好玩的实验。 二、安装 2.1、安装tensorflow Windows 下

https://www.jianshu.com/p/2cf00bb9db34?utm_source=oschina-app 穷学生学习神经网络一定体会过 “等待”的痛苦 。。。 循环一次epoch急死人,但是有几十个上百个循环等着你! 你盯着屏幕看着进度条像蜗牛一样推进，真是恨铁不成钢，心想等日后发达了一定要买一台好电脑... 只能先干干其他的事儿，但是心里又不放心，总是会来看，结果还是没训练完，算了，正事儿是干不了了，刷刷手机吧~ ... ...(半小时过去) 终于训练完啦！看看结果： woc...@#$& &* *& 苦逼地重新训练一次....o(╥﹏╥)o 前几天看网上说Google推出了免费的GPU专门给机器学习的穷孩子们用！顿时让我激动了起来，马上去试用了一下。（哦，自备梯子...） 参考教程： Google Colab Free GPU Tutorial 薅资本主义羊毛，用Google免费GPU 但是因为自己的项目跟教程中的不太一样，有一些细节没有说清楚，查了很多资料终于解决，决定这里把我自己的使用过程记录下来： Google Colaboratory 直接Google一下： 点击进去看看： 发现是Colaboratory的简介，里面附有一些简单的代码告诉你怎么使用这个玩意儿。你会发现它跟Jupyternotebook很像，因为它就是在jupyter

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> TensorFlow 入门 介绍 TensorFlow 如何工作 声明变量和张量 使用占位符和变量 使用矩阵 声明操作符 实现激活函数 使用数据源 其他资源 TensorFlow 的方式 介绍 计算图中的操作 对嵌套操作分层 使用多个层 实现损失函数 实现反向传播 使用批量和随机训练 把所有东西结合在一起 评估模型 线性回归 介绍 使用矩阵逆方法 实现分解方法 学习 TensorFlow 线性回归方法 理解线性回归中的损失函数 实现 deming 回归 实现套索和岭回归 实现弹性网络回归 实现逻辑回归 支持向量机 介绍 使用线性 SVM 简化为线性回归 在 TensorFlow 中使用内核 实现非线性 SVM 实现多类 SVM 最近邻方法 介绍 使用最近邻 使用基于文本的距离 使用混合距离函数的计算 使用地址匹配的示例 使用最近邻进行图像识别 神经网络 介绍 实现操作门 使用门和激活函数 实现单层神经网络 实现不同的层 使用多层神经网络 改进线性模型的预测 学习玩井字棋 自然语言处理 介绍 使用词袋嵌入 实现 TF-IDF 使用 Skip-Gram 嵌入 使用 CBOW 嵌入 使用 word2vec 进行预测 使用 doc2vec 进行情绪分析 卷积神经网络 介绍 实现简单的 CNN 实现先进的 CNN 重新训练现有的 CNN 模型 应用

前言 前面几篇分享了PCA和SVD降维，今天分享一下另一种降维方式-自编码降维（auto encoding）。 什么是自编码 自编码是一种数据压缩算法，编码器和解码器特点是： 针对特定数据 有损压缩 自动学习 自编码的编码器和解码器都是通过神经网络实现的。 自编码是面向特定数据的，以为着他只能压缩相似的数据，如果你用图片训练的，然后去压缩声音肯定是不行的。 自编码是有损压缩，训练的时候的输入和输出并不是完全一致。训练的目的其实就是寻找最小损失的参数。 自编码是自动学习的，这个好处就是不需要太多的领域知识，比如给你一堆图让你训练，你可以不管他是什么图，扔进去train就好了，当然效果或者说速度无法保证。 自编码由两个重要组成部分组成：编码器，解码器。 网络结构如下： 编码器（encoder）：将输入数据压缩到指定维度 解码器（decoder）：将压缩的数据还原成原数据 训练的主要工作就是找到编码器和解码器的参数从而让原始数据和解码结果数据的差距最小，也就是loss损失最小。 自编码可以用来干啥 首先自编码不能用来压缩图片，自编码只是压缩数据维度，让这些维度的数据也能代表原数据，而图片压缩的目的是抽取一些像素，看上去跟原来图片尽量一样。看上去像，跟数据上的代表性是两码事，不完全一样。举个例子，下面的图，上面色块和下面色块颜色一样吗？对计算机就是一样的。 那自编码能用来干啥呢

要查看带有配图的文章内容，请前往 http://studyai.com/pytorch-1.4/advanced/neural_style_tutorial.html 本教程介绍了如何实现由Leon A.Gatys开发的 Neural-Style algorithm 。 Neural-Style, 或 Neural-Transfer, 允许你对一幅图像采取一种新的艺术风格的形象和再现。 该算法接受输入图像(input image)、 内容图像(content-image)和风格图像(style-image)三种图像，并对输入进行修改， 使之与内容图像的内容和风格图像的艺术风格相似。 content1 底层原理 原理很简单：我们定义了两个距离，一个用于内容(DC ) ，一个用于样式(DS)。 DC 测量两个图像之间的内容有多不同，而 DS 测量两个图像之间的风格有多不同。 然后，我们接受第三个图像作为输入，并转换它，以最小化它与内容图像的内容距离和 与样式图像的风格距离。现在我们可以导入必要的包并开始 neural transfer。 导入包和选择设备 下面所列出的包都是实现 neural transfer 时所用到的包。 torch, torch.nn, numpy (用PyTorch神经网络不可缺少的软件包) torch.optim (高效的梯度下降算法优化包) PIL, PIL