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9 個超酷的深度學習案例

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摘要：而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務(wù)例如，人臉識別或面部表情識別。維基百科關(guān)于深度學習的應(yīng)用，網(wǎng)上有非常多的出色案例，伯樂在線在本文摘錄個。

深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務(wù)（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學習的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。——維基百科

關(guān)于深度學習的應(yīng)用，網(wǎng)上有非常多的出色案例，伯樂在線在本文摘錄 9 個。

1. neural-style：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將一幅圖像的內(nèi)容與另一幅圖像的風格相結(jié)合

https://github.com/jcjohnson/neural-style

2.Nerual Doodles：把 2 位的 Doodle 轉(zhuǎn)成精良的藝術(shù)品

https://github.com/alexjc/neural-doodle

3. srez：通過深度學習極大提高模糊圖片的分辨率

https://github.com/david-gpu/srez

4.Face2Face：實時捕獲面部表情，調(diào)換到另外一個人的面部

http://www.graphics.stanford.edu/~niessner/thies2016face.html

5. open_nsfw：成人圖片分類器，雅虎出品

如果你對網(wǎng)絡(luò)上那些打上 NSFW（No Safe For Work，上班時間不要看）標簽的照片是如何分類感興趣的話，你應(yīng)該會對這個感興趣。

https://github.com/yahoo/open_nsfw

6. DeepLearningFlappyBird：通過 Deep Q-Network 來玩 Flappy Bird

要是你以前被 Flappy Bird 虐過，可以來試試這個。

https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird

7. RoCAlphaGo：根據(jù) DeepMind 公開論文，完成的 AlphaGo 復(fù)制品

https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo

8. LipNet：利用深度學習的讀唇程序

牛津大學 AI 實驗室出品，較精確度遠超常人。在特定測試中，常人較精確率是 52.3%，LipNet 達到了 93.4%。

http://www.oxml.co.uk/publications/2016-Assael_Shillingford_LipNet.pdf

9. Miles Deep：成人視頻分類器，較精確度達到 95%

借助深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Miles Deep 可以快速針對成人視頻每秒畫面分類。根據(jù)性行為分了 6 個分類，較精確度達到 95%。借助這個工具，可以自動編輯視頻，刪掉所有無性接觸的場景。

和第 5 個雅虎的成人圖片分類器不同的是，Miles Deep 能給區(qū)分裸體和各種露骨性行為之間的區(qū)別。Miles Deep 作者稱，這是目前為止，第一個公共色情圖片分類或編輯工具。

https://github.com/ryanjay0/miles-deep

10. 更多

其他案例，可參見 Deep Learning Gallery 匯總鏈接：http://deeplearninggallery.com/

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