人工智能易語言深度學習人臉識別 驗證碼識別教程

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搜程快排精靈

   隨著大數據時代,人工智能時代的到來,深度學習的應用越來越廣,場景識別、目標檢測、人臉識別、圖像識別等等廣泛應用。在人工智能方面。深度學習框架主要運用于python,c++等資源。而易語言使用深度學習框架的資料,源碼缺十分稀少。這是一套易語言深度學習的教程。 本套教程基于我自己開發的CC框架,下面這些圖片案例,就是深度學習做的效果,非常棒:


  

課程安排如下:

第一課:CC框架簡介 點我跳轉

第二課:相關基本概念 點我跳轉

第三課:訓練驗證碼識別 點我跳轉

第四課:圖像識別、分類、人臉識別  點我跳轉

第五課:CNN+LSTM少樣本高精度驗證碼識別 點我跳轉

第六課:總結和展望 點我跳轉




CC的特性有:

支持最新的人臉識別訓練,Center Loss

支持目標檢測訓練,SSD

支持CPU、GPU、Win32、x64

支持快速深度學習項目部署,只有極少的依賴項

支持GPU高性能服務,也支持易語言實現GPU高性能服務

支持模型壓縮功能

支持LSTM+CTC、多標簽,便于OCR、驗證碼識別

有C++、C#、易語言調用案例


  1.深度學習

   深度學習Deep Learning,簡稱DL,又稱DNN,即深度神經網絡Deep Natural Networks。

在此之前有BP神經網絡,即Back Propgation,反向傳播神經網絡。

通常我們會認為,BP或者其他隱層少的網絡屬于淺層神經網絡,而隱層很多的網絡稱之為DNN,這里的多是沒有具體定義的,如圖所示即是。


而DNN又是個比較寬泛的詞,DNN里面又包括有CNN卷積神經網絡、RNN循環神經網絡、LSTM長短期記憶網絡、GANs對抗網絡等幾大類型,本文我們默認DL指CNN即可,相關意義可以查詢百度。




   2.實際操作訓練驗證碼 由于這次發布,訓練默認使用的網絡是LeNet,而LeNet雖然識別時間很短,但是效果有限只能對付簡單的驗證碼。所以建議大家采用NIN來訓練,NIN基本可以應付絕大部分驗證碼,NIN的訓練一定要記住,需要用nin的imagenet數據集模型來微調


   CC框架開發的目的和初衷: 深度學習是個很有用的技術,相對沒有圖像處理經驗、甚至沒有學歷經驗的人,因其操作復雜,理論復雜,應用也麻煩,而成為學習深度學習技術的一個主要障礙和門檻。CC框架的提出主要愿景是能讓深度學習更加容易的應用部署起來,提升深度學習項目開發效率,降低學習難度和門檻,讓更多的人更加容易的學習深度學習這門技術。為此樓主也是費盡心思的啦~,而這個教程,則是為了帶大家學會如何使用CC提供的功能進行訓練和使用,入門深度學習領域。深度學習有很多細分領域,都非常非常熱門有用。我們教程先從驗證碼入手一步一步來使用和理解他。

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