AI 助理
备案控制台登录注册
开发者社区 大数据 文章 正文

深度学习基于DCGAN的图像生成实战task2

2022-01-07 164
版权
举报
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 天池龙珠计划深度学习训练营学习笔记

天池龙珠计划深度学习训练营学习笔记


  • 运行环境与数据集准备
  • 创建模型
  • 定义损失函数与优化器
  • 训练模型
  • 可视化
文章标签：
机器学习/深度学习
数据可视化
关键词：
深度学习实战
深度学习图像
深度学习task2
深度学习图像实战task2
深度学习dcgan图像实战
Tianchi_Michael
+关注
27文章
目录
打赏
0
0
0
0
33
分享
相关文章
肥猪肥猪-17824
|
7月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
深度学习中的图像风格迁移
【9月更文挑战第26天】本文将探讨如何利用深度学习技术，实现图像风格的转换。我们将从基础的理论出发，然后逐步深入到具体的实现过程，最后通过代码实例来展示这一技术的实际应用。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能在这篇文章中找到有价值的信息。让我们一起探索深度学习的奥秘吧！
肥猪肥猪-17824
131 6
Deephub
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
PyTorch PINN实战：用深度学习求解微分方程
物理信息神经网络（PINN）是一种将深度学习与物理定律结合的创新方法，特别适用于微分方程求解。传统神经网络依赖大规模标记数据，而PINN通过将微分方程约束嵌入损失函数，显著提高数据效率。它能在流体动力学、量子力学等领域实现高效建模，弥补了传统数值方法在高维复杂问题上的不足。尽管计算成本较高且对超参数敏感，PINN仍展现出强大的泛化能力和鲁棒性，为科学计算提供了新路径。文章详细介绍了PINN的工作原理、技术优势及局限性，并通过Python代码演示了其在微分方程求解中的应用，验证了其与解析解的高度一致性。
Deephub
85 5
PyTorch PINN实战：用深度学习求解微分方程
君子世无双~
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
利用深度学习实现图像风格迁移
【8月更文挑战第73天】本文通过深入浅出的方式，介绍了一种使用深度学习技术进行图像风格迁移的方法。我们将探讨如何将一张普通照片转化为具有著名画作风格的艺术作品。文章不仅解释了背后的技术原理，还提供了一个实际的代码示例，帮助读者理解如何实现这一过程。
君子世无双~
194 3
小周sir
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
小周sir
232 3
土木林森
|
6月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
揭秘深度学习中的微调难题：如何运用弹性权重巩固（EWC）策略巧妙应对灾难性遗忘，附带实战代码详解助你轻松掌握技巧
【10月更文挑战第1天】深度学习中，模型微调虽能提升性能，但常导致“灾难性遗忘”，即模型在新任务上训练后遗忘旧知识。本文介绍弹性权重巩固（EWC）方法，通过在损失函数中加入正则项来惩罚对重要参数的更改，从而缓解此问题。提供了一个基于PyTorch的实现示例，展示如何在训练过程中引入EWC损失，适用于终身学习和在线学习等场景。
土木林森
451 4
揭秘深度学习中的微调难题：如何运用弹性权重巩固（EWC）策略巧妙应对灾难性遗忘，附带实战代码详解助你轻松掌握技巧
微帧科技Visionular
|
5月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
超分辨率技术旨在提升图像或视频的清晰度，通过增加单位长度内的采样点数量来提高空间分辨率。基于深度学习的方法，如SRCNN、VDSR、SRResNet等，通过卷积神经网络和残差学习等技术，显著提升了图像重建的质量。此外，基于参考图像的超分辨率技术通过利用高分辨率参考图像，进一步提高了重建图像的真实感和细节。
微帧科技Visionular
551 6
土木林森
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭开深度学习与传统机器学习的神秘面纱：从理论差异到实战代码详解两者间的选择与应用策略全面解析
【10月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习与传统机器学习的区别，通过图像识别和语音处理等领域的应用案例，展示了深度学习在自动特征学习和处理大规模数据方面的优势。文中还提供了一个Python代码示例，使用TensorFlow构建多层感知器（MLP）并与Scikit-learn中的逻辑回归模型进行对比，进一步说明了两者的不同特点。
土木林森
189 2
技术混子
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
深度学习的奇迹：如何用神经网络识别图像
【10月更文挑战第33天】在这篇文章中，我们将探索深度学习的奇妙世界，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用。我们将通过一个简单的代码示例，展示如何使用Python和Keras库构建一个能够识别手写数字的神经网络。这不仅是对深度学习概念的直观介绍，也是对技术实践的一次尝试。让我们一起踏上这段探索之旅，看看数据、模型和代码是如何交织在一起，创造出令人惊叹的结果。
技术混子
72 0
源码星辰
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 数据处理
深度学习之卫星图像中的环境监测
基于深度学习的卫星图像环境监测是指通过使用深度学习模型处理和分析来自卫星的遥感数据，以实现对地球环境的自动化监测和分析。这项技术极大提升了环境监测的效率、精度和规模，应用于气候变化研究、生态保护、自然灾害监测、城市扩张评估等多个领域。
源码星辰
349 0
aliyun4137863809
|
6月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）
深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）
aliyun4137863809
335 0

热门文章

最新文章

  • 1
    计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
    71
  • 2
    深度学习+实时监控：运维不再靠“拍脑袋”！
    6
  • 3
    深度学习如何让“运维知识库”从“聪明”到“智慧”
    54
  • 4
    分析对比大模型OCR、传统OCR和深度学习OCR
    86
  • 5
    深度学习工具和框架详细指南：PyTorch、TensorFlow、Keras
    22
  • 6
    深入探索：深度学习在时间序列预测中的强大应用与实现
    6
  • 7
    深度学习在资源利用率优化中的应用：让服务器更聪明
    4
  • 8
    从零开始深度学习：全连接层、损失函数与梯度下降的详尽指南
    11
  • 9
    基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
    18
  • 10
    当深度学习遇上故障根因分析：运维人的绝佳拍档
    10
  • 1
    深度学习如何让“运维知识库”从“聪明”到“智慧”
    54
  • 2
    计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
    201
  • 3
    深度学习+实时监控：运维不再靠“拍脑袋”！
    78
  • 4
    智绘运维：深度学习赋能知识图谱建设
    74
  • 5
    PyTorch PINN实战：用深度学习求解微分方程
    85
  • 6
    基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
    70
  • 7
    当深度学习遇上故障根因分析：运维人的绝佳拍档
    95
  • 8
    基于MobileNet深度学习网络的MQAM调制类型识别matlab仿真
    83
  • 9
    基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
    125
  • 10
    深度学习用于求解车间调度问题，性能如何呢？
    91

    • 相关课程

    更多
  • 高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习
  • 深度学习框架TensorFlow入门
  • 深度学习与自动驾驶
  • 深度学习理论与实战（基于TensorFlow实现）
  • 神经网络与深度学习
  • 计算机视觉类比赛汇总

    • 相关电子书

    更多
  • 深度学习的最新进展
  • 搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用
  • 深度学习在电商搜索和聊天机器人中的应用
    • 下一篇
    阿里云无影云电脑免费试用，最长可试用3个月
    AI助理

    你好，我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等