1 2023年04月 深度学习-人脸识别和风格迁移 黄海广 副教授 2 01 人脸识别概述 02 神经风格迁移 本章目录 3 01 人脸识别概述 1.人脸识别概述 02 神经风格迁移 4 1.人脸识别概述 人脸验证（face verification） 人脸识别（face recognition） • 有一个K个人的人脸数据库 • 获取输入图像 01 人脸识别概述 2.神经风格迁移 02 神经风格迁移 20 2.神经风格迁移 21 2.神经风格迁移 22 2.神经风格迁移 深度学习=表示学习+浅层学习 23 多层卷积能抽取复杂特征 浅层学到的特征为简单的边缘、角 点、纹理、几何形状、表面等 深层学到的特征则更为复杂抽象，为狗 、人脸、键盘等等 24 2.神经风格迁移 ?(?) = ??content( content(?, ?) + ??style(?, ?) 两个超参数?和?来确定内容代价和风格代价 给你一个内容图像?，给定一个风格图 片?，而你的目标是生成一个新图片? 25 2.神经风格迁移 • 随机初始化生成图像?，如100×100×3，500×500×3，又或者是任何你想要的尺寸。 • 然后使用代价函数?(?)，使用梯度下降的方法将其最小化，更新?: = ? − ? ?? ?(?)。在

预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622 13.12 风格迁移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624 13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625 13.12.2 阅读内容和风格图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625 13.12.3 预处理和后处理 . . . show black is white by argument said filby 小结 • 在深度循环神经网络中，隐状态的信息被传递到当前层的下一时间步和下一层的当前时间步。 • 有许多不同风格的深度循环神经网络，如长短期记忆网络、门控循环单元、或经典循环神经网络。这些 模型在深度学习框架的高级API中都有涵盖。 • 总体而言，深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪）来确保合适的收敛，模型的初始化也

设计系统 采纳 随着应用开发变得越来越动态和复杂，交付风格一致且好用的产品成为了一项挑战，尤其是在有多个团队参与 不同产品开发的大型组织中。设计系统定义了一系列的设计模式、组件库以及良好的设计和工程实践，以确保 数字产品的一致性。设计系统从过去的企业风格指南演变而来，提供易于查找和使用的共享组件库和文档。通 常，设计系统的风格指南以代码的形式记录并进行版本控制，比简单的文档记录更加清晰且易于维护。设计系 是为支持这种提示方式而开发的。基于 ReAct 的自主代理已 被证明是我们团队构建的大语言模型应用中使用最广泛的一种。最近，OpenAI 在其 API 中引入了函数调用以使 ReAct 和类似的提示风格更容易实现，而无需依赖像 LangChain 这样的外部工具。我们仍然处于定义这一学科 的早期阶段，但到目前为止，ReAct 及其后继方法已指引出大语言模型最令人兴奋的一些应用领域。 10. 检索增强生成 终准备好进行部署。这 种主干开发的实践与持续集成密切相关，并且在条件允许的情况下，可以实现最快的反馈循环和最高效的开发 流程。然而，并不是每个人都喜欢这种方法，我们经常根据客户的实践来调整我们的风格。有时，这包括长期 存在的特性分支和拉取请求必须被手动审查和批准，然后才能将它们合并到主分支中。在这些情况下，我们使 用新的 GitHub 合并队列功能。它允许我们自动排队接收的拉取请求，并将它们合并到特殊分支中，按接收顺

2016 深度学习全面爆发 2016 - 讯飞，搜 狗，阿里 演示了实 时语音识 别翻译 2016 优图实时 美颜美妆 在众多直 播，小视 频场景大 量应用 深度学习实现 的图像风格化， 带动时光相册 等一大批风格 化软件流行 SACC2017 深度学习 – 相对于传统机器学习方法的突破 图像表示：Gabor, SIFT, HOG, LBP, POEM, LGBP, LPQ 图像集表示：Manifold

17 为某 GAN 模型的生成图片。 除了上述应用，深度学习也在其它方向上取得了不俗的效果，比如艺术风格迁移(图 1.18)、超分辨率、AI 换脸、超级夜景等一系列非常实用酷炫的任务，限于篇幅，不再赘 述。 图 1.17 自动生成的图片 图 1.18 艺术风格迁移效果图 1.4.2 自然语言处理 机器翻译(Machine Translation) 过去 x 版本的诸多缺陷。 ❑ PyTorch 是 Facebook 基于原 Torch 框架推出的采用 Python 作为主要开发语言的深度学 习框架。PyTorch 借鉴了 Chainer 的设计风格，采用命令式编程，使得搭建网络和调试 网络非常方便。尽管 PyTorch 在 2017 年才发布，但是由于精良紧凑的接口设计， PyTorch 在学术界获得了广泛好评。在 PyTorch 1.0 版本后，原来的 Bengio, & Haffner, 1998)发布了一个手写数字图片数据集，命名为 MNIST，它包含了 0~9 共 10 种数 字的手写图片，每种数字有 7000 张图片，它们采集自不同书写风格的真实手写图片，数据 预览版202112 第 3 章 分类问题 2 集共 70000 张图片。其中 60000 张图片作为训练集?train(Training Set)，用来训练模型，剩

com/coreos/etcd 进行维护，即将发布 2.0.0 版本。 受到 Apache ZooKeeper 项目和 doozer 项目的启发，etcd 在设计的时候重点考虑了下面四个要素： 简单：支持 REST 风格的 HTTP+JSON API 安全：支持 HTTPS 方式的访问 快速：支持并发 1k/s 的写操作 可靠：支持分布式结构，基于 Raft 的一致性算法 注：Apache ZooKeeper --help, -h show help --version, -v print the version 数据库操作围绕对键值和目录的 CRUD （符合 REST 风格的一套操作：Create）完整生命周期的管理。 使用 etcdctl 数据库操作 Docker —— 从入门到实践 130 使用 etcdctl etcd 在键的组织上采用了层次化的空间结 下面，也可以为指定目录结构，如 cluster1/node2/testkey ，则将创建相应的目录结构。 注：CRUD 即 Create, Read, Update, Delete，是符合 REST 风格的一套 API 操作。 指定某个键的值。例如 $ etcdctl set /testdir/testkey "Hello world" Hello world 支持的选项包括： --ttl '0'

set the output format (fields, json, protobuf, s imple, table) 数据库操作 数据库操作围绕对键值和目录的 CRUD （符合 REST 风格的一套操作：Create）完整生命周 期的管理。 使用 etcdctl 240 etcd 在键的组织上采用了层次化的空间结构（类似于文件系统中目录的概念），用户指定的 键可以为单独的名字，如 下面，也可以为指定目录结 构，如 cluster1/node2/testkey ，则将创建相应的目录结构。 注：CRUD 即 Create, Read, Update, Delete，是符合 REST 风格的一套 API 操作。 put $ etcdctl put /testdir/testkey "Hello world" OK get 获取指定键的值。例如 $ etcdctl put testkey /etc/marathon/conf （需要手动创建），此外默认配置文件在 /etc/default/marathon 。 我们手动创建配置目录，并添加配置项（文件命名和内容跟 Mesos 风格一致），让 Marathon 能连接到已创建的 Mesos 集群中。 $ sudo mkdir -p /etc/marathon/conf $ sudo cp /etc/mesos/zk /e

Rotate Rotate Scale Crop Part Noise ▪ Data argumentation will help ▪ But not too much 下一课时 艺术风格迁移 Thank You.

{templateName}- staging:latest 镜像更改，并将它部署到 stage 环境中。 注意 注意 上例使用 declarative pipeline 风格编写，但较旧的 scripted pipeline 风格也受到 支持。 script { openshift.withCluster() { openshift

Ignition 配置的 UR如果 没有指定 URL，则不会嵌入 Ignition 配置。 coreos.inst.save_partlabel 可选：在安装过程中要保留的分区压缩标签。允许使 用 glob 风格的通配符。指定分区不需要存在。 coreos.inst.save_partindex 可选：在安装过程中完成要保留的分区的分离索引。 可以使用 m-n 指定范围，m 或 n 可以被省略。指定 分区不需要存在。 Container Platform 4.6 在裸机上安装 在裸机上安装 94 coreos.inst.save_partlabel 可选：在安装过程中要保留的分区压缩标签。允许使 用 glob 风格的通配符。指定分区不需要存在。 coreos.inst.save_partindex 可选：在安装过程中完成要保留的分区的分离索引。 可以使用 m-n 指定范围，m 或 n 可以被省略。指定 分区不需要存在。 Ignition 配置的 UR如果 没有指定 URL，则不会嵌入 Ignition 配置。 coreos.inst.save_partlabel 可选：在安装过程中要保留的分区压缩标签。允许使 用 glob 风格的通配符。指定分区不需要存在。 coreos.inst.save_partindex 可选：在安装过程中完成要保留的分区的分离索引。 可以使用 m-n 指定范围，m 或 n 可以被省略。指定 分区不需要存在。