## 深度学习下的图像视频处理技术 ## 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 ## 500+高端科技领导者与你一起探讨 技术、管理与商业那些事儿 2019年6月14–15日 上海圣诺亚皇冠假日酒店   课程顾问「橘子」 回复「QCon」 免费获取 学习解决方案 # 极客时间企业账号 # 解决技术人成长路上的学习问题 ## Thanks

QCon # 搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用 舒鹏 ## 促进软件开发领域知识与创新的传播  关注InfoQ官方信息 及时获取QCon软件开发者大会演讲视频信息  ## 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 文本相关性计算 pages 1869-1872, 2016. Sogou Inc ## 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用  ## 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 |方向|用途|相关技术| |---|---|---| |图像理解|图片物料推荐|CNN| |

## 深度学习-深度学习实践 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 数据集划分 02 数据集制作 03 数据归一化/标准化 04 正则化 05 偏差和方差 ## 数据集划分 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation Set）：也叫做开发集（Dev Set），用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选； 测试集（Test Set）：为了测试已经训练好的模型的精确度。 三者划分：训练集、验证集、测试集 机器学习：60%，20%，20%；70%，10%，20% 深度学习：98%，1%，1%（假设百万条数据） ## 交叉验证 的技术，保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude），它可以改善或者减少过拟合问题。 ### 4. 集成学习方法 集成学习是把多个

# 云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20  ## 中国最大的互联网安全公司 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 AR/VR/MR  ## 万 物互联的核心技术 环境 物 视觉感知 语音感知  5/p8_3.jpg)  ## 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 ## 小模型 ## 线上速度快 Frequent remote upgrade ![Image](/uploads/documents/e/0/0/

## PyTorch ## 深度学习：GAN 主讲人：龙良曲 ### “What I cannot create, I do not understand.” —Richard Feynman ## Our Goal: $ p(x) $ 

 ## 深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS >> 从零开始 >> 初步修改 >> 业务升级 >> world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 ## 理解TF ## 开始使用 TensorFlow TensorFlow 是一个用于研究和生产的开源机器学习库。TensorFlow 提供了各种 API，可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。请参阅以下几部分，了解如何开始使用。 ## 学习和使用机器学习 高阶 Keras Keras API 提供了用于创建和训练深度学习模型的构造块。请先查看以下适合初学者的笔记本示例，然后阅读 TensorFlow Keras 指南。 1. 基本分类 2. 文本分类 3. 回归 4. 过拟合和欠拟合 5. 保存和加载 阅读 Keras 指南 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train,

## 文本智能处理的深度学习技术 达观数据 陈运文  ## 基于实践经验总结和提炼的品牌专栏 尽在【极客时间】  重拾极客时间，提升技术认知 全球技术领导力峰会 ## 通往年薪百万的CTO的路上， 如何打造自己的技术领导力？ 扫描二维码了解详情 ## GTLC GLOBAL TECHILEADERS IIP CONFERENCE ## 个人简介——达观数据CEO 陈运文 专注于企业文本挖掘技术和相关应用系统的服务 ![Image](/uploads/do Alibaba.com 达观数据CEO 陈运文 博士 ·中国计算机学会高级会员，ACM和IEEE学会会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生 ·原腾讯文学高级总监、盛大文学首席数据官、百度核心技术工程师 ·三十项国家技术发明专利，十五篇国际学术论文，译著《智能Web算法》 ![Image](/uploads/documents/4/c/9/3/4c93fb737c7b7a899cf44b364b991409/p4_4

## 深度学习-深度卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ### 1. 经典网络 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ## 经典网络-LeNet-5 • LeNet 分为两个部分组成： • 卷积层块：由两个卷积层块组成； [Image](/uploads/documents/7/6/0/7/7607a8e8efef5c4a56eb4c0c25195190/p5_1.jpg) ## AlexNet - 2012年，AlexNet 横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了打破计算机视觉研究的现状。AlexNet 使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年 ImageNet 图像识别挑战赛。  ### 2. 深度残差网络 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ### 2. 深度残差网络 梯度消失和梯度爆炸问题 ![Image](/uploads/documents/7/6/0/7/7607a8e8efef5

## 深度学习-引言 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 深度学习概述 02 神经网络的基础 03 深度学习的背景知识 04 深度学习的开发流程 ### 1. 深度学习概述 ## 01 深度学习概述 02 神经网络的基础 03 深度学习的背景知识 04 深度学习的开发流程 ## 深度学习与机器学习、人工智能的关系 人工智能：机器展现的人类智能 机器 机器学习：计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。 深度学习：实现机器学习的一种技术  ## 深度学习界的执牛耳者  周志华，南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长。代表作：《机器学习》（西瓜书） ## 人工智能界的青年才俊 ![Image](/uploa

## 深度学习-生成式深度学习 黄海广 副教授 2023年06月 ## 本章目录 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 03 GAN的应用 04 GAN的思考与前景 ### 1. 生成式深度学习简介 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 03 GAN的应用 04 GAN的思考与前景 ### 1. 生成式深度学习简介 ## • 深度学习中常见生成式模型 深度学习中常见生成式模型 • 自编码 (AE) • 其隐变量z是一个单值映射： $ z=f(x) $ • 变分自编码 (VAE) • 其隐变量z是一个正态分布的采样 • 生成式对抗网络（GAN） • 条件生成式对抗网络（CGAN） 在生成器和判别器中添加某一标签信息 • 深度卷积生成式对抗网络 (DCGAN) • 判别器和生成器都使用了卷积神经网络（CNN）来替代GAN中的多层感知机 知机 - 为了使整个网络可微，拿掉了CNN中的池化层 • 将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。 ### 1. 生成式深度学习简介 ## 自编码（AE）结构图 $$ \min\|x-\hat{x}\|^{2} $$  损失函数：