1.顶级Python深度学习应用程序
在这个使用Python的深度学习中,我们将看到使用Python进行深度学习的应用程序。在本文中,我们将讨论Python深度学习的20个主要应用程序。到目前为止,我们已经看到了 深度学习是什么以及如何实现它。现在让我们通过使用Python在现实世界中的应用程序深入学习来了解我们所能做的一切。
那么,让我们开始探索使用Python进行深度学习的应用程序。
2.使用Python进行深度学习的应用
下面,我们将讨论使用Python进行深度学习的20个最佳应用程序,您必须知道。让我们一个一个讨论:
1,恢复黑白照片和视频中的颜色
通过深度学习,可以恢复黑白照片和视频中的颜色。这可以为这种媒体带来新生。在ACM数字图书馆就是这样的一个项目,该项目colorizes灰度图像组合全局先验和局部图像特征。这是基于卷积神经网络。
恢复黑白照片和视频中的颜色
深度学习网络学习照片中自然出现的模式。这包括蓝天,白色和灰色的云,以及草的绿色。它利用过去的经验来学习这一点。虽然有时会出错,但大多数时候都是高效准确的。
你知道重要的深度学习术语吗?
2。像素恢复
深度学习中的像素恢复
通过深度学习,我们甚至可以放大超出分辨率的视频。2017年,Google Brain的研究人员培训了一个深度学习网络来预测低分辨率图像中的人脸。Pixel Recursive Super Resolution适用于照片,可在很大程度上提高分辨率。
3。描述图片
在Python深度学习中描述图片
到目前为止,您已经注意到Facebook可以如何标记照片,而Google可以标记它们以便于搜索。深度学习可以描述图片中的所有元素。深度学习网络可以识别图像中的许多区域,并且可以用单词描述每个区域。这是使用准确的英语语法。
4。改变照片中的凝视
改变照片中的凝视
深度学习网络可以改变人在图片中的显示方向。
5。行为的实时分析
我们知道,深度学习网络可以识别和描述图片。但他们也可以分析这些照片中的人物姿势。他们可以获得有关人员,汽车和其他物体行为的实时洞察。
6。翻译
翻译
现在可以实时翻译图像上的文本。Google翻译应用可以执行此操作 - 您将相机放在对象和深度学习网络上OCR图像进行翻译。
7。生成星系和火山的图片
生成星系和火山的图片
通过使用Python深度学习,天文学家可以创建火山和星系的图片。
8。创建新图像
创建新图像
Pix2Pix教授深度学习网络,以执行诸如从彩色斑点创建真实街道场景,从真实航拍图片创建地图,填充对象边缘之间的颜色,甚至将日间场景转换为夜景等活动。
9。搜索图像和视频中的文本
搜索图像和视频中的文本
Oxford Visual Geometry组可以使用深度学习搜索图片和视频中的文本。它在BBC新闻视频中搜索文本。查看http://zeus.robots.ox.ac.uk/textsearch/#/search/
我们搜索了“Glitter”并且它的工作并不完美,但大部分时间都是准确的。
10。在电脑游戏中表现优于人类
在电脑游戏中表现优于人类
深度学习社区训练人类在Space Invaders,Pong和Doom等游戏中击败人类。计算机通过玩几个小时自己学习规则。
11。机器人
应用程序深度学习Python - 机器人技术
凭借深度学习的能力,机器人可以在跌倒时起床,执行需要温柔的任务,甚至对推动他们的人做出反应。
12。自动驾驶汽车
自驾车
我们听过的一个名字是Google自动驾驶汽车。这种车辆可以区分物体,人和道路标志。这些也使用了激光雷达技术
13。生成语音
Python深度学习的应用 - 生成语音
深度学习网络,如Google的WaveNet和百度的Deep Speech,可以自动生成语音。他们可以学会模仿人类的声音,以便随着时间的推移而改善。
我们来修改Python应用程序
14。谱写音乐
与之前的应用程序一样,我们可以训练深度学习网络来制作音乐作品。计算机学习艺术家的模式和统计数据,并创造一个独特的作品。
15。恢复视频中的声音
恢复视频中的声音
深度学习可以恢复静音视频中的声音。计算机可以添加声音,如用鼓槌刮擦物体。这使用监督学习。除此之外,像LipNet这样的软件可以让人们获得93%的成功。
16。手写
Python深度学习中的手写
通过深度学习,计算机不仅可以生成数字文本和艺术,还可以手写。计算机可以有自己的笔迹。
17。深深的梦想
深深的梦想
此Python深度学习应用程序可以增强图像中的功能。Deep Dreaming使计算机在图像顶部产生幻觉。这导致梦幻般的图像。
18。发明和黑客自己的加密
Google Brain设计了两个神经网络 - 一个用于生成加密算法来保护其消息。其他人企图破解这一点。它在设计方面表现良好,但并非如此。
19。深度学习网络创建深度学习网络
深度学习网络
像Neural Complete这样的深度学习产品可以产生新的深度学习网络。它是用Python编写的,经过培训可以用Python生成代码。
20。写维基百科文章,计算机代码,数学论文和莎士比亚
长期短期记忆(LSTM)是一种可以生成类似维基百科的文章,假数学论文等的架构。并非所有时间都有意义,但会有进步。
所以,这就是使用Python进行深度学习的应用程序。
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