深度学习有哪些接地气又好玩的应用

原标题：深度学习有哪些接地气又好玩的使用？

曩昔几年中，深度学习中的许多技能如计算机视觉、自然言语处理等被使用在许多实际问题中，并且相关作用也标明深度学习能让人们的作业作用比曾经更好。

咱们收集了一些深度学习方面的构思使用，尽管没有对每项使用进行翔实描绘，可是期望你看过之后能对深度学习在日子中的使用潜力有更好的知道，咱们在每项使用后也尽量弥补了相关材料，比方代码、教程网站和研讨论文等，应该会对咱们的学习有所协助。

文末附项目材料收取方法

01

给是非相片主动上色

为是非相片增加颜色又叫做图画上色。好久以来，这项作业都是由人工完结，是一项较为艰巨的使命。现在人们能够用深度学习技能使用物体及它们在相片里的环境来给图画上色，和人工完结的作用几无差别。

为了处理图画上色问题，要给 ImageNet（现在世界上图画辨认最大的数据库）练习一个质量很高、规划很大的卷积神经网络。总的来说，便是选用了非常大的卷积神经网络和监督层（supervised layers），添上颜色，然后重建相片。

例如，芝加哥大学的技能人员上一年4月份宣布研讨作用称，用深度学习技能和英伟达 GPU 完结了为是非相片主动上色。

左为是非相片，右为深度学习技能上色后的相片

问题来了，咱们从哪里能够体会一下呢？从 Algorithmia 网站 上就行，翻开网站输入你要上色的相片，然后点击“Colorize it”，就OK了！

拿张是非喵图举个栗子

02

主动机器翻译

这种使用也便是能把一种言语的词汇、短语和语句主动翻译成另一种言语。其实这种主动机器翻译技能好久前就使用了，可是深度学习能够在两个细分方面到达空前绝后的作用：

• 主动翻译文本

• 主动翻译图片

选用深度学习技能的文本翻译无需提早处理文字的序列，算法能够学习词汇和它们的映射之间的联系，然后翻译为另一种言语。大型 LSTM 循环神经网络中的堆叠网络（stacked networks）就能够用来完结这种翻译。

卷积神经网络也能用来辨认有文字的相片，将相片中的文字转化为文本格式，然后翻译加工，最终相片会变为配有翻译后文字的相片。一般也被称为即时视觉转译。

谷歌翻译使用就选用了深度学习技能，能够完结27种言语的即时视觉转译。

03

对相片中物体进行分类和检测

便是将相片中的物体进行分类，归为人们已知的物体。使用大型卷积神经网络在这方面现已取得了注目的成果。例如，由神经网络专家 Alex Krizhevsky， Geoffrey Hinton 和 Ilya Sutskever 一起研制的 AlexNet 便是其间的佼佼者。

材料来历：

http://.pdf

检测相片中的物体则要杂乱一些，首要是详细辨认出相片中一个或多个物体，用方框标出，并且能对它们进行描绘。

斯坦福大学的 Andrej Karpathy 就练习了一个深度学习系统，能对相片中不同区域内元素进行辨认，并用一句话来描绘相片，叫做 Neural Talk。

04

主动书写生成（Handwriting Generation）

依据一些手写笔迹，使用深度学习技能就能用这些笔迹写出其他的词句。

某书法作品

当人们用笔写字的时分，笔在纸上滑动，比如留下一系列连接的坐标点，而深度学习技能能够学习出笔的移动轨道和文字之间的联系，然后生成新的如出一辙的笔迹，并且能够仿照多种笔迹。

05

主动生成抓眼球的文章标题

日子中在看各种资讯的时分，会遇到各种招引眼球的标题，让人不由得点开检查，这些抓眼球的标题基本上都是由小编们费尽心机想出来的，不过深度学习专家 Lars Eidnes 却选用了循环神经网络让电脑能主动生成抓眼球的标题。

我国08年的时分“标题党”现已初见雏形

恐怕是世界上第一个用循环神经网络生成标题的网站。

06

将素描转为相片

2016年荷兰内梅亨大学的几名学生使用深度神经网络将人物脸部素描转化为相片，他们将此项技能称为“卷积素描转化”（Convolutional Sketch Inversion）。

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