67、深度学习的创意应用与潜在风险

最新推荐文章于 2025-11-24 19:11:26 发布
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分类专栏： 深度学习的视觉之旅 文章标签： 深度学习 神经风格迁移 文本生成
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深度学习的创意应用与潜在风险

1. 神经风格迁移

神经风格迁移是一种将一种图像的风格应用到另一种图像上的技术。它的原理是通过结合原始图像的内容信息和预先保存的风格信息，使原始噪声逐渐改变，最终生成的图像既类似于原始图像，又具有风格参考图像的滤镜关系。

在实践中，实现神经风格迁移可以借助现代深度学习库。以VGG16网络为例，其操作步骤如下：
1. 选择风格参考图像：如图所示，有九种不同风格的图像，包括梵高的《星夜》、透纳的《弥诺陶洛斯的沉船》、蒙克的《呐喊》等，这些图像作为风格参考。
|序号|风格参考图像|作者|
| ---- | ---- | ---- |
|1|《星夜》|梵高|
|2|《弥诺陶洛斯的沉船》|透纳|
|3|《呐喊》|蒙克|
|4|《坐姿裸女》|毕加索|
|5|《1907年自画像》|毕加索|
|6|《夜鹰》|爱德华·霍普|
|7|《克罗塞中士》|作者|
|8|《黄色和丁香色的睡莲》|莫奈|
|9|《第七号构图》|康定斯基|

  1. 应用风格到目标图像：将这些风格应用到一张青蛙的照片上，得到了一系列效果惊人的图像。这些图像不仅色彩上与风格参考图像一致，而且在纹理、边缘和色块形状等方面也具有独特的风格，并非简单的颜色转换或图像叠加。为了更清晰地观察细节，对每张青蛙图像的同一区域进行放大，发现它们都与所基于的风格相匹配。
  2. 更多应用实例：除了青蛙照片，还将这些风格应用到一张城镇的照片上，同样取得了很好的效果。

在这些实验中，对于每张图像，内容损失的权重设为0.025，风格损

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深度学习模型
阿尔法星球的专栏
10-28 891
大模型（Large Language Models，LLM）是指那些拥有大量参数的深度学习模型，这些模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。LLM通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言表示，从而在多种语言任务上展现出卓越的性能。大规模参数：LLM通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，这些参数在预训练过程中不断调整，以捕捉语言的复杂性和多样性。预训练与微调：LLM首先在大规模的语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以适应不同的应用场景。上下文学习。
ChatGPT 大模型深度学习系统科学的视角——“大模型”深度学习是结构与组合的艺术
AI天才研究院
06-28 1252
近年来,随着计算机硬件性能的飞速发展和海量数据的积累,深度学习技术取得了突破性进展。尤其是以 ChatGPT 为代表的大规模语言模型,展现出了惊人的自然语言理解和生成能力,引发了学术界和工业界的广泛关注。这些大模型的成功离不开深度学习系统科学的支撑。大模型的核心算法可以概括为:基于 Transformer 的自监督预训练 + 针对下游任务的微调。其原理可以用下图表示:fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;大规模无标注语料自监督预训练预训练语言模型。
深度学习算法可以应用于哪些领域？深度学习有什么用？
OpenCVtuxiang的博客
05-21 816
‌深度学习算法在多个领域中都有广泛应用，主要包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人技术等。‌深度学习在计算机视觉领域的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、图像分割和生成模型等。‌卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的常用网络结构，能够有效地捕捉图像的局部特征‌。例如，在图像分类任务中，CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合，提取图像的特征并进行分类‌此外，深度学习在人脸识别、物体检测和图像检索等方面也取得了显著成果，广泛应用于安全监控、手机解锁和社交媒体等领域‌
人工智能研究的未来：20 年机器学习和深度学习的论文创意！
gongdiwudu的专栏
09-03 3753
该文章列出了 20 年机器学习和深度学习本科课程的 2023 个潜在论文想法。每个论文的想法都包括一个介绍，简要概述了主题和研究目标。所提供的想法与机器学习和深度学习的不同领域有关，例如计算机视觉、自然语言处理、机器人、金融、药物发现等。本文还包括每个论文想法的解释、示例和结论，可以帮助指导研究，并清楚地了解拟议研究的潜在贡献和结果。文章还强调了原创性的重要性以及适当引用以避免抄袭的必要性。
Sora模型的技术创新与应用：基于Transformer架构的深度解读【附核心代码】
一键难忘的博客
03-30 3279
Sora模型是一个基于Transformer架构的语言模型，旨在提高自然语言理解和生成的效果。它结合了自注意力机制、动态学习策略以及基于任务优化的架构设计，目标是提升生成文本的流畅性与语义准确性。Sora模型的创新不仅体现在网络结构上，还在训练策略和预处理步骤中进行了多方面优化。
扩散模型会成为深度学习的下一个前沿领域吗？
gongdiwudu的专栏
06-06 4529
谷歌的 AlphaFold 3 因其彻底改变生物技术的潜力而受到广泛关注。与以前的方法相比，导致其性能提升的关键创新之一是它利用了扩散模型。AlphaFold 3 的功能来自其下一代架构和训练，现在涵盖了所有生命分子。该模型的核心是我们的 Evoformer 模块的改进版本——一种深度学习架构，支撑了 AlphaFold 2 令人难以置信的性能。在处理输入后，AlphaFold 3 使用扩散网络组装其预测，类似于 AI 图像生成器中的预测。扩散过程从一团原子开始，经过许多步骤，汇聚到其最终的、最准确的分子结
深度学习的下一站：解锁人工智能的新边界
HUIBUR的博客
12-18 1121
深度学习的未来将走向认知智能、跨领域理解与自主决策的新边界，开启未知的未来。然而，技术的快速发展也暴露出一些亟待解决的局限，如数据需求与标注成本高、可解释性差、对环境变化的适应性不足。深度学习的未来将走向这些领域的新边界，开启未知的未来。
【100个深度学习实战项目】目标检测、语义分割、目标追踪、图像分类等应有尽有，持续更新~~~
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AI 炒股工具深度洞察与应用指南
ms44的专栏
02-19 1790
例如，根据搜索素材中的内容，“经济越不好，AI 股票就越会涨，挑选有业绩有逻辑的 Ai 票”，这表明在经济不景气时，投资者可能会更多地借助 AI 炒股工具来寻找潜在的投资机会，以实现资产的保值增值。AI 炒股工具的优势显而易见。其次，借助机器学习和深度学习技术，AI 能够发现市场中的隐藏规律和趋势，提供更为科学的预测，提高投资决策的前瞻性和准确性。例如，当 AI 炒股工具分析出某只股票的均线出现金叉，且结合其他数据判断该股票有上涨趋势时，投资者可以结合传统的技术分析方法，进一步确认该股票的买入时机。
吴恩达：从斯坦福到 Coursera，他的深度学习布道之路
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
06-21 1660
在人工智能的发展历程中，有这样一位华裔学者，他用简单明了的语言让复杂的机器学习算法变得通俗易懂，用免费的在线教育让全世界数百万人走进AI的大门。他就是吴恩达（Andrew Ng）...
33、深度学习在十大职业领域的应用
pepsi的博客
11-16 19
本文深入探讨了深度学习在十大职业领域的广泛应用，涵盖设备开发、客户支持、数据分析、建筑设计等多个方面。文章详细介绍了深度学习如何提升工作效率、改善工作体验，并通过技术基础、挑战与机遇、技能要求及职业发展路径等维度全面解析其在职场中的影响与前景。随着技术进步，深度学习将持续推动各行业的变革与创新。
深度学习导论：从理论起源到前沿应用与挑战
记录风老师成长的个人博客
08-31 793
(随着算力的提升，机器现在可以完成实时的物体识别、语音翻译。人工智能终于变得聪明了。狭义上，深度学习特指层级较深的人工神经网络（Artificial Neural Network）。广义上，它泛指所有层次化的机器学习模型，如深度信念网络（Deep Belief Network）、稀疏HMAX模型等。在人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的关系中，三者是层层递进的包含关系。深度学习是机器学习的一个分支，而机器学习又是实现人工智能的一种核心方法。人工智能、机器学习与深度学习的关系示意图。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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2301_78372746的博客
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鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 297
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
快速上手大模型：深度学习9（池化层、卷积神经网络1）
weixin_45728280的博客
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本文介绍了卷积神经网络的关键技术和经典模型。主要内容包括：1）池化层的作用与实现（最大/平均池化）；2）经典CNN模型（LeNet、AlexNet、VGG、NiN）的原理与代码实现，重点分析了AlexNet的架构改进（ReLU、Dropout、数据增强）和VGG的深层结构；3）计算机硬件配置查询方法（CPU、内存、GPU等），为模型训练提供硬件支持。文章提供了详细的PyTorch代码示例，涵盖网络构建、数据预处理和训练过程，并针对训练中的OOM问题给出了解决方案建议。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
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Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
深度学习之基于paddle的多机训练资源配置
qq_42936727的博客
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实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
11-21 1011
今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
Python人工智能实战：深度学习与神经网络应用
此外，“对抗神经网络”相关内容还涉及风格迁移、图像修复、超分辨率重建等创意应用，展示了AI在艺术生成方面的巨大潜力。 另一个不可忽视的知识点是“贝叶斯网络”，这是一种基于概率图模型的推理系统，适用于不...
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