整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa

本文提到的所有数字模型制作,全部是用3D MAX建立模型,即使是不同的驱动引擎,对模型的要求基本是相同的.当一个VR模型制作完成时,它所包含的基本内容包括场景尺寸.单位,模型归类塌陷.命名.节点编辑,纹理.坐标.纹理尺寸.纹理格式.材质球等必须是符合制作规范的.一个归类清晰.面数节省.制作规范的模型文件对于程序控制管理是十分必要的. 首先对制作流程作简单介绍: 素材采集-模型制作-贴图制作-场景塌陷.命名.展UV坐标-灯光渲染测试-场景烘培-场景调整导出 第一章  模型制作规范 1   在模型分

1.Summary: Apply the chain rule to compute the gradient of the loss function with respect to the inputs. ----cs231n 2.what problems to slove? 2.1introduction 神经网络的本质是一个多层的复合函数,图: 表达式为: 上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值,它们就是深度学习需要学习的参数,也就相当于直线拟合y=k*x+b中的待求参数k和b.

转自:http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务就是拟合,也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系. 深度学习同样也是为了这个目的,只不过此时,样本点不再限定为(x, y)点对,而可以是由向量.矩阵等等组成的广义点对(X,Y).而此时,(X,Y)之间的关系也变得十分复杂,不太可能用一个简单函数表示.然而,人们发现可以用多层神经网络来表示这

转自:知乎-https://www.zhihu.com/question/27239198 作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法.简单的理解,它的确就是复合函数的链式法则,但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多.要回答题主这个问题“如何直观的解释back propagation算

虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解.因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结.先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation). 1.前向传播 ​​ 如图所示,这里讲得已经很清楚了,前向传播的思想比较简单. 举个例子,假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接,那么结点w的值怎么算呢?就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算,最终结果再

下面内容抄袭这里的:galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html Principles of training multi-layer neural network using backpropagation The project describes teaching process of multi-layer neural network employing backpropagation algorithm. To illustr

沉鱼落雁   前言:当你酣战在星际2的时候,或者当你在艾泽拉斯游历的时候,你有没有想过,眼前的这些绚丽的画面究竟是怎么来的呢?也许对大多数人来说,GPU对于图形的处理过程并不是那么重要,但总会有些人,比如屏幕前的你,会像我们一样对周围的事物充满好奇.求知欲是人类最根本的欲望之一,搞明白GPU究竟在干什么,以及我们眼前绚丽多彩的画面究竟是怎么来的,对于你我来说都是很好的满足求知欲的事情.所以,GPU大百科全书来了. 这是一本不算厚,不算旧,并未囊括古今天下之事,甚至还可能充满了各种谬误的“大百科全

声明:本文是一个系列原创(作者在GIS+BIM行业已有从业15年有余,还是个行业的小学生,文章内容不免有错误或者不当之处,敬请理解),旨在通过这个系列打造一个高性能,高可扩展的GIS+BIM框架,抛砖引玉,为国内GIS+BIM行业贡献绵薄之力. 对于行业内的人说到GIS.BIM最先想到是:引擎,是的,没有错,应该说一个好的引擎是核心了,放眼国内,做GIS的公司很多,做BIM的也很多,但原创却很少,做到行业知名的却是没有,说到GIS,不得不提我们的祖师(google earth)简称GE,随着GE

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nginx和apache的一些优缺点比较,摘自网络,加自己的一些整理. nginx相对于apache的优点: 1.轻量级,同样是web 服务,比apache 占用更少的内存及资源 2.抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能 3.高度模块化的设计,编写模块相对简单 4.社区活跃,各种高性能模块出品迅速 5.Nginx 静态处理性能比 Apache 高 3倍以上 6.Nginx本身就是一个反向代理服务器 7.Nginx

nginx与apache详细性能对比 http://m.blog.csdn.net/lengzijian/article/details/7699444 http://www.cnblogs.com/huangye-dream/p/3550328.html Apache与Nginx的优缺点比较 1.nginx相对于apache的优点: 轻量级,同样起web 服务,比apache 占用更少的内存及资源 抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx

我们如今開始训练模型,还输入參数例如以下: rank:ALS中因子的个数.通常来说越大越好,可是对内存占用率有直接影响,通常rank在10到200之间. iterations:迭代次数,每次迭代都会降低ALS的重构误差.在几次迭代之后,ALS模型都会收敛得到一个不错的结果,所以大多情况下不须要太多的迭代(一般是10次). lambda:模型的正则化參数,控制着避免过度拟合.值越大,越正则化. 我们将使用50个因子,8次迭代,正则化參数0.01来训练模型: val model = ALS.trai

开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 所有题目汇总在我的 Github . 2.类似下面这个图形,只使用一个标签,可以有多少种实现方式: 假设我们的单标签为 div: <div><

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下

1. 概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步/异步主要针对C端: 同步:      所谓同步,就是在c端发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步:      异步的概念和同步相对.当c端一个异步过程调用发出后,调

一.从setTimeout说起 setTimeout()方法不是ecmascript规范定义的内容,而是属于BOM提供的功能.查看w3school对setTimeout()方法的定义,setTimeout() 方法用于在指定的毫秒数后调用函数或计算表达式. 语法setTimeout(fn,millisec),其中fn表示要执行的代码,可以是一个包含javascript代码的字符串,也可以是一个函数.第二个参数millisec是以毫秒表示的时间,表示fn需推迟多长时间执行. 调用setTimeou

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最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模

生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli