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TensorFlow_Probability实现Normalizing flows实例
tensorflow
机器学习
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标准化流(Normalizing Flows)是算法工具包中的一种便捷技术,它将简单的密度(如高斯分布)转换为丰富的复杂分布,可用于生成模型,RL和变分推断。 TensorFlow具有一组不错的功能,可轻松构建流程并对其进行训练以适应实际数据。
flavorfan
2021-03-14
1.5K
0
Tensorflow实现朴素贝叶斯分类器
tensorflow
人工智能
深度学习
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以及一些有关特征独立性的强(朴素)假设的简单概率分类器,也称“独立特征模型”。本文demo使用TF的实现朴素贝叶斯分类器,用TensorFlow_probability概率库实现参数可训练的高斯分布变种。
flavorfan
2021-02-27
1.4K
1
TinyML-5:TFLite Quantization背后的运行机制
tensorflow
机器学习
深度学习
物联网
腾讯云 TI 平台
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理,以及Quantization量化对TinyML的重要性,但是没有深入说明Quantization的实现机制,本篇博文打算从TFlite的案例代码切入,从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ,QAT技术等。
flavorfan
2021-01-17
2.2K
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