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动态 | TensorFlow 2.0 新特性来啦,部分模型、库和 API 已经可以使用
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
AI科技评论
2019-11-01
1.1K0
一文详解 TensorFlow 2.0 的 符号式 API 和命令式 API
TensorFlow 2.0 中,我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化(abstraction)级别,让你可以根据自己的项目,挑选出最适合的级别。本文中,我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式:
AI科技评论
2019-10-31
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重磅发布:基于 PyTorch 的深度文本匹配工具 MatchZoo-py
本文来自公众号“中国科学院网络数据重点实验室”,AI科技评论 获授权转载,如需转载,请联系中国科学院网络数据重点实验室。
AI科技评论
2019-08-28
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开发 | TensorFlow 2.0 Beta发布,现在就开始体验吧
AI 科技评论按: 继反复预热以及在今年三月在 TensorFlow 开发者峰会上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版(内部测试版)之后,TensorFlow 2.0 Beta 版(公开测试版)也终于在今天发布了。
AI科技评论
2019-06-15
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Keras实现基于MSCNN的人群计数
AI科技评论按,对图片中的物体进行计数是一个非常常见的场景,尤其是对人群或者车辆计数,通过计数我们可以获得当前环境的流量与拥挤状况。现有的人群计数方法通常可以分为两类:基于检测的方法和基于回归的方法。基于目标检测的方法在密集的小目标上效果并不理想,因此很多研究采用了基于像素回归的方法进行计数。本文实现了一个基于Keras的MSCNN人群计数模型。
AI科技评论
2019-03-07
1.1K0
干货 | 用 Keras 实现图书推荐系统
推荐系统试图依据用户旧物品评级或偏好来预测对某一物品的评级或偏好。为了提高服务质量,几乎每个大公司都使用推荐系统。
AI科技评论
2018-12-27
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学界 | François Chollet谈深度学习的局限性和未来(下)
AI 科技评论按:本篇是 Keras 作者 François Chollet 撰写的一篇博客,文中作者结合自己丰富的开发经验分享一些自己对深度学习未来发展方向的洞见。另外本篇也是一个关于深度学习局限性及其未来的两篇系列文章之二。你可以在这里找到另一篇文章——《François Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 上篇》。AI 科技评论根据原文进行了编译。
AI科技评论
2018-07-27
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开发 | 小白学CNN以及Keras的速成
AI 科技评论按:本文作者Sherlock,原文载于其知乎专栏深度炼丹,AI 科技评论已获得其授权发布。 一、为何要用Keras 如今在深度学习大火的时候,第三方工具也层出不穷,比较出名的有Tensorflow,Caffe,Theano,MXNet,在如此多的第三方框架中频繁的更换无疑是很低效的,只要你能够好好掌握其中一个框架,熟悉其原理,那么之后因为各种要求你想要更换框架也是很容易的。 那么sherlock用的是哪个框架呢?sherlock使用的是Google的开源框架Tensorflow,因为Googl
AI科技评论
2018-03-13
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