◆ ◆ ◆ 与生俱来的潜力但研究人员也进行了一项更具争议的计算。他们设计了一个简单的模拟论文成功可能性的数学模型。...这个模型只取决于两个因素,一个因素是运气,另一个因素是一定的品质,或者说Q因子，来衡量一个单独的科学家提高任何项目影响力的能力。...(一个h指数为20的科学家发表了20篇论文，其中每一篇文章至少有20次被引用。) 团队说明Q因子甚至在科学生涯的早期也是有预测功能的。...◆ ◆ ◆ 预测影响 Barabási和他的同事曾经设计过另一种模型，能够根据之前的引文历史来预测一篇论文将获得的引文数量。但是在预测科学家未来表现时出现了不同结果。...如果所有指标全部可以应用，从某种角度来说，指标多样性是件好事，至少可以避免对超出限制的部分指标过渡依赖。“h指数并不总是能被很好的利用。”他说。 "我并不赞成仅仅支持最高Q值的科学家"。
LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...因此，我们需要能够对模型的预测进行解释，从而帮助我们来判断模型是否可靠。 何谓“解释一个预测结果”，作者的定义是：通过文本的或者视觉的方式来呈现样本的具体组成部分跟模型预测结果之间的关系。...选择一个天然可解释的简单模型 有一些模型天生就是可解释的，比如线性模型、决策树。我们就可以利用这些简单的可解释模型来帮助我们解释复杂模型的预测结果。 3....g的各个w可以可视化出来，看出不同特征的贡献程度。比如下面的例子： ? 通过对两个模型，在同一个样本上的解释，我们可以发现第一个模型解释性更好，因为找到了正确的特征。
大规模部署模型：使用Spark将经过训练的神经网络模型应用于大量数据。 超参数调整 深度学习机器学习（ML）技术的一个例子是人工神经网络。...他们需要一个复杂的输入，如图像或录音，然后对这些信号应用复杂的数学变换。这个变换的输出是一个更容易被其他ML算法操纵的数字向量。...由于TensorFlow可以使用每个工作人员的所有内核，因此我们只能在每个工作人员上同时运行一个任务，并将他们一起批处理以限制争用。...下面的笔记本展示了如何安装TensorFlow并让用户重新运行这篇博文的实验： 使用TensorFlow分布式处理图像 使用TensorFlow测试图像的分布处理 按比例部署模型 TensorFlow模型可以直接嵌入管道中...作为一个例子，我们展示了如何从一个已经被训练的股票神经网络模型标记一组图像。 该模型首先使用Spark内置的广播机制分发给集群的工作人员： 用gfile 。
RNN 的输入可以是表征字符的向量，可以经过训练在训练数据集的基础上生成新的句子。RNN 模型的好处在于保留句子中的情景，能够推演“cat sat on mat”的意思是猫在垫子上面。...使用情况：图像处理、人脸识别、计算机视觉 卷积神经网络（CNN）特别之处在于，设计这种模型时它的输入就已经被定为图像。...前馈神经网络的目标与使用反向传播的其他监督神经网络很类似，让输入有理想的、经过训练的输出。前馈神经网络是解决分类和回归问题的一些最简单有效的神经网络。...例如你手头有附近一组房屋的大小和价格，你就能用线性模型预测给定大小的房屋的价格。 需要指出的是，线性模型可以接受多个 X 特征输入。...深广网络将线性模型和前馈神经网络结合在一起，因此网络得出的预测既有记忆也有泛化功能。这类模型可以用于分类和回归问题。深广网络的预测相对较准，可以减少特征工程。由此，在两边都取得最好的结果。
除此以外，Tensorflow也广泛应用在医疗、艺术和生物检测方面。这里详细介绍医疗和艺术方向的应用案例~ 利用AI预测糖尿病 即便专业的医生也很难借助视网膜图片预测糖尿病，但是深度学习却可以做到。...艺术方面的应用 在音乐、绘画这块的领域使用TensorFlow构建深度学习模型，人类可以更好地理解艺术。...使用PaddlePaddle进行深度学习预测，可利用商超生鲜的历史销售数据，提取出多个影响销量的条件，借助DNN神经网络建立销量预测模型，就可以预测出有效的进货量。...热点预估模型 人工筛选互联网中质量好、热度高的内容需耗费大量时间，而热点时效性较强，很可能被发现时已经开始降温了。...使用PaddlePaddle搜集内容分类、内容来源、舆情热点等60+维度，经过训练可得到热点预估模型，自动完成对文本内容质量的初步判定，节约编辑团队筛选优质内容的工作时间，保证热点能够迅速被发现。
人工神经网络 人工神经网络模型得名于此，基于这样一个事实，即拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连通性和行为的启发，最初旨在了解大脑功能。...为了创建一个网络，人工神经元分层排列，一层的输出作为下一层的输入。网络的节点可以被认为是持有上述等式中的y值，它们变成了x下一层的值。...应用程序包括预测两个数据点的相关程度，并在潜在空间上强制执行一些结构，这对进一步的预测任务很有用。编码器-解码器架构的另一个好处是，一旦经过训练，解码器可以单独使用来生成新的预测。...通常只在单个训练示例（例如，单个图像或基因序列）上训练它是一个好主意。这个经过训练的模型对进行预测没有用处，但该训练擅长揭示编程错误。...神经网络（或任何机器学习模型）的过度拟合，意味着模型开始简单地记忆训练集的特征，因此开始失去泛化到新数据的能力。 用于训练神经网络的流行软件包包括PyTorch 和Tensorflow 。
本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作： 构建一个模型， 用样例数据集对模型进行训练，以及 利用该模型对未知数据进行预测。...模型具有许多类型，挑选合适的类型需要一定的经验。本教程使用神经网络来解决鸢尾花分类问题。神经网络可以发现特征与标签之间的复杂关系。神经网络是一个高度结构化的图，其中包含一个或多个隐含层。...例如，图 2 显示了一个密集型神经网络，其中包含 1 个输入层、2 个隐藏层以及 1 个输出层： 当图 2 中的模型经过训练并获得无标签样本后，它会产生 3 个预测结果：相应鸢尾花属于指定品种的可能性...损失越低，模型的预测效果就越好。 TensorFlow有许多可用于训练的优化算法。learning_rate 被用于设置每次迭代（向下行走）的步长。...plt.show() 评估模型的效果 模型已经过训练，现在我们可以获取一些关于其效果的统计信息了。 评估 指的是确定模型做出预测的效果。
（来源：PyTorch 教程：构建简单的神经网络）机器学习是人工智能的一个子领域，它提供了一组算法。 这些算法允许机器从可用的历史数据中学习模式和趋势，以预测相同数据的先前已知结果。...然而，主要目标是使用经过训练的模型将其推论推广到训练数据集之外，从而在不明确编程的情况下提高预测的准确性。用于这些任务的一种算法是神经网络。...神经网络属于机器学习的一个子领域，称为深度学习，它由通常比机器学习模型训练成本更高的模型组成。...预测性维护的一个主要示例是 Ping 服务。 他们开发了一种监控设备，可以持续监控风力涡轮机叶片的声学特征，以检测并通知任何变化或损坏。...Python 通常是构建机器学习模型的首选语言。 但是，TensorFlow Lite 可以轻松地使用 C、C++ 或 Java 开发模型并在不连接到互联网的情况下部署它们。
人工神经网络 人工神经网络模型得名于这样一个事实，即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发，最初设计用于学习大脑的功能。...也不能保证该模型在新的数据上给出准确的预测。 人工神经元是所有神经网络模型的基石。人工神经元只是一个数学函数，它以特定的方式将输入映射（转换）为输出。...为了创建一个网络，人工神经元被分层排列，一层的输出是下一层的输入。网络的节点可以被视为持有上述方程中的y值，这些值成为下一层的x值。...自编码器-解码器架构的另一个好处是，一旦经过训练，解码器就可以单独使用生成新的预测、生成可以在实验室进行验证的数据，并有助于合成生物学工作。...选择神经网络作为预期应用的适当模型（图1）后，只用单个训练示例（例如，单个图像或基因序列）对其进行训练通常是一个好主意。这种经过训练的模型对于做出预测没有什么用处，但是这种训练可以很好地发现编程错误。
类似的过程已经应用于很多领域，并且都已产生了非常“博学”的神经网络。每个领域我们将涉及： 训练模型所需的数据 所使用的模型架构 结果 图片分类 神经网络通过训练可以识别图片中包含的物体。...例如著名的 ImageNet 数据集已被广泛用作卷积架构的评测基准，经过训练的神经网络可以获得比人类更准确的图片分类效果： 早在 2015 年，计算机经过训练已可实现比人类更出色的图中物体分类能力。...深度学习架构 神经网络可以对一系列元素中的下一个元素建模，可以查看序列中的上一个字符，并且对于指定的过往序列，还可以判断随后最有可能出现哪个字符。...这样的架构还可用于通过连续生成的横轴和纵轴坐标生成手写文字，这种做法与通过一个个字符生成语言的方法不谋而合。感兴趣的读者可以试试这个演示。 神经网络的手写笔迹。不过，真的还能叫“手”写吗？...本文涉及的模型有很多开源的实现，因此任何人都可以下载一个“训练完成的”模型，并用于处理自己的数据，例如我们可以下载训练好的图片分类器，随后将其用于图片分类处理，或识别图片中框出的物体。
就像我们在认为卷积神经网络在经过训练之后拥有了超越人眼的识别能力，但其实神经网络并没有超越人类。...但是如果测试样本的分布发生了偏移，一个有恶意的敌人故意生成这种样本尝试去欺骗模型，这些模型是很脆弱的。 一个人工智能系统在训练时或者在进行预测时都有可能被攻击者盯上。...由于算法中预测误差是以损失函数的凸性衡量的，这就让攻击者有机会找到对推理表现影响最大的一组点进行攻击。即便在更复杂的模型中也有可能找到高效的攻击点，深度神经网络就是这样，只要它们会用到凸优化。...他们只要在推理阶段（模型训练完成之后）的输入上动动手脚，就可以立即让模型得出错误的结果。 要找到能让模型做出错误预测的干扰，有一种常用方法是计算对抗性样本。...关于聪明汉斯 一个开源的 cleverhans 项目，是 TensorFlow下面的一个子库，用于对抗样本生成的标准实现，也可用于对抗训练和再现基准。
不知道大家有没有听说过BP（Backpropagation）神经网络算法，听上去比较高级，但其实也是挺酷的！而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗？...弄个BP神经网络模型：就像是在搭积木一样，做一个合适的BP神经网络模型。挑一下你喜欢的模型样式，比如要多少层，每层多少神经元。...有点深度学习经验的话，可以用TensorFlow、PyTorch这些工具帮你造个神经网络。 切分训练和验证阶段：把数据切成两块，一块给训练，一块给验证。...这么做是为了帮助你的模型在遇到从没见过的数据时不会搞错。免得把自己吓得不轻。 定个损失函数和优化器：可以用均方误差这种方式来量一下你的预测和实际值之间有多大的出入。...所以你可以尝试各种组合，就像是在寻找自己最爱的口味的小吃一样。 测评时间：把经过训练的模型拿到测试集上走一走。看看它的表现咋样。
简单地说，推理(也称为预测)是神经网络经过训练后所做的“模式识别”。...在这里，人工智能模型在应用程序中提供智能功能，比如检测金融交易中的欺诈行为，用自然语言交谈搜索互联网，以及在制造故障发生之前修复它们的预测分析。...虽然目前大多数的人工智能推理都是在cpu上进行的，但是NVIDIA Tensor Core GPU正迅速被整个人工智能模型所采用。...去年由谷歌开源的高度复杂的人工智能模型BERT，现在可以理解散文并以超人的准确性回答问题。 衡量人工智能模型复杂性的一个指标是它们拥有的参数数量。AI模型中的参数是存储模型所学习到的信息的变量。...更新可以每月、每周甚至每天进行。拥有一个用于人工智能训练和推理的单一平台可以极大地简化和加速在应用程序中部署和更新人工智能的过程。
不知道大家有没有听说过BP（Backpropagation）神经网络算法，听上去比较高级，但其实也是挺酷的！而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗？...弄个BP神经网络模型：就像是在搭积木一样，做一个合适的BP神经网络模型。挑一下你喜欢的模型样式，比如要多少层，每层多少神经元。...有点深度学习经验的话，可以用TensorFlow、PyTorch这些工具帮你造个神经网络。切分训练和验证阶段：把数据切成两块，一块给训练，一块给验证。...这么做是为了帮助你的模型在遇到从没见过的数据时不会搞错。免得把自己吓得不轻。定个损失函数和优化器：可以用均方误差这种方式来量一下你的预测和实际值之间有多大的出入。...所以你可以尝试各种组合，就像是在寻找自己最爱的口味的小吃一样。测评时间：把经过训练的模型拿到测试集上走一走。看看它的表现咋样。
通过神经网络反复地输入数据；在每次迭代中，对神经网络的预测结果与正确结果进行对比，然后基于对比结果的偏差量、方向，调整神经网络的每一项权重。 上图展示了神经网络的训练过程：这一流程被反复执行无数次。...成果 作为结果，在分配给这些框架的中心任务－图片分类，算法现在可以输出优于人工的结果了。...在著名的ImageNet数据集中（最常被作为卷积神经网络框架的标杆）， （传送门：http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/） 在图片分类这一任务上，经过训练的神经网络现在可以取得...深度学习框架 神经网络可以在一个系列的元素里去推断下一个元素是什么。它能参考之前输入的字符的顺序，根据给定的一串已经输出来的字符，来预测哪一个字符会在下一个出现。...text=Handwriting&style=&bias=0.15&samples=3） 神经网络的生成的手写字迹。可以称之为 “手”写吗？
具有高偏差的模型可以说对经过训练的模型具有更强的约束，而具有低偏差的模型对被建模的属性所做的假设较少，并且理论上可以对各种函数类型建模。...人工神经网络 人工神经网络模型得名于这样一个事实，即正在拟合的数学模型的形式是受大脑中神经元的连接和行为的启发，最初是为了了解大脑功能而设计的。...换句话说，如果任何过程（生物或其他）可以被认为是一组变量的函数，那么该过程可以被建模到任意精度，只受模型的大小或复杂性的制约。人工神经元是所有神经网络模型的组成部分。...为了创建一个网络，人工神经元被排列成层，一个层的输出是下一个层的输入。网络的节点可以被认为是持有上述方程中的y值，它成为下一层的x值。...一旦网络通过了这个基本的调试测试，就可以对整个训练集进行训练。用于训练神经网络的流行软件包包括PyTorch和Tensorflow，训练神经网络对计算的要求很高。
在人工智能发展史上，各类算法可谓层出不穷。近十几年来，深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。...随机森林是一种流行的决策森林模型。在这里，你可以看到一群树通过投票结果对一个例子进行分类。 决策森林是由许多决策树构建的，它包括随机森林和梯度提升树等。...一旦你的模型经过训练，你就可以直接绘制它或者用易于解释的统计数据来分析它。 高级用户将受益于推理时间非常快的模型（在许多情况下，每个示例的推理时间为亚微秒）。...可以使用相同的 API 来实验不同类型的模型，更重要的是，可以使用相同的工具，例如 TensorFlow Serving 来部署这两种模型。...对于神经网络用户，你可以使用决策森林这种简单的方式开始 TensorFlow，并继续探索神经网络。 代码示例 下面进行示例展示，可以让使用者简单明了。 ?
在人工智能发展史上，各类算法可谓层出不穷。近十几年来，深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。...随机森林是一种流行的决策森林模型。在这里，你可以看到一群树通过投票结果对一个例子进行分类。 决策森林是由许多决策树构建的，它包括随机森林和梯度提升树等。...一旦你的模型经过训练，你就可以直接绘制它或者用易于解释的统计数据来分析它。 高级用户将受益于推理时间非常快的模型（在许多情况下，每个示例的推理时间为亚微秒）。...可以使用相同的 API 来实验不同类型的模型，更重要的是，可以使用相同的工具，例如 TensorFlow Serving 来部署这两种模型。...对于神经网络用户，你可以使用决策森林这种简单的方式开始 TensorFlow，并继续探索神经网络。 代码示例 下面进行示例展示，可以让使用者简单明了。
大规模部署模型：使用Spark将经过训练的神经网络模型应用于大量数据。 超参数调整 深度学习机器学习（ML）技术的一个例子是人工神经网络。...他们需要一个复杂的输入，如图像或录音，然后对这些信号应用复杂的数学变换。这个变换的输出是一个更容易被其他ML算法操纵的数字向量。...由于TensorFlow可以使用每个工作人员的所有内核，因此我们只能在每个工作人员上同时运行一个任务，并将他们一起批处理以限制争用。...下面的笔记本展示了如何安装TensorFlow并让用户重新运行这篇博文的实验： 使用TensorFlow分布式处理图像 使用TensorFlow测试图像的分布处理 按比例部署模型 TensorFlow模型可以直接嵌入管道中...作为一个例子，我们展示了如何从一个已经被训练的股票神经网络模型标记一组图像。
它是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它提供低延迟和高吞吐量。TensorRT可以从每个深度学习框架导入经过训练的模型，从而轻松地创建可以集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...本视频演示如何使用NVIDIA TensorRT配置基于字符级语言模型的简单递归神经网络(RNN)。...您可以将经过训练的模型从每个深度学习框架导入TensorRT中，并轻松创建可集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...在TensorRT中包含的Universal Framework Format (UFF)工具包的帮助下，将经过训练的TensorFlow模型导入TensorRT非常简单。 2....这可以帮助工程师和科学家们在 MATLAB 中开发新的人工智能和深度学习模型，且可确保性能和效率满足数据中心、嵌入式应用和汽车应用不断增长的需求。
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