展开

关键词

都可以学:TensorFlow 入门

这是用 TensorFlow 来识别手写数字官方经典入门,数据都是已经处理过准备好了,但是只到计算准确度概率那就停了,缺少拿实际图片运用,初学者看完之后难免发蒙。 识别手写图片因为这个是 TensorFlow 官方,不会说太详细,会加入了一点个理解,英文文档 是最新,中文文档 是用 0.5 版本 TensorFlow,在 1.0 版本跑不起来, 关于交叉熵,举个,我们平常写代码时候,一按编译,一切顺利,程序跑起来了,我们就没那么「惊讶」,因为我们代码是那么优秀;而如果一按编译,整个就 Crash 了,我们很「惊讶」,一脸蒙逼想,这怎么可 image.png 恭喜,到着你就完成了一次简单之旅。 这个入门完成之后对 TensorFlow 有个感性认识。TensorFlow 没有那么神秘,没有我们想那么复杂,也没有我们想那么简单,并且还有很多数学知识要补充呢。

992100

2017年10个失败

今年,项目AlphaGo和Libratus分别在围棋和扑克上完胜世界上最好类玩家。 尽管这些里程碑显示了近几年取得巨大进步,但许多对新兴技术整体成熟度持怀疑态度,尤其对过去12个月中出现一些失败产生失望。 现在尽管我们大多自然是机器粉丝,但是我们也必须意识到一些新技术正在努力地有效地执行他们任务,经常以类不会犯错方式出错。本文梳理了2017年度10个值得注意失败。 5、Google Allo使用头巾表符号来回应枪支表美国有线电视新闻网(CNN)员通过Google Allo收到了一个戴头巾建议。原来这是由于包含手枪符号引发。 这个技巧,即不良样本,会导致计算机通过引入眼无法察觉修改来对图像进行错误分类。过去,如果黑客知道目标计算机系统基本机制,那么对抗才会起作用。

1.7K00
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    8个有用日常

    影响我们生活不胜枚举。虽然有将其称为“机器以邪恶天才统治世界”现象,但我们无法否认通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。 现在您已经掌握了术语,让我们深入研究及其作方式。8个以下列出了您每天可会遇到八个,但您可没有意识到它们AI方面。 这是如何运作机器经常匹配,有时甚至超越力。类婴儿开始识别面部特征,如眼睛、鼻、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸全部。有太多因素使众不同。 社交媒体是一个很好,它也够理解用户产生共鸣内容并向他们建议相似内容。面部识别功还用于社交媒体帐户中,可帮助们通过自动建议为朋友加标签。 8.电支付银行现在正在利用通过简化支付流程来便利客户。通过观察用户信用卡支出模式来检测欺诈方式也是一个示

    2.8K00

    对政府意着什么

    不再是科幻小说,将促进向数字时代过渡。各国和国际社会都纠结于这一问题,忧心业机器迅速扩散后果。 《2017年OECD数字经济展望》在还未破坏和改变,但已开始占据并慢慢渗透经济和社会之时,及时地认识到将会带来潜在好处和机会。 除了伟大剧本和印象深刻演员,剧集成功无疑也时机有关。就在2016年,18次世界围棋冠军李世石被DeepMind公司阿尔法狗(AlphaGo)打败,这是(AI)重大突破。 2 促进向数字时代过渡由于类活动自动化,加之目前在没有为控制或很少况下,机器自主化可使系统运作并适应变化环境,从厂到办公室和服务中心生产率都得到了提高。 还将会影响专家和高薪职业。同时,业机器使用无疑会带来收入增加新机遇,创造新类型作和企业,提高经济,改善社会福利。

    435110

    对政府意着什么

    不再是科幻小说,将促进向数字时代过渡。各国和国际社会都纠结于这一问题,忧心业机器迅速扩散后果。 《2017年OECD数字经济展望》在还未破坏和改变,但已开始占据并慢慢渗透经济和社会之时,及时地认识到将会带来潜在好处和机会。 除了伟大剧本和印象深刻演员,剧集成功无疑也时机有关。就在2016年,18次世界围棋冠军李世石被DeepMind公司阿尔法狗(AlphaGo)打败,这是(AI)重大突破。 2 促进向数字时代过渡由于类活动自动化,加之目前在没有为控制或很少况下,机器自主化可使系统运作并适应变化环境,从厂到办公室和服务中心生产率都得到了提高。 还将会影响专家和高薪职业。同时,业机器使用无疑会带来收入增加新机遇,创造新类型作和企业,提高经济,改善社会福利。

    39560

    022 发现仓储物流系统里

    “假如都献出一点爱,世界将变成美好间”,这是以前我小时候听到一首流行歌曲,讲之间互助友爱美好事,歌词里透露出浓浓通常讲之间关系,那在仓储物流系统里,设备之间存在不存在“”呢,或者准确说叫有没有“机”呢。 先看看什么叫,还是先百度一下:之间公平、平等、关怀、互助等优良品格那和机器之间,我们在这里更多关注一下“互助”这个因素,看看在仓储物流系统有哪些体现“场景。 在某些要频繁应付中重载物料单元并且需要在线进行观察和很细微艺过程作中,采用助理机械是一个明选择。 机协作机械手随着近几年来业4.0概念提出和中国造2025计划部署,越来越多听到无厂和无概念,说以后很多作都要被机器取代,这是未来方向 ,于此同时,又有一批专家倒是觉得未来方向是机协作

    16430

    SAP服务Recast.AI一个简单

    SAP C4HANA和增强现实(AR)技术结合又一个创新案和使用Recast.AI创建具有聊天机器:?本文介绍如何用Java代码同recast.AI网站上创建好模型交互。 我创建了一个名为get-product-infomation机器学习模型,用Add an expression下面这么多句去喂这个模型:? 下面是用Java代码方式消费这个模型:public class RecastAIService { private final static String RECAST_AI_URL = 传入I am looking for some materials,recast.AI解析出这个句意图有99%性是get-product-information:? Java代码返回也确实是recast.AI模型里维护回复之一:?

    20310

    SAP服务Recast.AI一个简单

    关于这个完整介绍,请参考公众号 “汪熙”两篇文章: SAP C4HANA和增强现实(AR)技术结合又一个创新案 和使用Recast.AI创建具有聊天机器: 本文介绍如何用 我创建了一个名为get-product-infomation机器学习模型,用Add an expression下面这么多句去喂这个模型: 一会测试时,我会用这个句进行测试 I am looking 如果任意输入一句话,recast.AI识别出来意图为get-product-infomation, 我希望AI自动返回一些句,这些句定义在recast.AI模型Actions标签页下面: 比如这个 下面是用Java代码方式消费这个模型: public class RecastAIService { private final static String RECAST_AI_URL = 99%性是get-product-information: Java代码返回也确实是recast.AI模型里维护回复之一: 要获取更多Jerry原创文章,请关注公众号汪熙:

    33020

    医疗

    保留传统医疗机构医生,据此来讨论医疗行业融合)医疗结合,无论是对患者还是医生,要实现是给他们一种在和打交道体验。 如在患者这个角度,疾病产生到发现可以通过结合移动终端来实现。 如患者可以通过语音叙述方式向移动终端描述自己症状,移动终端通过自然语言识别系统,分析描述中关键字或词语,然后自动后台知识库进行检索,通过症状来判断可疾病及及程度,当然,也可是在体内植入芯片 此时,完全担任患者家庭医生角色,在判断出疾病及程度后,移动终端可以根据不同况生成不同备选方案,通过语音或是文字方式反馈给患者;或者是患者通过可穿戴式设备终端进行直接交流 此外,在医生诊断时,不再是以病本身以外任何其他介质作为唯一身份标识,而是直接通过自身特征,如瞳孔扫描,面部识别等,全息影像技术可以清楚看到病伤口,强大医学知识库以往病历数据融合后植入医生

    1K60

    游戏

    1 游戏正在改变着游戏,无论是NPC、内容自动生成还是分析玩家行为等,正在为游戏赋予着更鲜活生命力,让游戏变得更加有趣。 同样,游戏,也在推动着发展,为灵魂赋予了活生生肉体。1.1 让大众认识你是从什么时候开始发现大众都在讨论呢? 只不过围棋这一役,算法屌了点,算力牛了点,舞台大了点,媒体吹了点,大众便高潮了。依托于游戏万众瞩目擂台,向世展现了它如今实力潜力,让世争相朝拜。 强化学习.png2 游戏、仿真环境 以上提到了游戏对直接推动作用,接下来将探索游戏对发展间接推动作用。 关于游戏,不得不提到游戏引擎。 4 总结无论是作为测试算法载体,亦或是作为普及大众载体,更或是为提供无限可训练场,游戏对推动作用是无可置疑。游戏,两者息息相关。

    846240

    技术:同时进化双生

    像 D-Wave 2X 这样 1000 位量计算系统,同时搜索 2∧1000 个可方案,具备超大体量计算力,符合开启全面数据学习算力要求。 一旦成功研制出商业上可行计算机,在几秒钟内完成今天计算机几千年计算量。,特别是依赖大规模数据处理机器学习技术,将大大受益于量计算,从而产生无限可。 而如果使用量计算,则可以把硬件体积和耗大大降低,有利于技术通用化。? 要运用到大量数据接收和处理,但 0 和 1 经典计算却始终只进行单一向计算,给深度发展带来了巨大不便。 技术可以实现对量计算自校准评估,所以量计算驱动可以回头帮一下量计算,通过多元推导方式检视量计算过程结果。所以说,和量计算似乎是一对不得不同时进化双生。完

    426100

    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 举个,如果你希望一个吸尘器以清理灰尘总量来做为衡量性标准,有可这个体会习得行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达到目标。因此,如果以环境干净度来做为衡量标准则达到较好结果。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

    67960

    2021年:机器

    其中两个领域是机器技术和,我们将在这十年中看到它们在2021年巨大发展中得到广泛应用。 但是,其预期机器会杀死或保护我们,不如说我们将看到大部分是运送和准备食物。 2020年末发生一件大事是,美国联邦航空局(FAA)扫清了无机运送道路,使无机可以在口稠密地区和夜间飞行。 令我惊讶是,我们本可以回到自动机概念,将客户准备和提供食物客户区分开。尽管如此,自动化餐厅似乎仍在融合业机器来准备和运送食物。 自动化解决了两个问题:缺少想在快餐店(实际上,我所在地区所有都有求救信号),以及在大流行期间保持营业场所畅通。 最后,我们缺少成千上万卡车司机,解决此问题方法之一是将自动牵引拖车设备安装在长途路线主要高速公路上。由于会正在之抗争,所以这一结果很不明确。

    30300

    图灵机

    图灵机 ?今天白天有两件事,第一是我看到了一篇知乎神文,讨论比图灵机更强悍计算模型。第二是朋友圈讨论群都在刷亚马逊机器学习年会和微软build大会。 对于吃瓜群众来说,是个越炒作越热话题。然而所谓”和我们平时说其实相去甚远。所以也就有了这篇应景而生文章。 欧几里得几何学是,牛顿力学也是,爱因斯坦相对论还是。但是我们注意到一点,其实这里面还是有活动。举个来说,我们在欧几里得几何学里面,要证明三角形三个内角和是180度,离不开思考。 那么从哲学角度看,计算机是什么,是决定论产物,并且是不需要决定论产物。然而事并没有那么美好。 谨以此文普及一下图灵伟大贡献和澄清一下越来越甚嚣尘上终将取代言论。

    631130

    Web时代

    摘要“”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,概念也随之扩展。 是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来科技产品,将会是“容器”。? 增强慧现在非常火,首先是因为云计算发达,提供了强大计算力。高强度算法可以帮助做到需要大量数据来训练、规划,我们有海量数据来做需要大量数据,最重要是如何去获取这些数据。Microsoft Graph允许用户使用组织内数据来推动转型。

    71360

    大数据

    大数据这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做交流。内容是近期对大数据和领域一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域,均取得了超过表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同地方。2. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero告诉我们,大数据大 应 修正为格局大。而格局大 = 数据有效+完备。5. 但是AI边缘计算(雾计算),相对比较冷清,这是一个值得关注领域。6. Domain knowledge 是从事这个行业必须护城河。7. 每个要主动拥抱这个AI大时代。请各位多多指正!????????????????????????????????????????????????大数据未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

    578100

    云计算

    因为这三个东西现在非常非常火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算时候也会提到大数据,谈时候也会提大数据,谈时候也会提云计算。 如果在函数代表着规律,也意着这个规律无论多么奇妙,多么不理解,都是通过大量神经元,通过大量权重调整,表示出来。4.7 经济学解释这让我想到了经济学,于是比较容易理解了。? 可以做非常多,如可以鉴别垃圾邮件,鉴别黄色暴力文字和图片等。这也是经历了三个阶段。第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术,包含哪些词就是黄色或者暴力文字。 由于算法多是依赖于大量数据,这些数据往往需要面向某个特定领域(如电商,邮箱)进行长期积累,如果没有数据,就算有算法也白搭,所以程序很少像前面IaaS和PaaS一样,将程序给某个客户安装一套让客户去用 对一个大数据公司,积累了大量数据,也会使用一些算法提供一些服务。对于一个公司,也不可没有大数据平台支撑。所以云计算,大数据,就这样整合起来,完成了相遇,相识,相知。

    3.7K90

    内涵:从符号涌现到可解释和移

    我们认为,一个可解释必须拥有其决策基本原理,够推断观察到行为,并够在其受众理解和意图背景下解释其决策。为了解决这些问题,我们提出了四个新贡献。 首先,我们根据知觉状态定义任意任务,并讨论可解决方案领域两个极端。其次,界定了内涵解决方案。根据某些定义,它是最优,它描述了任务。 我们提出了一个意义理论,在这个理论中,语言习得者应该模拟语言所描述世界,而不是语言本身。如果话语对主体目标具有预测价值,那么主体就会根据自己目标和感知状态赋予这些话语意义。 在皮尔斯符号学语境中,一个主体群体必须分享符号、指称物和解释者大致近似值,以便进行交流。意义只存在于意图语境中,所以类交流主体必须具有可比较经验和目标。 在某种程度上类似于类激励因素(如饥饿和痛苦)目标函数驱使下,一个学习内涵解决方案主体可不仅够根据自己意图,还够根据受众理解和意图来解释它基本原理。它形成了类感知状态近似。

    11220

    Science:给一个“鼻

    【新元导读】科学家给视觉、听觉,现在他们赋予嗅觉。22个计算机科学家团队最新研究提出了一套够根据不同分化学结构预测它们算法。 Meyer 说:“我们现在知道,我们可以非常具体地为气描述特征指定它结构特征。”如,具有硫基团倾向于产生“大蒜”,具有香草醛类似化学结构,会让受试者闻到“面包一般”气。 Meyer 建议可以将这样模型用于帮助香水或香料制造商合成新,调整分结构以发出特定如檀香或柑橘。 也就是说,即使当前研究表明,计算机可以预测类会用19个描述词中哪一个来描述特定一种气,但假如有更多类别,相同程序否做出同样好预测尚不清楚。 也许这个挑战赛作用主要是提醒们,气感知仍然是类科学家和一个挑战性问题。

    424120

    必知:发展史

    1.2发展史研究不仅思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到历史,应当上溯到历史上一些伟大科学家和思想家所作贡献,他们为研究积累了充分条件和基础理论。这里仅列举几位重要代表物。 以往该试验几乎是衡量机器唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式,机器完全自主;提出外界交流机交互。 ◆90年代,计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、化。技术逐渐数据库、多媒体等主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪明、更有效、更接近。 现代是研究直觉、顿悟、形象思维模式识别研究有密不可分联系。

    61260

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券