作者：James Loy 机器之心编译 参与：陈韵竹、王淑婷 这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验，编写了一份攻略。...动机：为了深入了解深度学习，我决定从零开始构建神经网络，并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信，对于任何有理想的数据科学家而言，理解神经网络内部的运作方式都非常重要。...在训练神经网络时使用学习率 使用卷积进行图像分类任务 最后一点想法 在撰写此文的过程中，我已经学到了很多，希望本文也能对你有所帮助。...在没有完全了解神经网络内部工作原理的情况下，虽然使用诸如 TensorFlow 和 Keras 之类的深度学习库可以让我们很容易地建立深度网络，但我认为对于有抱负的数据科学家而言，深入理解神经网络还是大有裨益的...延伸阅读： 从零开始：教你如何训练神经网络 了解神经网络，你需要知道的名词都在这里 从感知机到深度神经网络，带你入坑深度学习
这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验，编写了一份攻略。...动机：为了深入了解深度学习，我决定从零开始构建神经网络，并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信，对于任何有理想的数据科学家而言，理解神经网络内部的运作方式都非常重要。...这是可取的，因为它防止了过度拟合，并且使得神经网络具有更强的泛化能力。 下一步 幸运的是，我们的探索还没有结束。关于神经网络和深度学习还有很多需要学习的地方。...在训练神经网络时使用学习率 使用卷积进行图像分类任务 最后一点想法 在撰写此文的过程中，我已经学到了很多，希望本文也能对你有所帮助。...在没有完全了解神经网络内部工作原理的情况下，虽然使用诸如 TensorFlow 和 Keras 之类的深度学习库可以让我们很容易地建立深度网络，但我认为对于有抱负的数据科学家而言，深入理解神经网络还是大有裨益的
摘要 猫头虎博主 为您带来：深度学习正在改变我们看待计算机视觉、自然语言处理等领域的方式。如何入门并构建您的第一个模型呢？...本文将为您详解如何使用TensorFlow和Keras两大神器轻松构建神经网络。 深度学习入门、TensorFlow基础、Keras教程、构建神经网络。...深度学习与神经网络简介 深度学习是机器学习的一个子集，主要使用神经网络来模拟人的思维方式，从而实现学习。 2....TensorFlow与Keras的魅力 2.1 TensorFlow简介 TensorFlow是一个由Google开发的开源框架，用于构建和部署机器学习模型。...评估模型 使用测试数据集评估模型的准确性。 model.evaluate(x_test, y_test) 总结 深度学习和神经网络为AI领域带来了巨大的潜力。
选自automating the future 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 在这篇文章中，作者们使用 Elixir 编程语言创建一个标准的 3x3 深度学习神经网络。...创建你的第一个神经网络是比较简单的，在过程中你可以看到如何用少量的代码来自动完成一项给定的任务。 在这篇文章中，我们将使用 Elixir 编程语言创建一个标准的 3x3 深度学习神经网络。...用途 现在的大数据需要未来的自主深度学习系统。为了掌握这些系统工作的原理，我们将构建一个标准的神经网络来学习一个小的问题集。...我发现用 Elixir 从头开始设计和构建这些类型的系统时，有三件事是有帮助的。读者可以参考以下链接作为辅助： 1....这个帖子可以作为 Elixir 社区的一个例子，作为从头开始学习设计深度学习网络的一种方式！ ?
那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。...PyTorch不是使用具有特定功能的预定义图形，而是为我们提供了一个构建计算图形的框架，甚至可以在运行时更改它们。这对于我们不知道在创建神经网络时应该需要多少内存的情况很有用。...纯文本等 你可以使用DeepLearning4j构建的深度学习模型是： 1. 卷积神经网络（CNN） 2. 递归神经网络（RNN） 3....如果您熟悉Python并且没有进行一些高级研究或开发一些特殊类型的神经网络，那么Keras就适合您。它更多的是让你取得成果，而不是陷入模型错综复杂的困境。...下图是详细介绍我们所涵盖的每个深度学习框架的信息图。你可以选择下载，打印并在下次构建深度学习模型时使用它！
搭建卷积神经网络 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务 作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？...| 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统 教程 | 盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像 仅需15分钟，使用OpenCV+...构建自己的神经机器翻译系统 教程 | 从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型 资源 | 谷歌全attention机器翻译模型Transformer的TensorFlow实现 教程 | 如何使用...| Docker Compose + GPU + TensorFlow 所产生的奇妙火花 工具方法 教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化 教程 | 如何用百度深度学习框架...资源 | 只需1200美元，打造家用型深度学习配置（CPU+GTX 1080） 教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700美元深度学习机器构建指南 从硬件配置到框架选择，请以这种姿势入坑深度学习
同时，PyTorch 并不是整体式 C++ 框架的 Python 绑定。其目的是与Python 深度集成，并允许使用其他 Python 库。...高效地使用 TensorFlow 2.0 方法是，使用高级的 tf.keras API（而不是旧的低级 AP，这样可以大大减少需要编写的代码量。...Keras Keras 是用于构建神经网络模型的高级前端规范和实现。Keras 支持三种后端深度学习框架：TensorFlow、CNTK 和 Theano。...从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。...幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。 图像分类中使用的卷积神经网络（也称为 ConvNets 或 CNN ）是迁移学习的代表。
同时，PyTorch并不是整体式C++框架的Python绑定。其目的是与Python深度集成，并允许使用其他Python库。 ?...高效地使用TensorFlow 2.0方法是，使用高级的tf.keras API（而不是旧的低级AP，这样可以大大减少需要编写的代码量。...Keras Keras是用于构建神经网络模型的高级前端规范和实现。Keras支持三种后端深度学习框架：TensorFlow、CNTK和Theano。目前亚马逊正在全力为Keras开发MXNet后端。...从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。...幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。 图像分类中使用的卷积神经网络（也称为ConvNets或CNN）是迁移学习的代表。
Nvidia通过为所有主要的深度学习软件框架集成CUDA加速，使得训练模型变得容易。这些软件框架简化了开发和部署深度学习应用程序的过程。 ?...这些框架大多有细微的差别，但每个框架通常都提供了构建神经网络的方法和训练神经网络的算法。虽然有许多不同的框架，每个框架都有自己的好处....TF-TensorFlow Tensorflow就是深度学习框架之一 ? TensorFlow是种流行的深度学习框架，由谷歌公司开源。...迁移学习将学习到的特征从现有的神经网络提取到新的神经网络。当创建大型训练数据集不可行时，经常使用迁移学习。...记住：与tensorflow和其他框架不同，tensorRT不用于训练深度学习模型，而是在你完成训练时 使用tensorRT优化模型以进行部署，转换过程重新构建模型以利用高度优化的GPU操作，从而降低延迟并提高吞吐量
值得庆幸的是，我们现在已经有了易于使用的开源深度学习框架，旨在简化复杂和大规模深度学习模型的实现。使用这些神奇的框架，我们可以实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。...如果从头开始编写一个卷积神经网络，则需要几天（甚至几周）才能得到一个有效的模型，我们却没法等这么长的时间！ 这正是深度学习框架真正改变了局面的地方。 ?...深度学习框架利用预先构建和优化好的组件集合定义模型，为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。...根据此链接的内容检查PyTorch安装步骤，准备好框架之后，再检查以下两个资源，利用PyTorch构建第一个神经网络： 学习如何使用PyTorch来构建快速和准确的神经网络-4个不错的案例研究 https...如果你熟悉Python，并且没有进行一些高级研究或开发某种特殊的神经网络，那么Keras适合你。 Keras的重点更多地放在取得成果上，而不是被模型的复杂之处所困扰。
DeepStream SDK提供完整的框架和所有基本的构建块。它可以让开发者专注于自己的核心深度学习网络和IP，而不是从头开始设计端到端解决方案。 ?...DeepStream SDK提供了通过异构并发神经网络体系结构获得丰富洞察力的能力。开发人员可以利用多个神经网络来处理每个视频流，给他们带来灵活性，引入不同的深度学习技术，以交付更智能的见解。...DeepStream的框架使开发人员能够构建复杂的应用程序管道，并从边缘到云无缝地部署它们。 开发人员越来越多地转向人工智能来处理视频，因为它已经被证明比以前的方法提供了更好的性能。...DeepStream还提供了样本代码和预先训练的深度学习模型，用于在视频流上执行分类和对象检测。
★★★ 有许多软件框架为机器学习和深度学习提供了必要的函数、类和模块。我们建议在研究的早期阶段不要使用这些框架，而是从头开始实现基本算法。...★ 机器学习基础 机器学习是基于数据训练计算机的一门艺术和科学。它是计算机科学和数学交叉的相对确定的领域，而深度学习只是它的一个很小的子领域。机器学习的概念和工具对于理解深度学习非常重要。...从头开始实现这些算法助于理解机器学习的原理。...★ 在 Python 中从头开始实现一个神经网络 ★ 改进神经网络的学习方式 训练神经网络并不容易。...上使用 Torch 7 训练自编码器 ★★ 在 Keras 中构建自编码器 ★ 概率图模型（Probabilistic graphical models/PGMs） 概率图模型（PGM）在统计学与机器学习的交叉领域形成一个独立的分支
【新智元导读】 PyTorch今天发布，这是一个支持强大的 GPU 加速的张量计算（类似numpy），构建基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络的深度学习研究平台。...而PyTorch这边是动态地生成计算图结构(Computational Graph)的，所以可以在训练时动态改变图的拓扑，而不用改代码重新开始。 新智元：对GAN 和 深度强化学习支持怎么样？...动态神经网络：基于 tape 的 Autograd PyTorch 具有独特的构建神经网络的方法：使用并重放 tape recorder。...大多数框架，如 TensorFlow，Theano，Caffe 和 CNTK 都是静态的。使用者必须构建一个神经网络，并重复使用相同的结构。更改网络表现的方式意味着必须从头开始。...以Python为先 PyTorch 不是把 Python 绑到 C++ 框架上去，而是深度集成到 Python 语言中。
在深度学习任务中，最广泛使用的神经网络是卷积神经网络（CNNs），它能够将非结构化的图像数据转换成结构化的对象标签数据。...此外，从头开始构建的推理机也很难比一个久经测试的深度学习框架表现更优。 图1 TensorFlow对第三方库的依赖。...因为依赖于许多第三方库，将现有的深度学习平台（如TensorFlow）移植到物联网设备并不是一个简单的过程。...从头开始构建简单的推理引擎不仅需要较少的开发时间，而且相比现有的深度学习引擎，如TensorFlow，表现更加优秀。...因此我们得出结论，从头开始构建一个嵌入式推理引擎或许是向物联网设备提供深度学习能力的可行方法。 更进一步 相比从头开始手动构建模型，我们需要一种更方便的方式来在物联网设备上提供深度学习能力。
他们以提供零基础的深度学习课程而闻名，宣称：只要你有高中数学基础、一年的编程经验，就能通过七周的学习，具备一流的深度学习实践能力。 刚刚，他们宣布了一件事。...下一个fast.ai的课程，将完全基于一个使用PyTorch开发的框架，抛弃原来的TensorFlow和Keras框架。这是为什么？...这个新框架不是基于静态计算图，而是一个动态的框架，这为我们带来了新的希望。它说，动态框架让我们在开发自己的神经网络逻辑时，只需要写普通的Python代码，像正常用Python一样去debug。...为什么在PyTorch上构建一个新框架？ 然而，对于课程的第一部分来说，PyTorch还远远谈不上是一个很好的选择。没有机器学习背景的人根本没法上手。...所以我们在想，能不能构建一个比Keras更好的东西，用来快速训练最棒的深度学习模型。 经过一些研究和探索后，我们做到了。我们构建的模型比用Keras构建的更快、更准确、更复杂，而且更少的代码写就。
在深度学习框架下构建模型，无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码，便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。...深度学习框架利用预先构建和优化好的组件集合定义模型，为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。...PyTorch PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口，可用于建立深度神经网络和执行张量计算。Torch是一个基于Lua的框架，而PyTorch则运行在Python上。...可以使用Deeplearning4j构建的深度学习模型有： 1) 卷积神经网络(CNNs) 2) 递归神经网络(RNNs) 3) 长短时记忆(LSTM)等多种结构....但是，当用到递归神经网络和语言模型时，Caffe落后于其他框架。Caffe的主要优点是，即使没有强大的机器学习或微积分知识，也可以构建出深度学习模型。
Stone）：假设你很了解某个深度学习框架，你就可以帮助别人使用任何框架。...你可能会遇到论文中代码是另一个框架或整个流程都使用另一种语言的情况。相比在自己喜欢的框架中从头开始编写模型，使用「外来」语言会更容易。...此外，该 notebook 的开发目的是为了使框架之间的对比更加容易，而模型加速则不是必要的。...当然，该项目的目的是使用速度和推断时间等指标来对比不同的框架，而不是为了评估某个框架的整体性能，因为它忽略了一些重要的对比，例如：帮助和支持、提供预训练模型、自定义层和架构、数据加载器、调试、支持的不同平台...相比之下，我们今天发布的 repo 1.0 完整版更像是深度学习框架的罗塞塔石碑，在不同的框架上端到端地展示模型构建过程。
在深度学习框架下构建模型，无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码，便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。...深度学习框架利用预先构建和优化好的组件集合定义模型，为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。...PyTorch PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口，可用于建立深度神经网络和执行张量计算。Torch是一个基于Lua的框架，而PyTorch则运行在Python上。...可以使用Deeplearning4j构建的深度学习模型有： 1) 卷积神经网络(CNNs) 2) 递归神经网络(RNNs) 3) 长短时记忆(LSTM)等多种结构. 8....但是，当用到递归神经网络和语言模型时，Caffe落后于其他框架。Caffe的主要优点是，即使没有强大的机器学习或微积分知识，也可以构建出深度学习模型。
使用Gluon接口，开发人员可以使用简单的Python API和一系列预构建、优化的神经网络组件来构建机器学习模型。这使得开发者更容易使用简单、简洁的代码构建神经网络，而不需要牺牲性能。...下图展示了这个神经网络的结构： ? 要了解更多信息，请到对应教程学习如何构建一个多层感知器（MLP）的简单神经网络，并使用Gluon神经网络构建块。...灵活的结构 训练神经网络模型在计算上是非常密集的，在某些情况下，可能需要几天甚至几周的时间。许多深度学习框架通过严格定义模型和将其与训练算法分离开来，从而减少训练时间。...(The Stanford Natural Language Processing Group) 这就需要为每个例子构建一个不同的神经网络结构。使用传统框架这很难实现，但是Gluon可以解决这个问题。...你必须使用HybridSequential，而不是使用 Sequential（如前面的例子所示）来堆栈神经网络的层。
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