https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。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。
【导读】近日,Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析(作为二分类问题),并对这些方法的性能进行比较,主要是基于Python实现多种模型(Naive
可以看到各大主流框架基本都支持Python,目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力,但是Python的各种库实在是太完善了,Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接,爬虫等无所不能,有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上,Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件,做数据采集和预处理都非常方便,并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算,常用的数值计算库如下所示。
图像识别是人工智能中的重要分支之一,通过使用机器学习算法来训练模型,使其能够识别图像中的物体、场景或人脸等。在本文中,我们将介绍使用Python实现图像识别的方法,其中主要使用的是深度学习框架Keras和OpenCV库。
过去的 2018 年,人工智能和机器学习都得到了蓬勃发展,在医疗保健、金融业、语音识别、增强现实等领域, 都能看到机器学习在其中「大展拳脚」。本文将回顾了去年最实用的六个机器学习项目,文中会附上他们的 GitHub 地址,方便大家观摩参阅。
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
导读:Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
在本文中将介绍与我的毕设论文演示案例相关的TensorFlow的一些基础知识,包括张量、计算图、操作、数据类型和维度以及模型的保存,接着在第二部分,本文将介绍演示案例代码中用到的一些TensorFlow 2.0中的高阶API,代码中不会涉及像TensorFlow 1.x版本中的Session等一些较为复杂的东西,所有的代码都是基于高阶API中的tf.keras.models来构建的(具体模型构建使用Sequential按层顺序构建),可以大大的方便读者更好的理解代码。
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794
我们将训练一个手写数字识别分类器,其在著名的MNIST数据集上将具有超过99%的准确率。
上一篇文章总结了Keras的基本使用方法,相信用过的同学都会觉得不可思议,太简洁了。十多天前,我在github上发现这个框架的时候,关注Keras的人还比较少,这两天无论是github还是微薄,都看到越来越多的人关注和使用Keras。所以这篇文章就简单地再介绍一下Keras的使用,方便各位入门。
在今天博客的最后,你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文,您将了解如何使用Keras达到这一目的。
选自TowardsDataScience 机器之心编译 参与:刘晓坤、黄小天 在统计学和机器学习领域,集成方法(ensemble method)使用多种学习算法以获得更好的预测性能(相比单独使用其中任何一种算法)。和统计力学中的统计集成(通常是无穷集合)不同,一个机器学习集成仅由一个离散的可选模型的离散集合组成,但通常拥有更加灵活的结构 [1]。 GitHub 地址:https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设,该假设不一定存
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
最近我们被客户要求撰写关于CNN(卷积神经网络)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在统计学和机器学习领域,集成方法(ensemble method)使用多种学习算法以获得更好的预测性能(相比单独使用其中任何一种算法)。和统计力学中的统计集成(通常是无穷集合)不同,一个机器学习集成仅由一个离散的可选模型的离散集合组成,但通常拥有更加灵活的结构 [1]。 GitHub 地址:https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设,该假设不一定存在于构成模型的假设空间中。从经验的角度看,当模型具有显著的多样性时,集成方法倾
如今DT(数据技术)时代,数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合,而机器学习是AI已经实现的部分,利用机器学习技术,计算机能够通过体验(数据)来像人类一样学习,而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架,实现一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network)来识别图像中的店铺LOGO/招牌。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢?
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息,可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程,以优化神经网络模型
选自Medium 作者:Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析,并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中,而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》(GAN)以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
前段时间分享一个小视频,今天来详细讲解一波如何实现以图搜图,这篇写了好几天,自身能力有限可能没办法写的非常完美,也没有办法把所有点都讲的非常的仔细,但是我都会附上详细的链接,大家有什么不懂的都可以去查一哈,我觉得这个项目还是挺有趣的,最后我还附上了一个视频操作,第一次录视频意外多多,不足之处请大家见谅,如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群,小编会万分感谢的!!!
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入,提取和学习图像的特征,并根据学习到的特征进行分类。
本文由LCatro整理 机器学习 机器学习算法原理 https://github.com/wepe/MachineLearning 机器学习实战原书内容与批注 https://github.com/apachecn/MachineLearning 机器学习的Python 实现 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#1-%E4%BB%A3%E4%BB%B7%E5%87%BD%E6%95%B0 机器学习算法集锦 https://zhuanla
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
在下篇文章中,我还会演示如何将训练好的Keras模型,通过几行代码将其部署到智能手机上。
最近正在审查Andrew Ng的团队在使用卷积神经网络(CNN)的心律不齐检测器上的工作。发现这尤其令人着迷,尤其是随着可穿戴产品(例如Apple Watch和便携式EKG机器)的出现,它们能够在家中监测心脏。因此很好奇如何构建可以检测异常心跳的机器学习算法。在这里,将使用ECG信号(对心脏进行连续电测量)并训练3个神经网络来预测心脏心律不齐:密集神经网络,CNN和LSTM。
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来,用来计算人、汽车和其他物体的数量,但是没有一个是完美的办法。当然,我们这里讨论的是图像处理,所
在学习神经网络之前,我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTMs准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07:如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
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