Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持，尤其是自然语言处理（NLP）和文本生成任务。
当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时，她的原话是这样的。可能她是对的，但它也是一个非常有趣的概念，最近在 Javascript 领域得到了越来越多的关注。
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
AI科技评论消息：近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI科技评论编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损
AI研习社消息，近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI研习社编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损失最
选自blog.bitsrc.io 作者：Jonathan Saring 机器之心编译 参与：程耀彤、黄小天 本文作者在构建 Bit 的过程中探索和尝试了把 Javascript 和机器学习结合起来使用的可能性，并由此发现了一些简洁优雅的库，可以把 Javascript、机器学习、DNN 甚至 NLP 整合起来。 「等等，什么？？这是一个可怕的想法！」 当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时，她的原话是这样的。可能她是对的，但它也是一个非常有趣的概念，最近在 Javascript 领域得到了越
机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果，包括数以万计的 arXiv 文章和大会投稿，对于研究的可复现性比以往更加重要了。虽然许多研究都附带了代码和训练模型，尽管他们对使用者有所帮助，但仍然需要使用者自己去研究如何使用。
「大新闻：我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本！」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
选自Github 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架，在这篇文章中，我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类，并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从我们见到的各种图像识别软件来看，机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体，但实际上，这有一个前提：你要用这些类别的图像，对它进行过训练。 确切地说，该叫它“图像分类”。 建立一个图像分类器并不复杂，技术博客Source Dexter上最近发表的一篇文章，介绍了该如何快速用TensorFlow实现图像分类。 以下是量子位节选自这篇文章的内容： 在进入正题之前，我们先讲一些基本概念。 图像分类是怎样实现的？ 向一个训练过
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：陈之炎 一直以来，Twitter是新闻的重要来源，在COVID-19大流行期间，公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而，要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结，几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解，以及针对这
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源， Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源，就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致：这么快就部署出来了，太牛了！让我们看看他是如何操作的。有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran： 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了，TensorFlow Hub 是一个开源代码库，可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来，Google发布了数百个模型，有些是通用模型，并可针对特定任务进行微调，而一些模型则更为专业，即使在数据较少或计算能力较弱的情况下，也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
Keras 出新库了，这次是 Keras Core，我们可以将其理解为 Keras 3.0 预览版，预计今年秋天正式发布。
本文介绍了DI-X平台，它是一个一站式深度学习平台，致力于让中小企业快速、低成本地接入人工智能。DI-X平台通过使用腾讯云对象存储（COS）和云服务器（CVM）等基础设施，结合腾讯云的DI-X组件，为中小企业提供了快速部署、训练和预测一站式深度学习服务。它主要包含六边形数据节点、长方形算法节点和圆形模型节点，支持在线预测、离线训练和模型管理等功能。DI-X平台旨在降低人工智能的门槛，推动人工智能的普及，为中小企业提供快速、低成本接入人工智能的能力，让它们能够更好地创新和发展。
模型基于BERT-LARGE （英文，不区分大小写，全字屏蔽）模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科（3.5B字）和免费书籍语料库（0.8B字）等大型的原始文本数据集，虽然这些数据集中包含了海量的数据，但是它却没有包含特殊子领域的相关信息，在一些特定的专业领域，已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例，如BIOBERT和SCIBERT，这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP，需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重，在完成专业领域的预训练之后，再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果，输入到下游任务中进行训练。
目标检测(Object Detection)是人工智能最基础的应用，不论是我们常见的人脸识别，还是高大上的自动驾驶，都离不开目标检测。要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物，需要复杂的算法，想想就觉得深奥，不过好在有TensorFlow这样的框架，具有强大的目标检测API，让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件。
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/T
2018 年 9 月 21 日 ，凌钰城（Google Brain 软件工程师）带来一场《TensorFlow Lite：TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲，本文将对演讲做一个回顾。
在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中，我们将所有的知识付诸于实践，证明该技术的潜力。
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins，技术推广工程师
得益于更快的计算，更好的存储和易于使用的软件，基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光！看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域，包括医疗保健，金融，零售，技术，物流，食品技术，农业等！考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实，因此我们需要暂停片刻，并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：陈之炎 对于据科学的初学者来说，利用开源的深度学习框架，可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。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。在本文中，将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具，它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune
从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
雷锋网 AI 科技评论按：自上个月谷歌公开 BERT 模型以来，BERT 模型以其双向、深层等特点，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
AI 科技评论按：自上个月谷歌公开 BERT 模型以来，BERT 模型以其双向、深层等特点，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑：泽南 看完这篇文章，怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日，机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容： 成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，是由Google开发的，用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，可用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化，方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分，下面一一解析！
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
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。
《谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读》，上周推送的这篇文章，全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在，PyTorch用户的福利来了：一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】：
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念，以及各种基础模型的简单实现方法，这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理，包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
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