在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
机器学习是什么?我认为其实就是统计学的另一种花里胡哨/故弄玄虚的说法!tensorflow.js是一个机器学习的框架:
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向,认识新的js开发领域!
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
机器之心报道 参与:机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日,谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕,来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上,该框架正式升级到了 1.0 版本,逐渐成为最流行的深度学习框架。今年,TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中,谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
在这篇教程中,谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言,教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品,如何利用机器从网上获取大量的图片,从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考?首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后,需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据?待下文慢慢道来:
导语:本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
⭐️ 本文首发自 前端修罗场,是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区,我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度,获得更全面的学习指导意见,交个朋友,不走弯路,少吃亏! ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台,其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/),推荐给大
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
为了避免过拟合,一种手段是使用正则化(Regularizaiton)来限制模型的复杂程度。Regularization从英文直译过来是“规则化”,就是说,在原来的问题求解条件上加一些规则限制,避免模型过于复杂,出现过拟合的情况。
它是机器学习的重要基础,从描述算法操作的符号到代码中算法的实现,都属于该学科的研究范围。
TensorFlow.js 是一个开源库,不仅可以在浏览器中运行机器学习模型,还可以训练模型。具有 GPU 加速功能,并自动支持 WebGL。可以导入已经训练好的模型,也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器,而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。
在本文中,我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务:投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
深度学习火的一塌糊涂,我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思:Tensor的意思是张量,代表N维数组;Flow的意思是流,代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | shawn 过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
前面十个系列,我们一起学习了机器学习的相关知识,详情可在“智能算法”微信公众号中回复“机器学习”进行查看学习及代码实战。从该期开始,我们将一起学习深度学习相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: TensorFlow介绍与安装 TensorFlow之牛刀小试 线性回归TF实战 一. TensorFlow介绍与安装 深度学习火的一塌糊涂,我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思:Tensor的意思是张量,代表N维数
选自machinelearningmastery 作者: Jason Brownlee 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 本文介绍了 10 个常见机器学习案例,这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科,涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机器学习的重要基础,从描述算法操作的符号到代码中算法的实现,都属于该学科的研究范围。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分,但二者的紧密关系往往无法解释,或只能用抽象概念(如向量空间或特定矩阵运算)解释。 阅读这篇文章后,你将会了解到: 如何在
随着TensorFlow 2.0 alpha的发布,TensorFlow.js更新到首个正式版本1.0,TensorFlow的官网也增加了TensorFlow.js的文档,这说明TensorFlow.js不再是一个试验品。作为一名浏览器内核研发工程师,对TensorFlow.js自然充满了兴趣。
本文结构: 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例:regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库,不仅可以在浏览器中运行机器学习模型,还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能,并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型,也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器,而且在本地开发的代码与发送给用户的代
导语:过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlow入门 结尾 怎样学习机器学习效果最好? 老实说,没有哪一种学习方
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年,JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说,都有一个共同的疑惑:TensorFlow.js 到底能做些什么?
选自Technica Curiosa 作者:Nishant Shukla 机器之心编译 参与:Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者,从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者,以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章: 深度 | 机器学习敲门砖
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库,可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此,可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后,我们描述了如何创建一些复杂的模型。
在开篇之初,我们提到了最简单的AI算法:线性回归 (Linear Regression)。让我们重温一下一元线性回归算法的公式:
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习,降低学习门槛,用其开发有趣,有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法,比如:gRPC部署训练好的机器学习模型,使用FastAPI构建机器学习API,用streamlit快速生成机器学习web应用 ,在Excel里玩机器学习。
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用rnn,fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套,分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d, tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理,参数上filters是整数,filter是4维张量。原型如下:
机器学习,一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法,让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点,并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系,进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断,也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音,而机器自己学到的内容我们可以描述为一个函数、一段程序、一组策略等相对复杂的关系描述。
📷 作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😜❞ 一、技术调研,很激动 二、风浪越大,鱼越贵 三、环境配置,搞起来 1. Python 环境 2. pip 指令安装 3. Tensorflow 四、跑个模型,验证下 ---- 最近 ChatGPT 很火,火到了各行各业。记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码,现在各行各业都进来体验,问它咋理财、怎么写报告和给小孩起名。😂 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上,TensorFlow宣布重大更新:增加支持JavaScript,并推出开源库TensorFlow.js,用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲:用超强大的计算力,替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上,Google Brain负责
这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。
如果是深度学习和神经网络的新手,那么一定遇到过“ TensorFlow ”和“ PyTorch ” 这两个术语。这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。
在最近的TensorFlow Dev Summit 2018大会上,Google宣布发布Tensorflow.js,这是用Javascript实现的开源深度学习框架Tensorflow。Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型,通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。 Tenforflow.js是由2017年8月Google发布的Javascript库deeplearn.js演化而来的。Deeplearn.js诞生于Tensorflow Playground这款由
如果你是机器学习的新手,你可能会想我应该学什么编程语言?不同的人使用不同的编程语言,但在这些流行的高级编程语言中,哪一种最适合机器学习? 机器学习是技术领域发展最快的领域之一,其发展速度呈指数级增长。
对于那些不知道的人来说,《炉石传说》是一款策略纸牌游戏,其目标是创建一个包含30张纸牌的卡组并与对手对抗,将对手降至0命值的玩家将首先获胜。在竞技场游戏模式中,玩家一次抽30张牌,每次在3张牌中选择。
上一期,我们一起学习了TensorFlow的基础知识,以及其在线性回归上的初体验,该期我们继续学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用,通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数,我们之前一起学过梯度下降方面的知识,这里不在赘述,可公众号回复“机器学习”进行查看。这里,我们从直接计算和
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
谈到人工智能、机器学习,我们可能会觉得很神秘,其实机器学习背后的理论并不复杂。就如同原子弹这么尖端的科技,其背后的理论就是一个很简单的公式:
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗?
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