导读:本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今,不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛,每年都会举办,识别种类达 1000 多种,从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后,他们又创建了 AlexNet,获得了 ImageNet 竞赛冠军,远超第二名。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
原文:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/comprehensive-collection-deep-learning-datasets/?spm
正文之前,小梦先来说说什么是TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学 习领域。TensorFlow可运行的设备非常广泛,小到一部智能手机。大到数千台数据中心服务器,都可以运行TensorFlow。而且呢,TensorFlow是开 源,这会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。 TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低,只要你有Python和机器学习基础,入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持
比赛链接:https://www.datafountain.cn/competitions/488/datasets
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实?非常不错,不是吗?
作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用Te
TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和
Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
背景:随着数据量的不断积累,海量时序信息的处理需求日益凸显。作为时间序列数据分析中的重要任务之一,时间序列分类应用广泛且多样。时间序列分类旨在赋予序列某个离散标记。传统特征提取算法使用时间序列中的统计信息作为分类的依据。近年来,基于深度学习的时序分类取得了较大进展。基于端到端的特征提取方式,深度学习可以避免繁琐的人工特征设计。如何对时间序列中进行有效的分类,从繁芜丛杂的数据集中将具有某种特定形态的序列归属到同一个集合,对于学术研究及工业应用具有重要意义。
导语:虽然已经发过很多篇关于Tensorflow的入门推文了,不过我觉得有的读者应该是处于门外汉的状态,何不趁此就开始自己动手走一遍呢?另外再次感谢支持小编上课的小伙伴们,在本日同篇推文附上榜单。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目背景 我们经常遇到这样的场景:一盏灯变成绿色,你面前的车不走。另外,在没有任何意外发生的情况下,前面的车辆突然减速,或者转弯变道。等等这些现象,给道路安全带来了很大的影响。 那么造成这样现象的原因是什么,主要有因为司机疲劳驾驶,或者走神去做其他事情,想象身边的例子,开车时候犯困,开始时候打电话,发短信,喝水,拿后面东西,整理化妆的都有。这对道路安全和行车效率形成了极大的影响。 📷 据中国安全部门介绍,五分之一的车
昨日,Uber官网重磅宣布新开源深度学习框架Ludwig,不需要懂编程知识,让专家能用的更顺手,让非专业人士也可以玩转人工智能,堪称史上最简单的深度学习框架!
作者:PRANAV DAR 翻译:Nicola 校对:冯羽 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文介绍了图像处理,自然语言处理,以及音频/语音处理三类25个开源数据集。 简介 深度学习(或生活中的大部分领域)的关键是演练。演练各种问题-从图像处理到语音识别。每个问题都有其独特的细微差别和方法。 但是,哪里可以获得这些数据?现今你看到的很多研究论文都使用通常不向公众开放的专有数据集。而这成为了如果你学习并应用你新掌握的技能的阻碍。 如果你也遇到此问题,我们有解决方案提供给你。我们挑选了一系列公开可用的数
OCR,或光学字符识别,是最早的计算机视觉任务之一,因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此,早在2012年深度学习热潮之前,OCR就有了各种不同的应用,有些甚至可以追溯到1914年 。
上面显示的神经网络示例有一个隐藏层。我们在过去几年学到的一些东西是,这种神经网络如果不添加多个隐藏层,就不会快速或可扩展,因此被称为“深度”学习。
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中,相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题: 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件? 运行数据集的时候算法崩溃了,怎么办怎么处理内存不足导致的错误? 本文将讨论一些常用的解决办法,供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置,比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下:是否能重新设置该工具/库,分配更多内存。 对于 Weka,你可以在打开
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。 在这篇文章中,你将了解如何使用Keras深度学习库
WiDS数据马拉松由女性数据科学工作者与她们的伙伴联合发起,她们面临的挑战是需要建立一个模型,来预测一批卫星图像中存在油棕人工林种植园的情况。
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现,你可以得知很多有用的信息。 Keras是Python中强大的库,为创建深度学习模型提供了一个简单的接口,并包装了更为技术性的TensorFlow和The
Keras是Python中一个的强大而易用的库,主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时,需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决,并在真实的数据上进行评估。因此,有一个可靠的方
到目前为止,训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。
(选自Analytics Vidhya;作者:Pranav Dar;磐石编译) 目录 介绍 图像处理相关数据集 自然语言处理相关数据集 语音处理相关数据集 Supplement 一.介绍 通常来说,深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别,每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。 然而,你可以从哪里获得这些数据呢?现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集,这些专有数据集又通常不会公开。那么,想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。 如果你也遇到了这样的问题,接下来我们会提供了一系列可用
在本课程中,我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。 在这篇文章中,你将发现Dropout正则化技术,以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。 看完这篇文章后,你会知道: D
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
选自Analytics Vidhya 作者:Pranav Dar 机器之心编译 参与:陈韵竹、路 本文介绍了 25 个深度学习开放数据集,包括图像处理、自然语言处理、语音识别和实际问题数据集。 介绍 深度学习(或生活中大部分领域)的关键在于实践。你需要练习解决各种问题,包括图像处理、语音识别等。每个问题都有其独特的细微差别和解决方法。 但是,从哪里获得数据呢?现在许多论文都使用专有数据集,这些数据集通常并不对公众开放。如果你想学习并应用技能,那么无法获取合适数据集是个问题。 如果你面临着这个问题,本文可以为
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
来源:云栖社区 作者:Pavel Surmenok 本文长度为2600字,建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
在过去的几十年中,智能会话系统已经发生了显著的变化,从关键字识别交互式语音应答(IVR)系统到跨平台智能个人助理,都在慢慢成为日常生活中不可或缺的一部分。在这样的背景环境下,我们需要一个直观、灵活和全面的研发平台,用来帮助我们进行新算法评估、快速原型创建以及可靠地部署会话 AI 智能体。
在训练深度学习模型时,性能至关重要。数据集可能非常庞大,而低效的训练方法意味着迭代速度变慢,超参数优化的时间更少,部署周期更长以及计算成本更高。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用,包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
前言 无人车到底是怎样一步一步学会开车的?自动驾驶汽车开发的过程,也是我们了解计算机视觉和深度学习的优势和局限性的过程。 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘类似,无人车用一排摄像机去感知环境,用深度学习模型指导驾驶。大体来说,这个过程分为五步: 记录环境数据 分析并处理数据 构建理解环境的模型 训练模型 精炼出可以随时间改进的模型 如果你想了解无人车的原理,那这篇文章不容错过。 记录环境数据 一辆无人车首先需要具备记录环境数据的能力。 具体来说,我们的目标是得到左右转向角度的均匀分布。这倒也不难操作
如果你一直关注数据科学或者机器学习等领域,你肯定不会错过深度学习和神经网络的热潮。许多组织都正在寻找深度学习人才,将深度学习运用于各个领域。从参与竞赛到运用于开源项目,并愿意为之付出高额的奖励,他们正尽一切可能挖掘这个目前十分有限的人才库为自己所用。
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”,苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理,它们能帮助你获得出行路线,检查运动项目的得分,给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口,会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中,我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人,它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
对于Lady来说,我信了你的邪!我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功,但在处理复杂任务和拥有少量标注数据的情况下,仍然存在一些挑战。为了进一步提高深度学习算法的性能和泛化能力,研究者们开始探索将集成学习与深度学习相结合的方法。本文将介绍集成学习的基本概念和深度学习的优势,然后讨论集成学习在深度学习中的应用,并总结结合集成学习的深度学习算法的优势和挑战。
有意思的是福建医科大学的一位小伙伴并没有走我的ngs之路,反而去琢磨机器学习人工智能啦,也开始投稿!
Women in Data Science 与合作伙伴共同发起了 WiDS 数据马拉松竞赛(WiDS datathon)。赛题是创建一个能够预测卫星图像上油棕种植园存在情况的模型。
DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。 环境依赖: python >= 3.6 torch >= 1.2 hydra-core >= 0.11 tensorboard >= 2.0 matplotlib >= 3.1 transformers >= 2.0 jieba >= 0.39 中文关系抽取 基于 CNN 的关系抽取模型 基于 BiLSTM 的关系抽取模型 基于 PCNN 的远程监督关系抽取模型 基于 Capsule 的关系抽取模型 基于 Transformer 的关系
在这篇文章中,你将发现Dropout正则化技术,以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。
在深度学习模型日益庞大的今天,并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件,稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习(Transfer Learning)可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一,迁移学习有着自己自身的理论依据和实际效果验证。
Uber表示,对于AI开发者来说,Ludwig可以帮助他们更好地理解深度学习方面的能力,并能够推进模型快速迭代。
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