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
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。
本文介绍了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。
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
在使用Python进行深度学习开发时,经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet',这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例,有小伙伴表示一脸懵逼,没关系,其实Keras上手很快,毕竟外卖小哥都可以上手深度学习,化身TF BOY了(TensorFlow BOY)。下面有请铁柱介绍Keras:
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
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。
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
Tensorflow2.0正式版终于发布了,对习惯了keras的朋友们来说恐怕早就开始用测试版了,而对于像我这种一直使用1.x的人来说2.0正式版简直就是灾难,原因就在于2.0并不向下兼容1.x,只是给了一个转换程序而已,这也就意味着以前写的基于1.x的不少程序可能要重新写了。
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
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无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习,主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
如果你正在读这篇文章,你可能接触过神经网络和TensorFlow,但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩,这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程,从而让大家对其中的一些主题有所了解。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
文章目录 tensorflow2线性模型 步骤 源代码 tensorflow2线性模型 步骤 使用 tf.keras.datasets 获得数据集并预处理 使用 tf.keras.Model 和 tf.keras.layers 构建模型 构建模型训练流程,使用 tf.keras.losses 计算损失函数,并使用 tf.keras.optimizer 优化模型 构建模型评估流程,使用 tf.keras.metrics 计算评估指标 源代码 # Data import numpy as np import
【导读】如果你需要深度学习模型,那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集,想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象,这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
神经网络 (neural network) 受到人脑的启发,可模仿生物神经元相互传递信号。神经网络就是由神经元组成的系统。如下图所示,神经元有许多树突 (dendrite) 用来输入,有一个轴突 (axon) 用来输出。它具有两个最主要的特性:兴奋性和传导性:
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一,它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今,Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库,成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API,斌哥给出一个简单的样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作:
经典计算机中可以利用比特位和逻辑门进行二进制运算,在物理硬件方面,二进制运算主要通过半导体的特殊电性质实现。在量子计算机中,主要利用量子的纠缠和叠加特性通过量子比特位和量子逻辑门来实现运算。量子计算对算力的加速优势也在量子计算机不断发展中得到证实。但关于量子计算机与经典计算机的存在性问题,并非取而代之这么简单。目前,在物理硬件设备基础和量子技术的发展方面,依然无法制造出可以超越经典计算的通用量子计算机。
从上图可以看出,训练神经网络是一个迭代的过程,输入X经过层的变化后,预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值,再通过优化器重新学习更新权重,经过N轮迭代后停止权重更新,也就确定了模型。
据说,在命令行窗口打印出‘hello,world’是入门编程语言的第一个程序,那么手写数字识别就是机器学习的hello,world了,学习的东西不经常复习的容易忘记,因此在这里记录一下。
🐯 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。
这是腾讯云加社区共创官的选题互换挑战赛,一搭眼看到了这个题目,因为之前写过 自己制作数据集并训练,这无非是换个数据源进行训练而已,于是果断选择了这个题目
很多情况下,研究人员会遇到一个问题:使用机器学习框架实现的神经网络可能与理论模型相去甚远。验证这款模型是否可靠,直接方式就是不断修正和调参。
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法,对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来: 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验,但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API,但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习: 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
keras中的主要数据结构是model(模型),它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图,我们可以构建出复杂的神经网络。
了解机器学习的一些基础功能,一些基础用法,然后在我们的实际工作中创造出更多的火花。
TensorFlow有5个不同的层次结构:即硬件层,内核层,低阶API,中阶API,高阶API。本章我们将以线性回归为例,直观对比展示在低阶API,中阶API,高阶API这三个层级实现模型的特点。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计,然后为了减少下一次评估的误差,需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新,这个函数被称为损失函数。
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
本文是 Python 系列的第十四篇,也是深度学习框架的 Keras 中篇,离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的,长久以来,Keras首早先开始支持Tensorflow,然后完全成为其中的一部分。然而,我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运,而是它的功能。
近年来,深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作,更聚焦业务场景和模型设计本身。
Tensorflow认证考试内容五项中的第一项是基础/简单模型,第二项是学习数据集模型。小编猜想,这两者都是比较基础的知识,涉及到的知识应该主要包含:全连接神经网络搭建简单模型,数据集的加载,以及根据数据集搭建全连接神经网络模型进行训练(也有可能会涉及到卷积)。
虽然创建一个机器学习项目很酷,但你最终往往还是希望其他人能够看到自己的成果。当然,你可以将整个项目放在 GitHub 上,但是,你的祖父母估计很难看明白。因此,我们想要做的是,将深度学习模型部署成一个任何人都可以访问的 web 应用程序。
近几年来,Python在数据科学界受到大量关注,我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。 因为这里提到的所有的库都是开源的,所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数,可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 机器学习 8)SciKit-Learn Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包,专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。在后者方面,其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上,并
今天,我们很高兴发布TensorFlow 图神经网络(GNN),这是一个旨在使使用 TensorFlow 轻松处理图结构化数据的库。我们已经在 Google 的各种环境中(例如,垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记)在 Google 的生产中使用了该库的早期版本,并作为我们可扩展图挖掘管道中的一个组件。特别是,考虑到 Google 的数据种类繁多,我们的库在设计时就考虑到了异构图。我们发布这个库的目的是鼓励与行业研究人员的合作。
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