【新智元导读】 作者dformoso在Github上放出了自己绘制的深度学习思维导图,共有三张:基本概念、架构和TensorFlow。以图示的方法介绍深度学习必备的基本概念和架构,很好地展示了各个要素
当你在使用机器学习或数据分析的过程中,碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时,一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。
本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的
深度学习已经占据了解决复杂问题的大多数领域,地理空间领域也不例外。文章的标题让您感兴趣,因此希望熟悉卫星数据集 ; 目前,Landsat 5 TM。机器学习(ML)算法如何工作的知识很少,将帮助快速掌握这本动手教程。对于那些不熟悉ML概念的人,简而言之,它是建立一个实体的一些特征(特征或X)与其他属性(值或标签或Y)之间的关系 - 提供了大量的例子(标记数据) )到模型,以便从中学习,然后预测新数据(未标记数据)的值/标签。这对于机器学习来说已经足够理论了!
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。
作为人类,我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界,我们不需要刻意的“努力”思考,就可以对岁看到的一切做出预测,并对它们采取行动。当我们看到某些东西时,我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况,请看下面这张图片:
tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。
原文标题:TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者:ANKIT SACHAN 翻译:和中华 校对:程思衍 本文长度为2000字,建议阅读10分钟 通过这篇文章,你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念,还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量,比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并,张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩,此时对应的shape就是[4,50,9],张量B记录了5-10班的成绩,此时的shape就是[6,50,9],我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9],此时张量合并的用处就得以体现了。
预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要,这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中,我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型,我们可以准确估计车辆的燃油效率。让我们深入了解在 Python 中使用 Tensorflow 进行准确的燃油效率预测的过程。
作者:数据娃掘 来源:http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/68957085 前言 目前,深度学习在计算机科学各领域的应用越来越多,各种新技术层出不穷,比如图像识别、图形定位与检测、语音识别这一系列的技术。这个领域,对于初入技术行业的同学来讲,吸引力十分足够:特别是在整个领域工资居高不下的时候。 说到深度学习,就不能不提一下开源框架tensorflow。不仅是因为这个框架最火、使用率最高,也是因为这个框架是非常适合初学者接触、学习的。 我们会讲到一些深度学习
作为人类,我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界,我们不需要刻意的“努力”思考,就可以对所看到的一切做出预测,并对它们采取行动。当我们看到某些东西时,我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况,请看下面这张图片:
本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先,介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后,使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后,通过在测试集上评估模型的性能,得到了97.3%的准确率。
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,谷歌发布了TensorFlow Lattice,想拯救被训练数据中噪音折磨的机器学习模型开发者。 TensorFlow Lattice是一个实现了基于快速评估和可解释模型的库,也称为插值查找表。用户可在将任意近似输入-输出关系的数据从查找表中提取出来,简化定义宏观规则限制模型的过程,使机器学习模型能更好地适应总体趋势。 △ TensorFlow Lattice的官方讲解 将单个输入对应至单个输出很简单,但在更复杂的多维函数中,可以存在多个输入。研
特别补充: 泰迪杯报名参赛后,一定要利用好官网资源!泰迪云中对参赛选手基础给予了全免费的教程,可以学到对于需要用到知识的大部分基础,从python基础到数据集可视化,tensorflow sklearn建模,以及赛题分析,论文写作也有教程,在官网资源库中也有历年的特等奖论文进行参考,一定好利用好这部分资源。
目前,AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
在 TensorFlow 中,提供 tf.nn.dilation2d 和 tf.nn.erosion2d 这两种形态学网络层,分别对应着形态学操作上的膨胀和腐蚀操作。
maximum()用于限制最小值,也即是说,将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值:
TensorFlow™是一个用数据流图进行数值计算的开源软件库。数据流图中的结点表示数学运算,数据流图中的边表示多维数据数组(张量)之间的数据交互。这个灵活的结构让你可以通过单独的API将计算部署在一个或多个CPU或GPU上,这些CPU或GPU可以位于台式机、服务器或移动设备上。TensorFlow最初是由Google大脑团队中的研究员和工程师开发的,Google大脑团队在Google的机器智能研究组织中主要是进行机器学习和深度神经网络研究的,TensorFlow系统具有足够的通用性,也可以应用在许多其它的领域。
机器之心报道 参与:蒋思源 前一段时间,深度学习中译版已经正式出版并得到广泛的关注,我们在阅读中译版时可能需要查阅各种额外的扩展知识并整理成笔记以便进一步复习。但是近日有很多读者在深度学习中译版项目的 GitHub 目录下创建了一个新项目,该项目旨在记录和整理 Deep Learning 这本书的学习笔记和实现代码。机器之心将简要介绍该项目,并希望能与各位读者共同学习并完善该书的学习资源。 项目地址:https://github.com/exacity/simplified-deeplearning Dee
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字,并且写一个简单的分类器,被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像,我们的工作将预测它是哪一个数字,我们使用Jputer Notebook编写相关代码。首先是介绍的内容的概述,展示如何下载数据集并可视化图像。接下来,我们将训练一个分类器,评估它,并用它来预测新的图像。然后我们将可视化分类器学习的权重获得对它如何在底层工作的直觉。让我们从安装TensorFlow开始,现在进入代码:
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。 01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:这里),大致的解决办法就是,在出现Nan值的
我想大多数人和我一样,第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念,特别像我这样一个平凡的前端,和大部分人一样,都觉得人工智能其实离我们很遥远,我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法,这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分,但自从Tensorflow发布了JS版本之后,这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代,发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中?
接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现,内存计算和池化层等相关知识,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下:
模型公式 y = softmax(Wx+b) 交叉熵loss函数,可以参考似然函数,y 是我们预测的概率分布, y' 是实际的分布(我们输入的one-hot vector) loss = -Σy'ilogyi import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import re
人工智能、机器学习和深度学习 在介绍TensorFlow(以下简称为TF)之前,我们首先了解一下相关背景。 TF是一种机器学习框架,而机器学习经常和人工智能,深度学习联系在一起,那么三者到底是什么关系呢? 简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能(以下简称为AI),AI最早起源于1956年的达特茅斯会议,当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序:Logic Theorist,能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个,甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
前一篇文章讲解了Tensorboard可视化的基本用法,并绘制整个神经网络及训练、学习的参数变化情况。本篇文章将通过TensorFlow实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本文主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。
当前养猪场进行批量养猪的过程中,养殖者需要掌握每头猪只的饮食情况、健康状态、生长状况以及情绪等信息,因此识别每头猪只的身份信息为养殖者掌握养殖场基本状况提供便利,目前大型养猪场对于猪只的身份管理没有一个准确有效的识别方法,使得在管理猪只的过程中出现混乱和错误的情况,因此,猪脸识别技术的缺乏不利于规模化的精准养猪的推广。
也对多维Tensor排序,当对多维Tensor进行排序时,可以通过axis参数指定需要排序的维度,默认axis默认值为-1,也就是对最后一维进行排序。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
被Flappy Bird虐过么?反击的号角吹响了 作为一个曾经风靡一时的游戏,《Flappy Bird》曾经虐过很多的人类玩家。 而过去一段时间以来,好多人类借助AI技术把这款游戏“玩坏了”。量子位粗
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
动态链接和静态链接是两种不同的链接方式,它们之间的主要区别在于代码的加载时间和内存使用方式。
tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。 参数: x: 张
机器之心编译 选自:Google Research Blog 参与:李泽南、路雪 昨天,谷歌发布了 TensorFlow 1.4.0 先行版,将 tf.data 等功能加入了 API。同时发布的还有 TensorFlow Lattice,这家公司希望通过新的工具让开发者们的模型更加准确。 TensorFlow 1.4.0 先行版更新说明:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0-rc0 TensorFlow Lattice 项目
神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差,以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入,以某种方式处理它,然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络,则将其称为深度神经网络。处理这些深度神经网络的人工智能学分支被称为深度学习。
tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 示例:
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例.
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。
1.TensorFlow 系统架构: 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念: (1)将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全采用符号式编程。 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量之间的计算关系,最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳,里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后,才能在
版权声明:本文为zhangrelay原创文章,有错请轻拍,转载请注明,谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/91414600
TensorFlow是Google的一个开源软件库,广泛用于数值计算。它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。
概念一节下分为激活函数:反向传播算法、学习率、梯度下降和损失(最小化)目标(最大化)函数。
举一个mnist手写数据集的识别的例子,这个数据集在机器学习中是非常经典的数据集,由60k个训练样本和10k个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。这些高维图片无法用一个线性模型来实现,因此,就需要用一个非线性模型来实现。下面,就通过方法介绍和代码示例来完成这个实例。
4、若数组元素值大于变量值,则变量记录新值。若数组元素值大于变量值,则变量记录新值。
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难,最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间,其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。
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