用Tensorflow 2.0赚钱:基于transformer network实现自动投资决策
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类
来源:机器之心 本文长度为12243字,建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非线性)。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法,重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下:
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑,就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
选自clindatsci 作者:Neil Tenenholtz 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的。在本文中,我们将探讨 TensorFlow 的
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文。 h
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
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
本文为机器之心编译:该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准
该期我们将从DNN入手开始学习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: 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字,回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发魔术贴,而大自然激发了许多其他发明。 那么,大脑的体系结构,是激发人工神经网络(ANN)的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前,让我们快速看一下生物神经元,如下图所示。它
2005年,划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世,将图神经网络带到每个人面前。
数月前的某个夜晚,我躺在床上时,一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来,那么那些听不见或看不见的人该怎么办?」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说,周围也没有聋哑人,而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现,也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品,或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失,我知道我需要仔细考虑它。
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV),这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能,但如果输入数据是错误的,所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务,因为它们可以手动检查。然而,在实践中,数据太大,难以手动检查,并且数据通常大块连续地到达,因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
提问内容如下: 之前非常熟悉 Tensorflow,后来都说 PyTorch 简单易上手,自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
本文提出Wide & Deep模型,旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆(memorization)和泛化(generalization)能力:
在前DeepLearning时代,以Logistic Regression(LR)为代表的广义线性模型在CTR,CVR中得到了广泛的应用,主要原因包括:
点击关注|设为星标|干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于
当用户在线上浏览酒店时,作为旅行平台,如何挑选更合适的酒店推荐给用户,降低其选择的费力度,是需要考虑的一个问题。在携程APP中,一般会触发多种场景。在Figure 1中,我们列举了几种典型的场景:欢迎度排序,智能排序和搜索补偿推荐。
在实际的业务中,可能会遇到很大量的特征,这些特征良莠不齐,层次不一,可能有缺失,可能有噪声,可能规模不一致,可能类型不一样,等等问题都需要我们在建模之前,先预处理特征或者叫清洗特征。那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂,为了代码的简洁,我们可以将所有的预处理过程封装成一个函数,然后直接往模型中传入这个函数就可以啦~~~ 接下来我们看看究竟如何做呢? 01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时,可以将特征,标签数据直接输入到.fit(
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79075392 创建一个计算图而不是直接执行计算的主要好处是什么?主要的缺点是什么? 答:主要好处:
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
Sigmoid函数,也称S曲线函数,是使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状,在物理意义上最为接近生物神经元,在生物学中也是常见的S型函数,又称为S型生长曲线,是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid函数由下列公式定义:
通过引入field的概念,FFM把相同性质的特征归于同一个field,相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。
深度学习近来是机器学习最流行的子领域,因为针对高维数据拥有强大的建模能力,它在很多不同的任务与领域都绽放了夺目的光彩,例如计算机视觉、自然语言处理与智能体学习等。深度学习模型是一种表示学习方法,即根据模型学习表示的本身,而不仅仅如同传统机器学习那样将表示映射到输出。
日前,谷歌发布机器学习术语表,以下术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确
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。
Louisa,携程算法工程师,热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。
本文介绍了一种使用机器学习技术绕过网站验证码的方法。首先,作者通过分析网站验证码图像,提取出每个字符的图像特征,然后使用这些特征训练一个分类器。之后,作者使用一个预先训练的模型,在10分钟内对10,000个验证码图像进行分类。最后,作者使用训练好的模型对真实验证码进行解码,发现该模型能够成功地绕过大多数网站上的验证码。
你可能已经听过很多次了,但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中,我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧,它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前,让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。
选自Medium 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S19
机器之心原创 作者:吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日,Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道:《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会:发布全新 API,解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性:从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者,最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
导语:Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。 第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试,可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。 第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验,更大的 mini-batch 意味着更高的模型训练效率,尽管有时会出现例外。在本文的最后我们会对整个评测进行简
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息,尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么,有什么意义。
每个人都讨厌验证码——只有输入了那些讨厌的图片上的文本,才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格,验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在他们往往容易被击败。 我
作者:Prerna Khanna、Tanmay Srivastava、Kanishk Jeet
机器之心专栏 机器之心编辑部 Transformer 已经成为众多 NLP 任务以及部分 CV 任务的主流模型,但由于硬件资源匮乏,很多高校实验室或者公司都无法训练很大的模型,而降低批处理大小等措施又会导致训练时间成倍增加。针对这一痛点,字节跳动推出了 LightSeq 训练加速引擎,对 Transformer 训练的整个计算过程进行了优化,最多可以实现 3 倍以上的加速。 如今,NLP 和 CV 领域的大部分任务都将 Transformer 作为基础模型。而早在 2019 年 12 月,字节跳动就开源过
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面,进行理解,然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析,使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
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