本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？...下图总结了在 GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名，该排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏数，这个数据由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ?...谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...MXNet 是一个全功能、可编程和可扩展的深度学习框架，支持最先进的深度学习模型。...非开源 随着深度学习的不断发展，我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。
“注意力模型”在升温 一些系统，但不是全部，开始放到“注意力模型”的背景中，或者说让神经网络在完成任务的过程中试图学习在哪里放置其“注意力”。...计算机视觉和自然语言处理，会变得几乎不可分离——在电脑视觉和自然语言处理的领域的深度学习正在互相融合 卷积神经网络第一次出现是在电脑视觉中，但是现在用于一些自然语言处理（NLP）中了，LSTMs和主流对递归神经网络使用的倾向性...深度学习和强化学习的交叉在继续 虽然今年NIPS没有展示关于强化学习的主要结果，但是深度强化学习研究讨论室只剩下站立的地方，他们展示了深度神经网络和强化学习的计划能力两者结合给人带来的令人兴奋的可能。...在这个领域一些令人兴奋的工作正在发生，如端对端机器人，使用深度学习和强化学习来完成原始传感器数据到实际动作执行器的直接过度。我们正从过去的只是分类一步步发展到试图理解如何在方程中加入计划和行动。...谷歌的TensorFlow是数据库中很少做到这一点的平台之一：研究人员可以快速创造新的网络拓扑如图像，然后这些能够扩展在不同的配置中——如使用像Python或C++主流程序语言的单个设备、多个设备或者是移动设备中
从Facebook 2014年提出的GBDT+LR组合模型引领特征工程模型化的方向开始，业界迎来了深度学习推荐系统应用的浪潮。 本文将由简入深，细致讲解Facebook的深度学习推荐系统。...---- 本文内容节选自《深度学习推荐系统》一书。 深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书是一本致力于提高一线算法工程师们工业级推荐系统实践能力的技术干货。...从那时起，诸如Deep Crossing、Embedding等的深度学习手段被应用在特征工程上，并逐渐过渡到全深度学习的网络。...，是业界经典的深度学习推荐系统尝试。...DLRM模型是非常标准且实用的深度学习推荐模型。如果公司刚开始从传统机器学习模型转到深度学习模型，则完全可以采用DLRM作为标准实现。
本文作者Matthew May是一位正在进行并行式机器学习算法研究的计算机硕士研究生，同时Matthew也是一位数据挖掘研习者，数据发烧友，热忱的机器学习科学家。...开源工具在数据科学工作流中起到了愈发重要的作用。Github十大深度学习项目，其中包含了大量的代码库，框架以及学习资料。看看Github上的人们都在使用哪些工具，都在从哪些资源那里进行学习。...最新KDnuggets软件调查结果表明，在过去12个月，73%的数据科学家都会使用免费的数据科学工具。...深度学习在学术、研究和兴趣方面的普及程度越来越高，并在数据科学方面越来越重要，我们将探索一下Github里出类拔萃的深度学习项目。...也是那些越来越多的被形容为非常高级的库之一，而所有这些高等级库都非常相似：抽象化底层的深度学习引擎，使使用者可以更快、更便捷以及更灵活地部署神经网络。
深度学习4大激活函数 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。...本文将介绍深度学习中的4个常见的激活函数，从原函数公式、导数函数及二者的可视化来进行对比： Sigmoid函数 Tanh函数 ReLu函数 Leaky ReLu函数 激活函数特征 非线性：激活函数满足非线性时...Sigmod函数存在幂运算，计算复杂度大，训练时间长。...在深度学习中，梯度更新是从后向前更新的，这也就是所谓的反向传播（Backpropagation algorithm），而反向传播的核心是链式法则。...Relu函数 ReLu函数是目前深度学习中比较流行的一种激活函数。 原函数 ReLU函数, 也称之为线性整流函数(Rectified Linear Unit), 是神经网络结构中常用的非线性激活函数。
经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。...起码目前存在以下问题： 1、深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理； 2、有些领域，采用传统的简单的机器学习方法...因此，机器学习框架和深度学习框架之间也是有区别的。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，也可以包括神经网络方法。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。训练就是把训练数据和神经网络模型（AlexNet、RNN等神经网络训练框架Caffe等）用CPU或GPU提炼出模型参数的过程。...comparethreeopenlib.html Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比 [12].https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架
经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。...起码目前存在以下问题： 1) 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理； 2) 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法...因此，机器学习框架和深度学习框架之间也是有区别的。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。...comparethreeopenlib.html Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比 [12]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架
鉴于现代深度学习的重大成功，解决这种不可信性可能似乎是仅仅对神经科学家感兴趣的一个小众任务。然而，事实远非如此；尽管最近取得了重大突破，但仍然需要重要的进展。...类似于PC，这种算法可以被证明是对数据的贝叶斯生成模型的表示和学习[38]。...当用于标准的深度学习任务，如图像分类时，这些算法表现得和其他生物上合理的算法一样好，并且也避免了上述许多不合理之处[19]。...为此，未来的努力应该集中在为深度学习模型实现生物可行的更新规则，例如LSTM，或者受控制理论启发的模型，例如卡尔曼滤波器。...深度学习，作为神经科学的近亲，现在能够在许多任务上达到并超越人类水平的表现，解决了类似于大脑使用反向传播算法的问题，这是高度神经科学上不合理的。
文 / 雷欣，李理 从2015年ACL会议的论文可以看出，目前NLP最流行的方法还是机器学习尤其是深度学习，所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。...它希望给点足够多的输入/输出对（训练数据），Controller（神经网络）能学习出“程序”来。 程序真的可以“学习”出来吗？程序员怎么“证明”它写的算法的正确性呢？ 关于人类学习的归纳和演绎的争论。...上面一大堆啰嗦，目的就是想说明Language是和人类的概念紧密相连的，因此远比Image/Vision更复杂。...当然它们自己交流可以用自己的语言，比如TCP/IP语言，它们学习知识可以和人类那样给定很多输入/输出训练数据学习出来，也可以把训练好的模型直接从一个机器“复制”到另外一个机器，这是人类做不到的——至少目前还做不到...深度学习的一个方向Representation Learning其实就是有这个想法，不过目前更多关注的是一些具体任务的Feature的表示。
OpenPPL 是商汤基于自研高性能算子库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的 CPU、GPU 等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务。...[OpenPPL] 官网：openppl.ai 在刚刚举行的 2021 世界人工智能大会（WAIC）上，商汤科技正式推出 OpenPPL 计划 —— 决定将深度学习推理部署引擎 SensePPL 中云端推理的能力开源给技术社区...SensePPL] ▎把推理交给 OpenPPL，把时间还给思考 OpenPPL 基于全自研高性能算子库，拥有极致调优的性能；同时提供云原生环境下的 AI 模型多后端部署能力，并支持 OpenMMLab 等深度学习模型的高效部署...一、高性能 设计微架构友好的任务/数据/指令等多级并行策略，自研 NV GPU、 x86 CPU 计算库，满足部署场景对神经网络推理、常用图像处理的性能需求 支持 GPU T4 平台 FP16 推理 支持...https://github.com/openppl-public/ppl.nn https://github.com/openppl-public/ppl.cv [OpenPPL] ▎结语 机器学习的发展远没有结束
对于每一种实践方法，Muhia 都用了简短的 fastai 代码来概述总体思想，并指出该技术是否普遍适用，例如：对于图像识别和分类，自然语言处理，对结构化数据或协同过滤进行建模），或者对于某种特定的深度学习的数据类型...如何构建任意类别(world-class)的图像分类器 ▌八大深度学习最佳实践 1....一种普遍的做法是：在一个非自适应设置中（即不使用 Adam、AdaDelta 或它们变体的算法），由深度学习工程师/研究员进行多组并行实验，每组实验在学习率上有微小的差异。...（用于结构化数据和NLP） 当对结构化的数据集进行深度学习时，该方法能将包含连续数据的列，例如在线商店中的价格信息，和分类数据的列，例如，日期和接送地点等，以此进行区分。...这也是目前所有拥有表格数据的公司进行标准数据分析和预测的方法。 ▌结语 这一年来，深度学习进步斐然。大批研究人员和从业人员的努力，使得数据集和CPU越来越完善，开源的深度学习框架和工具也越来越多。
导读：近几年，随着深度学习的爆炸式发展，相关理论和基础架构得到了很大突破，它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台，本文将对这些平台进行简要介绍。...尽管Theano将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命—为深度学习研究人员早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向：以计算图为框架的核心...03 MXNet MXNet是亚马逊首席科学家李沐带领团队开发的深度学习框架，拥有类似Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU架构提供了良好的配置，拥有类似Lasagne和Blocks...Keras目前是最容易上手的深度学习框架，它提供了一致且简洁的API，能够极大减少一般应用下用户的工作量。 相比于深度学习框架，Keras更像是一个深度学习接口，它构建于第三方框架之上。...相对于TensorFlow，PyTorch的一大优点是它的图是动态的，而TensorFlow框架是静态图，不利于扩展。同时，PyTorch非常简洁，方便使用。本书选取PyTorch为主要的实现框架。
innodb中核心的数据都存放在ibdata中的系统数据页中。...当对用户表操作时，需要先从数据字典表中获取到用户表对应的表空间，以及其索引root页的page_no，才能定位到具体数据的位置，对其进行增删改查。...来防止数据页的部分写问题，在写一个数据页之前，总是先写double write buffer，再写数据文件。...该ibd文件存放了对应用户表的索引数据和插入缓冲bitmap。而该表的回滚数据（undo）仍记录在ibdata中。...↓↓点击优惠购买腾讯自研数据库CynosDB
作者 | Nikolay Oskolkov 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 本文将讨论如何利用多种生物信息源，OMIC数据，以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。...在本文中将使用Keras进行深度学习，并展示如何集成多个OMIC数据，以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。 单细胞产生大数据 数据集成的问题对于数据科学来说并不是全新的问题。...将CITEseq数据与深度学习集成 将进行单细胞转录（scRNAseq）和蛋白质组学的无监督集成（scProteomics）从CITEseq数据，8个617脐带血单核细胞（CBMC），采用自动编码器，其非常适合用于捕获单细胞组学的高度非线性性质数据...将scNMTseq数据与深度学习集成 虽然CITEseq包括两个单细胞水平的信息（转录组学和蛋白质组学），另一个奇妙的技术scNMTseq提供来自相同生物细胞的三个OMIC：1）转录组学（scRNAseq...因此数据整合是合乎逻辑的下一步，它通过利用数据的整体复杂性提供对生物过程的更全面的理解。深度学习框架非常适合数据集成，因为当多种数据类型相互学习信息时，它通过反向传播真正“整合”更新参数。
机器之心报道 参与：李亚洲、李泽南、思 英伟达的深度学习推理引擎TensorRT是连接神经网络框架与GPU之间的桥梁，它支持所有种类的神经网络框架，近期也实现了容器化，目前的TensorRT是5.1版。...TensorRT 是一个高性能深度学习推理平台，能够为在英伟达 GPU 上运行的语音、视频等 APP 提供更低地延迟、更高的吞吐量。...今日，英伟达宣布开源 TensorRT 中的解析器和插件部分，以便于深度学习社区能够做自定义、扩展组件，从而更好的利用 TensorRT 进行 app 优化。...官方教程：如何使用 TensorRT 加速深度学习推断 地址：https://devblogs.nvidia.com/speed-up-inference-tensorrt/ 最后，GitHub 项目中对于如何安装
1.背景 由于移动端资源的限制，大部分深度学习引擎都部署在云端，移动设备获取到输入数据，经过简单的加工，发送给云端，云端服务器经过深度神经网络推断运算，得到结果并反馈给移动端，完成整个过程。 ?...2.5.定点化 大部分深度神经网络推断引擎，都需要用浮点精度来得到更精确的结果，这样paper上的数据才好看。...功能裁剪 - 删除不常用的layer，删除不常用的代码分支，或者Layer组件化，用时加载，都可以减少基本库大小； 3.3.模型压缩 深度学习模型的size，小到几M，大到几百M，如果不做压缩，根本是不可想象的...模型中的大部分数据是神经网络的突触权重，存在有巨大的压缩空间。比如, 支付宝xNN团队提供的xqueeze工具，可以让深度学习模型压缩比例达到几十甚至一百倍。...支付宝xNN 设计了一种称为MPool的内存管理机制，结合深度学习推断的过程，MPool 通过分析网络结构，在内存充分复用的前提下，计算出最小的内存使用量，在开始推断前提前申请足够的内存。 ?
概述 TransformersPHP是一个工具包，PHP开发人员可以轻松地将机器学习魔法添加到他们的项目中。...TransformersPHP使用ONNX运行时来运行模型，这是开放神经网络交换（ONNX）模型的高性能评分引擎。...“预训练模型”只是从大量文本数据中获得和学习的机器学习模型。它们已经准备好开箱即用，可以执行各种任务。使用TransformersPHP，这些模型直接在PHP应用程序中运行。...这意味着您不需要使用外部服务或API来处理数据。一切都发生在本地，在你的服务器上。 什么是ONNX？ ONNX引擎看起来似乎是一个复杂的术语，但它本质上是一个高性能引擎，旨在推断和加速机器学习模型。...开放神经网络交换（ONNX）格式是该引擎的核心，是机器学习模型的通用格式。
在使用过程中，发现还是应该写一个demo，这样才更好入门，今天要做的就是这个demo：使用FastAPI来部署一个人脸识别引擎。...01 关于人脸识别引擎 ---- 人脸识别大体上分成三个步骤： 人脸检测（GPU算法） 人脸对齐（CPU算法） 人脸识别（GPU算法） 刚开始的时候，引擎只提供一个接口，同时包含上面三个功能，但是这其实是不合理的...""" # 版本号 VERSION = '0.8' app = FastAPI( title="人脸检测与识别引擎", description=DESCRIPTION, version...检测与识别主要功能在函数images_detect和images_recognize中实现，而在接口层中，主要实现的是对输入参数的格式化，和对输出数据的规范化。
【新智元导读】Facebook 昨天推出了基于深度学习的文本理解引擎 DeepText，使用多个深度神经网络构架，结合监督学习与无监督学习，可以从零开始，在词和字符的水平上进行学习。...昨天，Facebook 的研发团队基于深度学习方法，推出了文本理解引擎 DeepText。目前该引擎可以处理超过 20 种语言，以接近人类的准确度、每秒数千篇文本的速度快速理解文本内容。...DeepText 的两大特色是深度学习和词嵌入方法。 传统 NLP 方法中，词被转换成计算机算法可以学习的形式，例如，单词 brother 会被转化成 4598 这样的整数 ID。...处理复杂的规模化问题和语言问题时，传统的 NLP 技术效果不太好，而深度学习可以让机器更好地处理多语言文本，并更高效地处理标记数据。...因此，Facebook 推出深度学习文字搜索引擎，是自然的结果，这也与 Facebook 的十年发展规划相符——以深度学习为代表的人工智能技术将成为其未来三大支柱之一，以此拓展业务，完善生态系统。
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。...随着手机算力的不断提升，以及深度学习的快速发展，特别是小网络模型不断成熟，原本在云端执行的推理预测就可以转移到端上来做。...端智能即在端侧部署运行 AI 算法，相比服务端智能，端智能具有低延时、兼顾数据隐私、节省云端资源等优势。目前端智能正逐渐变为趋势，从业界来看，它已经在 AI 摄像、视觉特效等场景发挥了巨大价值。...一般来说，端侧深度学习的应用可以分成如下几个阶段： ? 模型训练阶段，主要解决模型训练，利用标注数据训练出对应的模型文件。...可以说，端侧推理引擎实现的优劣，直接决定了算法模型能否在端侧运行，决定了业务能否上线。因此，我们需要一个端侧推理引擎，一个优秀的端侧推理引擎。 4.2 为什么要开源 MNN？
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