TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型，尤其是深度学习模型。在这篇博文中，我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型，从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
2021年12月25日，来自加拿大多伦多大学的Alexey Strokach和Philip M. Kim在Curr Opin Struc Biol合作发表综述“蛋白质设计的深度生成建模”。
代码：https://github.com/SharifElfouly/vehicle-speed-estimation
Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请改用fitrlinear。
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端，与使用多GPU的默认后端相比，它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中，你现在能够将经过训练的Keras（使用MXNet后端）模型导出为本地MXNet模型，而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具（这些工具属于MXNet生态系统的一部分）。
为了帮助确定展示出电影的最佳预告片，20世纪福克斯电影制片厂的研究人员开发了一种深度学习模型，可以根据电影的电影预告片预测观众偏好。
来源：Google blog 编译：马文 Cecilia 【新智元导读】谷歌宣布推出 TensorFlow Lite，这是 TensorFlow 的针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化，重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite，即使在半监督的设置下，也可实现在手机端跨平台训练ML模型。 今年早些时候，谷歌推出了 Android Wear 2.0，这是“设备上”（on-device）机器学习技术用于智能通讯的第一款产品。这使得基于云的
今天为大家介绍的是马萨诸塞大学阿默斯特分校Trapit Bansal等学者和谷歌研究院合作在AAAI2020上发表的一篇关于实体链接和关系抽取的文章。虽然关系提取通常可以用现成的弱的或远距离的监督来训练，但实体链接器通常需要昂贵的mention级别的监督—这在许多领域是不可用的。因此作者提出了一个模型SNERL，该模型经过训练，可以同时产生实体链接和关系决策，而不需要mention级别的注释。这种方法避免了由管道方法引起的级联错误，并且更准确地预测了文本中的实体关系。
本文介绍由美国生物科技公司Calico Life Sciences的Han Yuan 和 David R. Kelley共同通讯发表在 Nature methods 的研究成果：单细胞ATAC-seq（scATAC）在研究表观遗传景观中的细胞异质性方面具有巨大前景，但由于数据高维性和稀疏性的特点，scATAC的分析仍然面临重大挑战。为此，作者提出了一种基于DNA序列的卷积神经网络方法(scBasset)来对scATAC数据进行建模。实验表明，通过利用可及性峰值下的DNA序列信息和神经网络模型的表达能力，scBasset在scATAC和单细胞多组数据集的各种任务中展现了最先进的性能，包括细胞类型识别、scATAC去噪、数据集成和转录因子活性推断。
作者：Kai Wang, Zhaopan Xu, Yukun Zhou, Zelin Zang, Trevor Darrell
例如，对于DETR，Conditinal-DETR，DAB-DETR和DN-DETR，性能提升分别为2.4 AP，2.5 AP，1.9 AP和1.6 AP。作者希望作者的工作能引起检测领域对当前DETR-like模型的定位Bottleneck的关注，并突出了RefineBox框架的潜力。 代码和模型：https://github.com/YiqunChen1999/RefineBox
最近在看这一篇文章,在网上也看到了很好的翻译,总结一下,写一下自己的看法,不足之处还是多多指教~
机器能学会抽象推理吗？这是谷歌子公司DeepMind发表的一篇新论文的主题，题为“Measuring abstract reasoning in neural networks”，将在瑞典斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议上发表。
推荐一波EverGlow老哥的Towards Open-World Feature Extrapolation: An Inductive Graph Learning Approach，其探索了神经网络如何处理测试阶段出现的新特征(值)？——面向开放世界特征外推的图学习解决方案
人类的视觉系统具有非凡的能力，可以从2D投影中理解3D世界。即使在包含多个移动物体的复杂环境中，人也能够对物体的几何形状和深度的排序进行可行的解释。长期以来，计算机视觉领域都在研究如何通过2D图像数据计算重建场景的几何特征，来实现和人类类似的能力，但在许多情况下，仍然难以实现具备充分鲁棒性的重建。
论文详细介绍 通过从脑部MR图像中分割155个神经结构来验证该网络学习3D表示的效率 目标：设计一个高分辨率和紧凑的网络架构来分割体积图像中的精细结构 特点：大多数存在的网络体系结构都遵循完全卷积下行-向上采样路径。具有高空间分辨率的低层次特征首先被下采样用于更高层次的特征抽象;然后对特征图进行上采样，以实现高分辨率分割。本论文提出了一种新的3D架构，它包含了整个层的高空间分辨率特征图，并且可以在广泛的接受领域中进行训练 验证：通过从T1加权MR图像中自动进行脑区分割成155个结构的任务来验证网络，验证了采用蒙特卡罗方法对实验中存在漏失的网络进行采样来对体素水平不确定度估计的可行性 结果：经过训练的网络实现了通用体积图像表示的第一步，为其他体积图像分割任务的迁移学习提供了一个初始模型
本文介绍由日本名古屋大学医学研究生院系统生物学系的Teppei Shimamura通讯发表在Cell Reports Methods的研究成果：单细胞多组学分析的发展使得在单细胞水平上能够同时检测多个性状，从而对不同组织中的细胞表型和功能提供更深入的见解。目前，从复杂的多模态单细胞数据中推断联合表征和学习多模态之间的关系是具有挑战性的。为此作者提出了一种新的基于深度生成模型的框架(scMM)，用于提取可解释的联合表征和跨模态生成。scMM利用混合专家多模态变分自动编码器来解决数据的复杂性。scMM的伪细胞生成策略弥补了深度学习模型可解释性的不足，并且通过实验发现了与潜在维度相关的多模态调节机制。对最新的数据集分析证实了scMM有助于实现具有丰富解释性的高分辨率聚类。此外，与最先进的方法和传统方法相比，scMM的跨模态生成可以实现更精确的预测和数据集成。
机器之心报道 编辑：小舟、张倩 大型语言模型能否捕捉到它们所处理和生成的文本中的语义信息？这一问题在计算机科学和自然语言处理领域一直存在争议。然而，MIT的一项新研究表明，仅基于文本形式训练、用于预测下一个token的语言模型确实能学习和表示文本的意义。 虽然大型预训练语言模型（LLM）在一系列下游任务中展现出飞速提升的性能，但它们是否真的理解其使用和生成的文本语义？ 长期以来，AI社区对这一问题存在很大的分歧。有一种猜测是，纯粹基于语言的形式（例如训练语料库中token的条件分布）进行训练的语言模型不会
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！
单个标记称为 unigram。Unigram 标记器是一种只需要一个单词来推断单词的词性标记器类型。它有一个单词的上下文。NLTK库为我们提供了UnigramTagger，并从NgramTagger继承而来。
最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
今天给大家介绍的是加拿大不列颠哥伦比亚大学和哈佛大学、加拿大CIFAR AI高级研究院合作发表在PNAS的一篇论文。作者借助深度学习中的卷积神经网络提出一个训练网络“ AI-TAC”，该模型通过从头开始发现已知调控因子和一些未知调控因子的结合DNA功能域（Motifs），学习推断细胞型特异性的染色质可及性（染色质开放性）。经过小鼠数据训练的AI-TAC可以解析人的DNA，最终揭示了免疫系统完全分化的调节机制。
为了解决这个问题，我们设计了一种用于抽象推理的新颖结构，当训练数据和测试数据不同时，我们发现该模型能够精通某些特定形式的泛化，但在其他方面能力较弱。进一步地，当训练时模型能够对答案进行解释性的预测，那么我们模型的泛化能力将会得到明显的改善。总的来说，我们介绍并探索两种方法用于测量和促使神经网络拥有更强的抽象推理能力，而我们公开的抽象推理数据集也将促进在该领域进一步的研究进展。
上个月，谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前，今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现，TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载：download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码：https://github
之前推过一篇深度学习雷达回波短临外推的推文 基于深度学习的多模型雷达回波外推，很多朋友想获取源代码，但因为一些原因这个代码无法开源。
麻省理工学院的研究人员使用神经网络识别地震数据中隐藏的低频地震波。这项技术可能有助于科学家更准确地绘制地球内部的地图
注意：支持在训练中调用callbacks，额外添加模型存储、TensorBoard、FPR度量等。
研究者认为，尽管深度学习在其他领域取得了成功，但其在时间序列分析中的有效性仍然受到争议。他们强调了由于缺乏标准化大规模数据集，在评估深度学习模型进行时间序列预测时所面临的挑战。
Meta AI公司的研究人员最近开发出了一种很有前途的非侵入式方法，可以从人的大脑活动中解码语音，这可以让无法说话的人通过计算机界面传达自己的想法。他们在《Nature Machine Intelligence》杂志上提出的这一方法融合了成像技术和机器学习。
寄语：PyCaret，是一款 Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。
AiTechYun 编辑：chux 在生物学和医学领域，显微技术为研究人员提供人肉眼无法观察到的细胞和分子的细节。透射光显微镜能够将生物样本照亮的同时进行成像，技术相对简单，且耐受度高，然而缺点是产生
在ML中，有3种机器学习方法-监督学习、无监督学习和强化学习技术。 我们所知道的监督学习是指数据带有标签的情况， 无监督学习是仅存在数据而没有标签的情况，强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步“强化”这种策略，以期继续取得较好的结果。
LeCun究竟是经过了怎样的思考，才得出了世界模型是AI大模型未来最理想道路的结论？
Activation Learning by Local Competitions
过去的这几年，陆陆续续出现了不少深度学习框架。而在这些框架中，Facebook 发布的 PyTorch 相对较新且很独特的一个，由于灵活、迅速、简单等特点，PyTorch 发展迅猛，受到很多人的青睐。
7 月 30 日，百度发布了 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架。这个中英文对话的 AI 框架不仅获得了最优的（SOTA）结果，并且在 16 个 NLP 任务中表现出优于 BERT 和最近的 XLNet 的高水准。目前，ERNIE 2.0 代码和英文预训练模型已开源。
本教程涵盖了整个ML过程，从数据获取、预处理、模型训练、超参数拟合、预测和存储模型以备将来使用。
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外，还有什么比这更有趣？能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释！新的Cloudera 的机器学习（ CML ） 1.2 ，我们非常高兴地宣布托管持久的基于Web的应用程序和使用Flash、仪表板和Shiny到共享分析结果及洞察力与企业利益相关者框架仪表盘的支持。跟随本文中的演示，立即开始使用CML的新分析应用程序功能获得更多乐趣。（注意：CDSW 1.7中也提供此功能）。
AI 科技评论按：近日，谷歌在官方博客上开源了强化学习深度规划网络 PlaNet，PlaNet 成功解决各种基于图像的控制任务，最终性能与先进的无模型智能体相比，在数据处理效率方面平均提高了 5000％。
机器学习工程是一个专业领域，它将计算机科学、数据科学和软件工程的原理与机器学习的技术和方法相结合。机器学习工程师负责设计、开发和实施机器学习模型和系统，以解决复杂问题或使 数据驱动 预测和决定。
然而最近，波恩大学（University of Bonn）的化学信息学专家Jürgen Bajorath教授和他的团队取得了重大突破。
在使用Caffe进行深度学习模型训练和优化时，我们会遇到需要导入.pycaffe模块中的Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、RMSPropSolver和AdaDeltaSolver的情况。这些模块提供了训练和优化神经网络所需的功能。本文将对这些模块进行详细讲解。
汉斯的主人是一位退休的中学教师，名叫威廉·冯·奥斯滕。他想弄清楚，通过系统的授课，一匹马的思维能力究竟能提高和发展到什么程度。
今天给大家介绍帝国理工学院的Antonia Creswell等人在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上发表的文章” Inverting the Generator of a Generative Adversarial Network”。生成性抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)能够生成新的数据样本。生成模型可以从选定的先验分布中提取的潜在样本来合成新的数据样本。经过训练，潜在空间会显示出有趣的特性，这些特性可能对下游任务(如分类或检索)有用。不幸的是，GAN没有提供“逆模型”，即从数据空间到潜在空间的映射，这使得很难推断给定数据样本的潜在表示。在这篇文章中，作者介绍了一种技术：反演(Inversion)，使用反演技术，我们能够识别训练后的神经网络建模和量化神经网络性能的属性。
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
此数据包含大小为150x150、分布在6个类别下的约25k图像。 {'建筑物'：0，'森林'：1，'冰川'：2，'山'：3，'海'：4，'街道'：5}
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：Shona Cicero，是Meta AI提出的能够在『强权外交』游戏中超越人类的AI模型。它凭借自己"忽悠"人的能力（模拟谈判与合作），成为游戏里的顶级高手。 AI模型连外交这活儿都能得心应手了？没错，它不仅能揣度人心，推理对方的意图，还能凭借高级的谈判技巧争取盟友。 ▲图1. Cicero工作示意图 论文题目： Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with
你玩儿过“一二三木头人吗”，一群到处移动的人在听到“木头人”三个字后，纷纷像冻住一样停下来！最近，在Youtube上，也出现了这样一波“木头人挑战”，而更有趣的是，谷歌把这些视频拿回家训练成了数据集，并且完成了一个最新研究：移动的单摄像头+移动的人，就能非常好的预测出视频中人的景深。
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