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有了TensorFlow.js，浏览器中也可以实时人体姿势估计

7dd0bc881cd5 与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。...PoseNet可以使用单姿态或多姿态算法检测图像和视频中的人物形象 - 全部来自浏览器。 那么，问题来了，什么是姿态估计？...PoseNet运行在TensorFlow.js上，任何拥有摄像头的PC或手机的人都可以在网络浏览器中体验这种技术。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。...单人姿势检测器更快，更简单，但图像中只能有一个主体（稍后会深入探讨）。我们先探讨更容易使用的单个姿势。 在上层看来，姿势估计发生在两个阶段： 输入RGB图像到卷积神经网络。

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教程 | TF官方博客：基于TensorFlow.js框架的浏览器实时姿态估计

，就可以直接在网页浏览器中进行体验。...通过与谷歌创意实验室合作，TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。...而基于 TensorFlow.js 框架运行的 PoseNet，只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头，你就可以直接在网页浏览器中体验这一技术。...自从基于 TensorFlow.js 的 PoseNet 在浏览器中运行以来，没有用户的姿态数据泄露。...单人姿态检测器更快、更简单，但要求图像中只能出现一个目标。我们先讨论单姿态，因为它更容易理解。 简单而言，姿态估计分两个阶段进行： 将 RGB 图像作为输入馈送到卷积神经网络中。

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TensorFlow 1.9.0正式版来了！新手指南全新改版，支持梯度提升树估计器

Keras是一个深度学习的高级API，把创建和训练模型所需的工作整合成了很多模块，TensorFlow是它的一个后端。在TensorFlow中，它叫tf.keras。 ?...现在，TensorFlow的新手指南变了样，带领小白们从Keras入手，还附上了一个详细的Keras Guide。 同时，TensorFlow里的Keras本身也有提升。...Eager execution为TensorFlow引入了动态图机制，不创建静态图，它也可以运行TensorFlow代码。...另外，TensorFlow 1.9.0还有这些主要的新功能： 通过feature columns和losses，新增了对梯度提升树估计器（gradient boosted trees estimators...TFLite优化转换器的Python接口有所扩展，标准pip安装的情况下又包含了命令行界面。这一版本中的distributions.Bijector API还亮支持Bijectors的广播。

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用TensorFlow.js进行人体姿态估计：在浏览器中即可实时查看人体姿态

AiTechYun 编辑：chux 在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。...PoseNet运行在TensorFlow.js上任何拥有普通摄像头的桌面或手机的人都可以在网络浏览器中体验这项技术。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会离开用户的计算机。...单人姿势检测器更快，更简单，但图像中只显示一个主体。我们先讲它，因为它更容易懂。 在高级姿态估计发生在两个阶段： 一个输入的RGB图像通过卷积神经网络馈送。...偏移矢量为： offsetVector = [offsets.get(y, x, k), offsets.get(y, x, 17 + k)] 为了获得关键点，将每个零件的热图x和y乘以输出步幅，然后将其添加到它们对应的偏移向量中

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深度剖析Transformer核心思想 Attention Is All You Need

主要组件是编码器、解码器、位置编码、残差连接、层归一化、多头注意块、屏蔽多头注意块和前馈网络。 我们已经讨论了多头注意力块。蒙面多头注意力与此相同，但有一点变化。我们屏蔽后续的序列元素。...编码器：Transformer 架构中的左侧部分是编码器部分。它由一个多头注意力块、一个前馈网络、多个残差连接和层归一化组成。它采用输入序列的嵌入以及添加到其中的位置编码。...在原始论文中，他们使用了 6 个编码器。 解码器：Transformer 架构中正确的部分是解码器部分。它由一个屏蔽多头注意块、一个简单多头注意块、一个前馈网络以及多个残差连接和层归一化组成。...它采用输出序列的嵌入以及添加到其中的位置编码。在最初的论文中，他们使用了 6 个解码器。 残差连接和层归一化：残差连接，也称为跳跃连接，是绕过神经网络中一个或多个层的直接连接。...往期推荐 深度学习：张量 介绍 Linux 用户必备的 Git 图形化工具 PyTorch 与 TensorFlow：机器学习框架之战 详解 Diffusion (扩散) 模型

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Deepmind的RFA：transformers的Softmax注意机制最新替代

这种架构的好处在于，我们可以通过创建多组查询、键、值三元组(也称为多头注意)或堆叠这些注意层来捕获更复杂的语义结构。 为什么Softmax的注意力机制不够好?...随机特征图的点积可用于估计指数函数 在不深入过多数学推导细节的情况下，softmax注意机制可以近似为以下结构: ?...在谷歌Deepmind的论文中，他们演示了如何将同样的方法应用于近似弧余弦核。 与softmax一样，RFA本身并不考虑输入句子中的位置距离。...在Deepmind的谷歌论文中，他们讨论了如何将递归神经网络的灵感应用于RFA，从而使单词的重要性根据它们在句子中的相对位置呈指数衰减。...多亏了优秀的研究人员和程序员，我们才有了像TensorFlow和PyTorch这样的高级软件包。尽管如此，我们仍然需要不断学习最新的发展和修改核心概念，以确保我们正在开发可解释的机器学习模型和管道。

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面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...向Web应用程序添加机器学习功能 什么是TensorFlow.js TensorFlow.js是一个JavaScript库，它可以将机器学习功能添加到任何Web应用程序中。...使用TensorFlow.js，可以从头开发机器学习脚本。你可以使用API在浏览器或Node.js服务器应用程序中构建和训练模型。...添加TensorFlow.js 为了Tensorflow.js添加到项目中，我们再次使用NPM并在项目目录中执行以下命令： $ npm install @tensorflow/tfjs 这将下载并将其安装到...估计量的均方误差是误差平方的平均值 - 即估计值与估计值之间的平均平方差。 optimizer：要使用的优化器函数。我们的线性回归机器学习任务使用的是sgd函数。

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使用PyTorch的TensorBoard-可视化深度学习指标 | PyTorch系列（二十五）

现在，我们希望获得有关此过程的更多指标，以更好地了解幕后情况。 鸟瞰我们在训练过程中所处的位置。...准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 为此使用TensorBoard TensorBoard：TensorFlow的可视化工具包 TensorBoard提供了机器学习实验所需的可视化和工具： 跟踪和可视化指标...请注意，PyTorch使用的TensorBoard与为TensorFlow创建的TensorBoard相同。...然后，创建我们的PyTorch网络的实例，并从我们的PyTorch数据加载器对象中解压缩一批图像和标签。 然后，将图像和网络添加到TensorBoard将使用的文件中。...这将启动一个本地服务器，该服务器将为TensorBoard UI和我们的SummaryWriter写入磁盘的数据提供服务。

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tf.lite

一、概述1、模块constants 模块experimental 模块2、类class Interpreter: TensorFlow Lite模型的解释器接口。...(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...如果找不到张量所需的信息，张量就不会添加到列表中。这包括没有名称的临时张量。返回值：包含张量信息的字典列表。7、invokeinvoke()调用解释器。...可用于评估转换器优化的代表性数据集。例如，转换器可以使用这些例子来估计(最小，最大)范围校准模型的输入。这可以允许转换器量化转换后的浮点模型。

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Transformer模型训练教程02

二、环境配置Transformer依赖较新的深度学习框架,这里我们使用TensorFlow 2.x版本。可以在GPU服务器或笔记本上安装,也可以使用云服务中的GPU资源。...三、模型构建Transformer的基本模块包括多头注意力、前馈网络、残差连接等,TensorFlow提供了Keras接口可以方便构建。...512之间2) 词表大小:一般限制在5000-500003) 隐层大小:256-10244) 注意力头数:2-85) 前馈网络宽度:1024-40966) 训练批大小:128-5127) 学习率与优化器:...加入checkpoint保存最佳模型,early stop等Callback,设置10-20个Epoch, batch size 128-512,使用Adam优化器和学习率策略训练。...训练过程中可以观察Loss曲线判断效果,每隔一定步数就在验证集上评估各项指标,如Perplexity,BLEU等。如果指标开始下降可以early stop。

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ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet 十二、分布式...三、实现前馈神经网络 四、CNN 实战 五、使用 TensorFlow 实现自编码器 六、RNN 和梯度消失或爆炸问题 七、TensorFlow GPU 配置 八、TFLearn 九、使用协同过滤的电影推荐...二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...九、TensorFlow 估计器和 TensorFlow HUB 十、从 tf1.12 转换为 tf2 TensorFlow 入门 零、前言 一、TensorFlow 基本概念 二、TensorFlow...二、深度学习和卷积神经网络 三、TensorFlow 中的图像分类 四、目标检测与分割 五、VGG，Inception，ResNet 和 MobileNets 六、自编码器，变分自编码器和生成对抗网络

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

TensorFlow Addons 项目涵盖了许多序列到序列的工具，可以创建准生产的编码器-解码器。...在第一个解码步骤，模型会输出每个可能词的估计概率。假设前3个词的估计概率是“How”（估计概率是75%）、“What”（3%）、“You”（1%）。这是目前的句子列表。...公式16-1 注意力机制 使用TensorFlow Addons将Luong注意力添加到编码器-解码器模型的方法如下： attention_mechanism = tfa.seq2seq.attention_wrapper.LuongAttention...解码器的遮挡多头注意力层做的事情一样，但每个词只关注它前面的词。最后，解码器的上层多头注意力层，是解码器用于在输入句子上付出注意力的。...第nth个位置嵌入，添加到每个句子中的第nth个词上。这可以让模型知道每个词的位置，这是因为多头注意力层不考虑词的顺序或位置，它只看关系。

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LiRank: LinkedIn在2月新发布的大规模在线排名模型

广告点击率模型 广告选择使用点击率预测模型来估计会员点击推荐广告的可能性，然后为广告拍卖决策提供信息。...门控和MLP 个性化嵌入被添加到全局模型中，可以促进密集特征之间的交互，包括多维计数和分类特征。...Avro张量数据集加载器:作者实现了一个优化的TensorFlow Avro读取器（并且开源），实现了比现有读取器快160倍的性能。...实验结果 增量训练应用于Feed排名和广告点击率模型，在调整参数后显示出指标的显著的改进和训练时间的减少。...对于Feed排名，通过伪随机排名方法估计在线贡献率(喜欢、评论、转发)，使用离线“重放”指标来比较模型。这种方法允许对模型进行无偏的离线比较。

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AAAI 2024 | 利用通道模态冗余实现端到端 RGB-D 图像压缩

W-MSA(\cdot) 表示基于窗口的多头自注意力， SW-MSA(\cdot) 表示基于移位窗口的多头自注意力。...IMA和CMA的框架相似，主要区别在于CMA采用多头交叉注意力而不是多头自注意力来实现模态之间的信息交互。...本文反直觉地将这些低质量的图像添加到训练数据中，以确保所提出的SUPIR模型可以学习负质量概念。 恢复引导采样 强大的生成先验是一把双刃剑，因为过多的生成容量反过来会影响恢复图像的保真度。...评估指标 本文采用PSNR作为评估指标。PSNR是评估图像质量的客观指标，它反映了图像的信号保真度。...然后，在编码器和解码器中调整跨模态注意力（CMA），以消除跨模态冗余。为了有效地利用模态之间的先验信息，采用基于条件上下文的熵模型进行更好的符号概率估计。

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Seq2Seq、SeqGAN、Transformer…你都掌握了吗？一文总结文本生成必备经典模型（一）

在本文发表的阶段，还不清楚如何将RNN应用于输入和输出序列具有不同长度的复杂和非单调关系的问题。...奖励是通过骗过鉴别模型Dφ的可能性来估计的。...使用REINFORCE算法，将鉴别器Dφ((Y_1:T)^n)估计的真实概率作为奖励： 由上式，state指的当前timestep之前的decode结果，action指的当前待解码词，D网络鉴别伪造数据的置信度即为奖励...编码器是由N=6个相同的层堆叠而成。每层有两个子层。第一层是一个多头自注意力机制，第二层是一个简单的、按位置排列的全连接前馈网络。在两个子层的每一个周围采用了一个残差连接，然后进行层的归一化。...解码器。解码器也是由N=6个相同的层组成的堆栈。除了每个编码器层的两个子层之外，解码器还插入了第三个子层，它对编码器堆栈的输出进行多头注意力。

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谷歌教你学 AI-第五讲模型可视化

它还可以用图表很好地绘制指标的进展。 通常，我们会绘制正确率，损失，交叉熵等等。 取决不同模型，重要的指标也不同。...TensorFlow的估算器中有很多预先配置在TensorBoard中的值，所以这是一个不错的开始。 TensorBoard可以显示各种信息，包括直方图、分布、嵌入。...我们可以看到一些标量指标是默认提供的，以及线性分类器。 我们也可以展开和放大任意图表。 ? 可以通过双击缩小。 你可以看到我们的训练进展得很好，损失在随着时间减少。...TensorFlow的大部分操作都可以命名，因此这是辨明模型的的好方法。 本期我们了解到，将模型和重要的训练指标进行可视化，机器学习会变得更轻松、更有趣。...下期预告 在下期，我们将学习如何将线性模型转换为深度神经网络，从而训练越来越复杂的数据集。

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使用Tensorflow对象检测在安卓手机上“寻找”皮卡丘

其次，我将继续讨论如何将我的皮卡丘图像转换为正确的格式并创建数据集。然后，我将尽可能详细地写关于训练的过程，以及如何评估它。...如MobileNet、Inception和Resnet;这些提取器是非常重要的，因为它们在系统的速度/性能平衡中扮演了重要的角色。...在图像所在的同一个目录中，我创建了一个名为“train”和“test”的目录，并将大约70%的图像和它们各自的XML添加到“train”目录，剩下的30%添加到“test”目录。...MobileNet是一个卷积特征提取器，用于在移动设备上工作，用于获取图像的高级特征。一旦准备好了管道，就把它添加到“training”目录中。...在这里，我们可以监控一些指标，如训练时间、总损失、步骤数等等。很酷的一点是，当模型被训练的时候，TensorBoard也可以工作，这是一个很好的工具，可以确保训练的方向是正确的。

2K50

REGTR：带有transformer的端对端点云对应（CVPR2022）

这两个点云的特征被传递到多个transformer层，这些transformer层包含多头自注意力和交叉注意力，方便全局信息聚合。...因此，不需要对大量兴趣点或产生可重复点的关键点检测器进行采样，而是在简单的网格下采样点上建立对应关系。 尽管REGTR设计简单，但它在3DMatch和ModelNet数据集上实现了最先进的性能。...每个交叉编码的transformer有三个子层：1)分别在两个点云上运行的多头自注意力层;2)使用其他点云信息更新特征的多头交叉注意力层;3)位置型前馈网络。...对重叠区域中关键点的预测变换位置应用L1损失： 5.实验 本文以3DMatch和ModelNet40数据集进行实验与测试，以配准召回率(RR)，相对旋转误差(RRE)和相对平移误差(RTE)为评价指标...跟基于对应关系的端对端的配准方法进行比较，在正常重叠（ModelNet）和低重叠（ModelLoNet）下， REGTR在所有指标上都大大优于所有对比方法。

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