选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月,但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把“Hello World!”作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的“Hello World!”。通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorFlow搭建简单的单层和多层的神经网络。
手写数字识别是机器学习领域中的一个经典应用,很多机器学习算法以这个问题作为示例,其地位相当于程序界的hello world。这个问题具有以下两个特点:
【导读】专知小组计划近期推出Tensorflow实战系列,计划教大家手把手实战各项子任务。本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建LSTM进行文本分类。教程使用了伪造的文本数据进行情感分类,有正面情感数据和负面情感数据。并且教程代码包含了配置信息,将数据处理为LSTM的输入格式,以及定义和训练相关代码,因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。 专知公众号以前连载关于Tensorflow1.4.0的系列教程: 最新TensorFlow1.4.0教程完整版 Tensorfl
选自Medium 作者:Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析,并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中,而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》(GAN)以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
众所周知,人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今,随着机器学习和深度学习算法的不断迭代,计算机已经能够以非常高的精度,对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前,此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括:解读肺部扫描影像是否健康,通过移动设备进行面部识别,以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。
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
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
大家好! 在本教程中,我们将使用 TensorFlow 的命令模式构建一个简单的前馈神经网络。 希望你会发现它很有用! 如果你对如何改进代码有任何建议,请告诉我。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构,以及 TensorFlow 的实现过程,包括数据
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
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
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
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
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
AI (Artificial Intelligence)人工智能及机器学习(Machine Learning)最近大热,Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡,最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统,我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人,在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin,Google数一数二,被用来打造下一代Google核心大脑的(Go
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
目标检测(Object Detection)是人工智能最基础的应用,不论是我们常见的人脸识别,还是高大上的自动驾驶,都离不开目标检测。要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物,需要复杂的算法,想想就觉得深奥,不过好在有TensorFlow这样的框架,具有强大的目标检测API,让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件。
本次MNIST的手写数字识别未采用input_data.py文件,想尝试一下用原始的数据集来运行这个DEMO。
翻译自博客:IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文:http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
补充知识:tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别(io.imread和cv2.imread)以及(transform.resize和cv2.resize)
在本章中,我们将介绍一些基本的秘籍,以便了解 TensorFlow 的工作原理以及如何访问本书的数据和其他资源。
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集,特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中,你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧,大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
NVIDIA去年发布了一个线上讲座,题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
看起来就让人头大?你的脑海随即会浮现出两个问题:它们都是从哪儿来的?为什么需要这些运算?
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序,以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis,我是谷歌云平台团队的开发者大
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
keras.utils.to_categorical这个方法,源码中,它是这样写的:
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
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现。其中将原始数据集转换为Annotations文件的时候用命令是比较方便,如果懒得写配置文件的话。而要使用精度检查工具,则必须写配置文件了,具体见本文后面的详细介绍。
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习最重要的思想是,在一直答案的标注数据集上,模拟给出预测结果要尽量逼近真实的答案。通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合,可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中,最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图
一直以来,大众了解的SAS都是数据集操作,使用的方法是数据步和过程步。但其实,SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML,在这个世界里,你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越,将数据从矩阵变成SAS数据集,从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML:穿越 本文要解决三个问题: 第一个问题:如何把SAS数据集转换为矩阵来处理? 把数据集转换成矩阵来,在很多情况下处理起来会
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
📷 ---- 新智元编译 来源:github 作者:Junho Kim 编译:肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型,是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日,有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源,相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址:https://github.com/taki011
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第六讲深度神经网络。 观看更多国外公开课,点击"阅读原文" 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 谷歌教你学 AI -第四讲部署预测模型 谷歌教你学 AI -第五讲模型可视化 本期视
史上最长春假结束,全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰,我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人,对于防疫工作来说,是个头大的问题。
anaconda或者pip安装tensorflow,tensorflow只支持win7 64系统,本人使用tensorflow1.5版本
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
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