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:
上一篇 5 TF轻松搞定线性回归,知道了模型参数训练的方向是由梯度下降算法指导的,并使用了TF的封装tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)(学习率为0.01)完
选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick、吴攀、李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练(training)的含义 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数(或损失函数)来约束我们的训练过程,训练不是无目的的训练,而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题:寻找神经网络上一组参
近年来,机器学习的进步使我们仅用几行代码就能生成惊为天人的艺术作品。如果可以将艺术作品的原型设计速度提高100倍,让用户真正地与创作媒介合为一体,效果会怎么样呢? 如果我们可以用机器学习的模式来扩展生物学习的模式,那么机器显然不是我们的艺术竞争对手,而是提高我们艺术创造力的途径。 本期,Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本,把原图像变成任意艺术家的风格,从而实现风格迁移。 【雷锋字幕组】招募进行时 我们是一个由海内外优秀开发者组成的志愿者团队,致力于经典机器学习
本文介绍了机器学习算法中的交叉熵损失函数,通过一个实际的案例来介绍如何使用交叉熵损失函数来优化机器学习模型。
tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架,可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial,极客学院的文档, http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/introduction.html 以及综合tensorflow的源码,把自己的心得整理了一下,作为自己的备忘录。 系列 1: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52677412
导语:本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
作者|Florian Courtial 译者|Debra 编辑|Emily AI 前线导读:训练神经网络是一件十分复杂,难度非常大的工作,有没有可能让训练的过程简单便利一些呢?有人突发奇想,尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢?我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front) 正如你所知,TensorFlow(TF)的
神经网络是Tensorflow最擅长的机器学习领域。TensorFlow拥有一套符号引擎,它使得训练复杂模型变得更简单和方便。通过这套符号引擎,我们能够实现许多的模型结构和算法。 📷 本文中,我们将会覆盖以下内容: 神经网络的基本概念; 神经网络用于回归非线性合成函数; 使用非线性回归预测汽车燃料效率; 学习葡萄酒分类——一种多类分类。 5.1.1 人工神经元 人工神经元就是使用一个数学函数来对生物的神经元建模。 简单来说,一个人工神经元就是接受一个或者多个输入(训练数据),对它们加和,并产生一个输
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
不久之前,Google开源了TensorFlow,这是一个旨在简化图表计算的库。 主要的应用程序是针对深度学习,将神经网络以图形形式显示。 我花了几天的时间阅读他们的API和教程,我非常满意这些我所看到的内容。 尽管其他库提供了类似的功能,如GPU计算和符号差异化,但是它API的整洁性和对IPython栈的熟悉使其吸引我使用。
我是小蕉。 研表究明,这的网官的demo,代码确实的是己打自的。 这两天仔细研究了一下神经网络,简单的结构其实没想象中那么恐怖,只是我们自己吓自己,今天希望能把理解到的东西分享给大家,克服一下大家的恐惧,我使用的框架是Tensorflow。 先提一个概念,placeholder占位符,这个东西是我们用来进行填坑的东西,也就是我们能在调用的使用传入的东西,其他的东西在网络编写完成之后,只能由程序进行变更,我们是不能人为干预的。 数据集是MNIST数据集,一堆的28 * 28像素的图片以及他们的标签值,测试集和
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
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-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
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
该文对神经网络在计算机视觉领域的应用进行了分析,并介绍了如何使用Keras框架进行训练和部署。文章还讨论了神经网络在计算机视觉任务中的常见应用,包括图像分类、目标检测和图像分割等。
上一期,我们一起学习了TensorFlow的基础知识,以及其在线性回归上的初体验,该期我们继续学习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: 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用,通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数,我们之前一起学过梯度下降方面的知识,这里不在赘述,可公众号回复“机器学习”进行查看。这里,我们从直接计算和
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