在用yolov3训练自己的数据集时,尝试加载预训练的权重,在冻结前154层的基础上,利用自己的数据集finetune。
这个SelfAttention层是在训练过程自己定义的一个class,但如果要加载这个自定义层,需要在load_model里添加custom_objects字典,这个自定义的类,不要用import ,最好是直接复制进再训练的模型中,这些是基本教程。
在使用Python编写机器学习项目时,我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError,该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误,即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 最近,经常为AI学习者提供优质学习资源的Mybridge对近1400篇机器学习文章进行了排名,挑选了10篇有助于提升你技能的文章(0.7%的几率)。 文章列表中的主题有:Google Brain,AlphaGo,生成维基百科,矩阵微积分,全局优化算法,Tensorflow项目模板,NLP,CheXNet。 此前,Mybridge从8800个机器学习开源项目中精选出了Top30,并推荐了11月份的机器学习TOP 10文章。 第一名:GoogleBrain团队—
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比,因为二者都很容易上手,初学者能够轻松掌握。
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时,经常会遇到一些警告信息,其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据,其中股价随时间变化。
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前,你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成,以验证你是一个真正的人的方式,来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中,Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码: 📷 Adrian没有访问生成验证码图
这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集,但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。 在这篇博客文章中,我们将介绍如何解决这个问题。
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前,你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成,以验证你是一个真正的人的方式,来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中,Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码: Adrian没有访问生
来源:深度学习与NLP 在过去的几个月里,我一直在收集AI相关知识,并整理成易于记忆的备忘录。在这期间,我也和我的朋友、同事分享这些备忘录,都反映不错,所以我决定把这些知识组织一下,并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 📷 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 3、机器学习
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积,导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定,无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中,我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator,这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档,estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题,以及如何解决问题。
来源:Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章,如果你还没有看过,可以找来读一读;如果你还不熟悉深度学习,这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人,本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 📷 使用工具:Python(numpy),R 级别:中级 神经网络被认为是黑匣子,一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后,你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
【导读】你是否曾为选择TensorFlow或Keras而感到纠结?又是否认深度学习编程费时费力而感到苦恼?本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障
在本文中,我们将深入探讨机器学习的基本原理和常见算法,并提供实际的代码示例。通过本文,读者将了解机器学习的核心概念,如监督学习、无监督学习和强化学习,以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。
过去的几个月中,我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友,他们经常问我要。所以我决定整理一下,发出来。为了让这件事情更加有趣,我对每个主题加了点描述。
新智元编译 来源:medium等 编译:小七 【新智元导读】春节必看十大机器学习热门文章排行榜。本榜单中涉及的主题包括:谷歌大脑、AlphaGo、生成维基百科、矩阵微积分、全局优化算法、Tenso
在过去的几个月里,我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意:
在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种广泛应用的模型。然而,在使用CNN时,我们有时会遇到一个名为"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。本文将详细讲解这个Warnning信息的含义以及如何解决这个问题。
同系列可参考: 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy(一) 因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二) 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三) 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践(四) 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML(五) 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV(六)
神经图灵机(Neural Turing Machines)是一种结合了神经网络和图灵机概念的深度学习算法。它通过引入外部存储器和注意力机制,使得神经网络能够模拟图灵机的计算能力。神经图灵机在处理序列数据、推理和记忆任务方面展示了出色的性能,成为了深度学习领域的研究热点之一。
让我们来看这样一个场景,让计算机识别不同的服装用品(有提包、鞋子、裤子等10类物品)。我们将用包含10种不同类型的物品图片的数据集来训练一个神经元网络,实现分类。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中备受关注的研究领域之一,它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。从智能助手到情感分析,NLP技术已经在各种领域中取得了巨大的成功。本文将带您深入探讨NLP的核心原理、常见任务以及如何使用Python和NLP库来实现这些任务。我们将从基础开始,逐步深入,帮助您了解NLP的奥秘。
在使用深度学习框架进行模型训练时,有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因,并提供可能的解决方案。
必须将人工神经网络的权重初始化为小的随机数。这是因为这是用于训练模型的随机优化算法的期望,即随机梯度下降。
原理上讲,神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布(x)可以映射到输出(y)的数学函数 f(x),而拟合效果的好坏取决于数据及模型。那对于如何提升拟合能力呢?我们首先从著名的单层神经网络为啥拟合不了XOR函数说起。
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
在 SharpestMinds 公司工作期间,我看过许多数据科学方面的求职简历。因为这个平台是基于一个庞大的反馈机制而建立的,我们不断地从发布信息的公司那里得到反馈——不仅是关于他们是否想要面试或雇佣候选人,还有关于他们为什么选择面试或雇佣那些人。
本文介绍了一种使用机器学习技术绕过网站验证码的方法。首先,作者通过分析网站验证码图像,提取出每个字符的图像特征,然后使用这些特征训练一个分类器。之后,作者使用一个预先训练的模型,在10分钟内对10,000个验证码图像进行分类。最后,作者使用训练好的模型对真实验证码进行解码,发现该模型能够成功地绕过大多数网站上的验证码。
简单介绍:arXiv是个提交论文预印本(preprint)的平台,里面的论文都没有经过同行评审(peer review),所以文章质量参差不齐,但却会比较新颖,可以从里面看下别人研究的新玩意。
每个人都讨厌验证码——只有输入了那些讨厌的图片上的文本,才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格,验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在他们往往容易被击败。 我
记得 TensorFlow 2.0 刚发布时,一票开发者都在疯狂吐槽:官方文档不好找,bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线这么久,仍有大量开发者不愿从 1.x 升级,或从别的框架迁移过来。 事实上,TensorFlow 2 不仅继承了 Keras 快速上手和易于使用的特性,还扩展了原有 Keras 所不支持的分布式训练,并整合了 TF 生态的其他组件(如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等),能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。 所以,掌握 TensorFlow 2 是一
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
过拟合是指模型只过分地匹配特定训练数据集,以至于对训练集外数据无良好地拟合及预测。其本质原因是模型从训练数据中学习到了一些统计噪声,即这部分信息仅是局部数据的统计规律,该信息没有代表性,在训练集上虽然效果很好,但未知的数据集(测试集)并不适用。
作为目前最普及的深度学习框架,TensorFlow 实不必多做介绍。 无论国内国外,有相当数量的程序员以 TensorFlow 入门深度学习开发,逐步走上职业机器学习工程师的道路。然而,TensorFlow 有一定的使用门槛。不管是编程范式,还是数学统计基础,都为非机器学习与数据科学背景的伙伴们带来一定的上手难度,更不要提处理不同任务时需面对的各类算法模型。 鉴于此,雷锋网将与跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks,联合举办线上培训课程“TensorFlow & 神经网络算法高级应用班”,将于 4
ACL2017 年中,腾讯 AI-lab 提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。
AI 开发者按,本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
当我们在使用深度学习框架时,有时可能会遇到一些关于 CuDNN 库版本的警告或错误信息。其中一个常见的警告是 "Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7004"。在本篇文章中,我们将详细讲解这个警告的含义以及如何解决它。
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支,它涉及处理和分析图像以获取有用的信息。本文将带您深入探讨图像处理的核心原理、常见任务以及如何使用Python和图像处理库来实现这些任务。我们将从基础开始,逐步深入,帮助您了解图像处理的奥秘。
如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术,那我们如何从众多教程中进行选择呢?哪个值得我们去投入时间呢?
近日,京东安全联合安全界的黄埔军校看雪论坛举办了一次线上CTF大赛,近3w人参赛。参与解答“京东AI CTF大挑战特别题”的同学有1435人,最终解出题目的只有2人。
今天,人工智能(AI)已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。它不仅是科幻小说的梦想,而是实实在在影响着我们生活的每一个方面。 从智能助手到自动驾驶汽车,从机器人工程师到智能医疗诊断,人工智能正在以前所未有的速度推进科技的边界,引领着未来科技的潮流。
卷积神经网络 概念认识:https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
翻译:吴金笛 校对:郑滋 本文约4600字,建议阅读12分钟。 本文明确了多标签图像分类的概念,并讲解了如何构建多标签图像分类模型。 介绍 你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情
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