将tensorflow概率分布作为双射参数传递
是指在使用tensorflow框架进行机器学习或深度学习任务时，将概率分布作为双射参数传递给模型。
概率分布是描述随机变量可能取值的概率的函数。在机器学习中，概率分布常用于建模和处理不确定性。tensorflow提供了丰富的概率分布函数和操作，可以用于构建概率模型、进行概率推断和生成样本等任务。
将概率分布作为双射参数传递给模型可以帮助模型更好地理解和利用数据中的不确定性信息。通过将概率分布作为输入，模型可以更准确地估计不同可能取值的概率，从而提高模型的预测能力和鲁棒性。
在tensorflow中，可以使用tfp（tensorflow probability）库来处理概率分布。tfp提供了各种常见的概率分布函数，如正态分布、均匀分布、伽马分布等，并且支持对这些分布进行参数估计、采样、计算概率密度函数等操作。
应用场景：
- 生成对抗网络（GAN）：将概率分布作为双射参数传递给GAN模型可以帮助生成更真实的样本。
- 强化学习：在强化学习任务中，将概率分布作为双射参数传递给模型可以帮助模型更好地处理不确定性，从而提高决策的准确性。
- 变分自编码器（VAE）：将概率分布作为双射参数传递给VAE模型可以帮助模型更好地学习数据的分布，从而实现更好的数据重建和生成效果。
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关于牙科手术前后图像的训练
tensorflow、computer-vision、gan、vae
我想要一个GAN对牙科手术的“前后”图像进行培训，这样它就可以为新病人生成“后”图像。
输入图像如下所示：https://img.webmd.com/dtmcms/live/webmd/consumer_资产/地点_图片/文章_缩略图/幻灯片/化妆品_牙科学_幻灯片/650x350_化妆品_牙科学_slideshow.jpg
现在，作为一个网络开发人员，我正在进入人工智能。
我读过很多关于基本ML，AI，GANs，VAE，StyleGANs等的文章。
在Tensorflow等上做了一些小项目。
我有我的基本知识和理论知识。但我不知道如何实际开始以上的想法，我有。
我的方法应该是什么？
以下是我
浏览 0提问于2020-03-21得票数 9
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Tensorflow实现多元学生T对角分布
python、tensorflow、tensorflow-probability
我正在实现一个对角多元学生t分布(so logP(x1，x2，x3，..xD) = logP(x1) + logP(x2)+ ....+ logP(xD) )，这样它可以作为TensorFlow中双射的基分布。
import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions
D = 2 # number of dimension
df = 5. # degree of freedom
# construct D univariate student t distribution
base_dist = tfd.StudentT(l
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
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在google云中，哪个是最佳的选择调用训练机器学习模型？
python、google-cloud-platform、gcp-ai-platform-training
我在python中有一个经过训练的机器学习模型来获得一个回归输出，这个模型是用scikit- learning训练的。
我想将这个预测插入到防火墙中，我将使用云函数来完成它，每天使用云调度程序来调度它。
我的问题是我要把这个受过训练的机器学习模型藏在哪里？
我能把它存储到google存储中并在云函数中调用它来获得预测吗？
还是我应该把它存储在人工智能平台上？
如果答案是进入人工智能平台，为什么？如果我把它存储到AI平台上，我有什么优势？我能用那里的新数据训练模型吗？
我一直在读到，这是可能的，但我不知道为什么更好，如何更好
浏览 3提问于2019-10-28得票数 0
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制作一个AI来猜测用户认为python的数字。
python、artificial-intelligence
目标是用户输入一个介于1-10之间的数字，AI试图找出玩家选择的号码。例如，我拿数字:6和人工智能，然后试图找出哪个数字，通过3次尝试。
AI知道哪些数字经常被选择，并尝试它们。
问题是。我是机器学习的新手，我认为这将是一个学习机器学习的好项目。我在任何地方都找不到这样的项目，我也不知道从哪里开始。我已经在其他平台上问过这个问题了，但似乎没有人能帮我。
我以为我会用python，keras和tensorflow
之前有没有人这样做过，或者知道它在哪里？
谢谢:)
浏览 3提问于2022-07-06得票数 -1
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从TensorFlow模型中求出概率分布曲线
python、tensorflow、machine-learning、curve-fitting、tensorflow-probability
我试着学习如何使用TensorFlow，所以我试图建立一个概率ML模型，根据最近n天的价格序列得到第二天股票价格的概率分布。在这样做的时候，我设法预测了第二天的价格，但没有得到模型的概率分布。如何从TensorFlow模型中得到模型预测所依据的曲线？
这是我到目前为止得到的预测第二天的实际价格的代码(使用这个视频：)：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
from
浏览 4提问于2022-08-14得票数 0
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如何评估通过机器学习技术获得的结果的不确定性？
machine-learning、regression、uncertainty
随着机器学习(其各种形式)在科学中变得越来越普遍，建立逻辑和系统的方法来解释机器学习结果变得非常重要。虽然现代ML技术已经表明自己能够与更“经典”的技术竞争，甚至超过了它们的准确性，但在任何数据分析中得到的数值结果都只是故事的一半。
有建立和良好的形式化(数学上)的方法来评估结果中的不确定性，通过经典方法。如何评估机器学习结果中的不确定性？例如，在类似于经典回归分析的情况下，估计拟合参数的不确定性(至少在理论上是如此)是相对直接的。我可以做一些测量，把它们拟合成某种方程，估计一些物理参数，例如用高斯误差近似的规则来估计它的不确定性。如何确定某些机器学习算法所估计的同一参数的不确定性？
我认识到
浏览 0提问于2022-06-10得票数 3
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为了编写一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要什么知识？
machine-learning、algorithms、beginner、reinforcement-learning、training
我是B.Sc毕业生。我的课程之一是“机器学习入门”，我一直想在这门课上做一个个人项目。
我最近听说了不同的人工智能训练来玩游戏，如马里奥，围棋等。
为了训练一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要获得什么知识？对于初学者来说，你推荐什么游戏？
这是我目前在机器学习中所知道的-
课程介绍和机器学习。K-最近邻算法和K-均值算法
统计推断
高斯混合模型(GMM)与期望最大化
可能是近似正确的模型，包括泛化界和模型选择。
基本的超平面算法:感知器和Winnow。
支持向量机(SVM)
核粒
促进弱学习者向强学习者学习: AdaBoost
边缘-感知器
回归
PCA
决策树
决策树修剪与随机林
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
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如何在TensorFlow中为矢量化参数设置双射器？
python、tensorflow、tensorflow-probability
我遵循本教程关于的第三个例子的逻辑。然而，我的设置中的一个不同之处是，我的振幅和length_scale是向量。但是，我很难为矢量化参数设置双射器。
我尝试了官方示例教程中的一种方法(和搜索关键字‘Bijectors')。
他们用
softplus = tfp.bijectors.Softplus(
hinge_softness=[1., .5, .1])
print("Hinge softness shape:", softplus.hinge_softness.shape)
若要更改标量参数的Softplus形状，请执行以下操作。但是控制台继续显示相同的错误消息
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
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4.20号腾讯推出了第一款人工智能硬件产品——听听音箱，其开创了腾讯在AI工程方面的一次重要探索，那么听听音箱运用了哪些人工智能技术还有相比目前市场上的智能音箱体现了哪些优势呢？
浏览 1160提问于2018-04-25
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基于JointDistributionSequential的流概率分层模型
tensorflow、tensorflow-probability、hierarchical-bayesian
我试图理解如何在Tensorflow概率中实现以下模型。
角度theta在[-pi / 2, +pi / 2]范围内具有一致的先验概率；
方向翻转概率( beta )在距离[0, 1]中具有一致的先验概率；
theta'设置为任意一种：
具有概率theta' = theta + pi的beta；或
概率theta' = theta；(1 - beta)；
浓度c具有HalfCauchy先验概率；
alpha是从中提取出来的，它以theta'为中心，浓度为c。
到目前为止我尝试的是
import tensorf
浏览 5提问于2020-03-08得票数 2
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实现具有负对数似然损失的简单概率模型
python、tensorflow、deep-learning、unsupervised-learning
首先快速声明的是，我在Reddit上发布了这个问题，首先在深度学习和机器学习中，但我想我可能也会在这里请求您的专业知识。不用再多说了：
我目前正在挑战自己今年的，虽然我刚刚开始第一周的热身练习，但我已经有了技术上的困难。
正在讨论的练习是以下文档中的"1.预热“：。(我很抱歉，因为我对Reddit格式不够熟悉，不能毫无保留地包含图片。
在我的理解中，我们有一个变量x，它可以从1..100中获取被采样的特定概率(在sample_data()函数中定义)的值。因此，任务是拟合传递给softmax函数的参数矢量theta，并且假定该矢量给出要采样的特定元素x_i的可能性。也就是说，theta
浏览 9提问于2019-11-25得票数 0
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“强化学习”在监督学习模型中的应用
python、linear-regression、reinforcement-learning、supervised-learning
是否可以在有监督的模型上使用“强化学习”或反馈回路？
我使用监督学习模型(更确切地说是线性回归模型)解决了一个机器学习问题，但我希望通过对预测输出创建一个反馈环来改进结果，即如果算法在某些例子上出错，就告诉算法。
据我所知，这基本上就是强化学习的工作原理:该模型从正负反馈中学习。
我发现我们可以使用PyBrain实现有监督学习和强化学习算法，但我无法找到两者之间的关联方法。
浏览 2提问于2019-07-11得票数 0
3回答
如何在google云中使用经过训练的模型实现预测的自动化
google-cloud-platform、google-bigquery、google-cloud-dataflow、google-cloud-composer
我有来自Firestore网站用户的数据。
为了运行机器学习模型，我在Google BigQuery中插入了一些这些数据。
我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。
我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigquery中，使用这些新的数据，我想做预测，然后选择这个预测，然后再把它们放到Firstore中。
我认为这可以用Dataflow (Apache )或Dataflow(气流)来完成，我可以将这个过程自动化，并安排它每周运行所有过程，但我没有使用这种技术的经验，有人能推
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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基于pymc3推断参数的预测
python、scikit-learn、regression、bayesian、pymc3
我正试图从一个非贝叶斯的背景来理解这一点。
在线性回归或黑匣子机器学习工具中，工作流程如下所示。
获取数据
准备数据
模型数据(学习它或其中的一部分，培训集)
测试模型(通常在测试集上)
如果模型是好的，按照某种度量，goto 6，否则
调查和修改工作。
模型是足够好的；用它来预测/分类等。
因此，假设我使用pymc3试图理解广告支出与销售商品收入之间的关系。如果从1到5的所有阶段都进行得很好，那么在R和机器学习包(如scikit- learning )中使用的最频繁的统计数据中，我只需要将新的未见数据传递给所学习的模型并调用预测方法。这通常会打印出Y(销售货物
浏览 2提问于2016-11-20得票数 4
1回答
腾讯云产品如何选择？
云服务器、腾讯云、部署、产品、域名
我目前有一个域名，和一台自己的物理机，并且只能通过ipv6访问，但是运营商屏蔽了80端口。现在我在云服务器上部署了一套应用，通过80端口访问，现在云服务器快到期了，我想把应用迁移到自己的服务器上面。但是我就想通过域名+80端口访问机器上部署的应用，有没有类似的产品可以让我将域名映射到腾讯云的ip，通过80端口访问，然后再由腾讯云转发到我的服务器上的81端口（只需要HTTP转发就行）
浏览 144提问于2023-08-02
2回答
各特征的概率分布分析与机器学习
machine-learning、statistics、probability、distribution
虽然我知道概率分布是用于假设检验、置信度构造等，但它们在统计分析中有很多作用。
然而，现在我还不清楚概率分布是如何在机器学习问题上派上用场的？在ML算法中，它们将自动从dataset中获取分布。我想知道在更好地解决ML问题时是否有什么概率分布？
简而言之，与概率分布相关的统计技术如何才能有利于ML问题的解决？如果是，以什么方式明确？
浏览 0提问于2021-12-16得票数 3
6回答
近日，神州高铁与腾讯云计算有限责任公司签署了《框架合作协议书》。双方一致同意建立长期合作伙伴关系，充分发挥各自优势，共同推动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等在轨道交通产业领域的应用。
浏览 1367提问于2018-07-24
1回答
从DenseVariational层提取学习的NN后验权重分布参数
python、tensorflow、neural-network、bayesian、tensorflow-probability
我还在tensorflow probability Github issues中发布了这个问题：https://github.com/tensorflow/probability/issues/892 我在python 3.6.8中使用Tensorflow 2.1.0和tensorflow-probability 0.9.0。我正在使用Tensorflow Probability Keras模型，该模型具有如下定义的DenseVariational层(取自在线示例)： def posterior_mean_field(kernel_size, bias_size=0, dtype=None)
浏览 60提问于2020-04-24得票数 4
1回答
人工智能平台(ML Engine)是如何为工作分配资源的？
machine-learning、google-cloud-platform、google-cloud-ml、gcp-ai-platform-notebook
我正在使用谷歌的人工智能平台进行一些实验，并对此提出一些问题。
基本上，我的项目是按照文档来构造的，其中包含一个训练器任务和一个单独的批预测任务。我想了解AI平台如何分配资源给我执行的任务。将其与目前的SOTA解决方案进行比较，如Spark、Tensorflow和Py手电筒，这是我怀疑的地方。
这些引擎/库使用专用的协调系统来分发工作人员，并且对所有机器学习算法都有单独的分布式实现。既然我的任务是使用ScikitLearn编写的，那么这些计算是如何在AI平台提供的集群中并行化的，因为sklearn没有任何这样的分布式计算能力？
跟踪docs 。我用的命令，
gcloud ai-platform
浏览 1提问于2019-08-05得票数 1
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一个问题:我是否有可能创造一个人工智能来学习玩我没有创造的游戏？
machine-learning、image-recognition、image-preprocessing
主要是，我有一个问题，我在任何地方都找不到答案，关于一个人工智能机器学习游戏。
我是否有可能创建一个AI，它可以学习一个我自己没有创建的游戏，没有任何源代码或API？我说的是一些简单的游戏，如chrome，snake等。有人告诉我，这是可以用图像处理的，但我还是不太确定。我指的是打开一个游戏，而不是一个下载的游戏，一个在google上可用的游戏，如上面提到的，运行我的代码，它将开始玩和学习这个游戏。只是创建一个算法来学习多个简单的2D谷歌游戏，这样的事情是否有可能与图像处理？
浏览 0提问于2019-09-20得票数 1
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