SqueezeNet模型是专门设计尽可能小，并达到可接受的图像识别。...本小节的例子中，每个手势只需要大约50张图片即可达到可接受的预测效果。ImageNet中包含百万级的图片，每个类别中有几百张图片。...下面做一个简单的总结，我们的模型如下： 使用预训练的ImageNet SqueezeNet模型，我们用它的最后两层layer作为webcam图片的特征抽取器 我们使用抽取的特征作为K最近邻分类器的输入，...训练为三个分类：石头、剪刀和布 为了对图片进行推断，我们在SqueezeNet模型上运行，将抽取的特征输入新训练的KNN分类器探测手势。...KNNImageClassifier在SqueezeNet模型基础上处理图片，输入特征抽取的结果，并将其增加到训练样本的数组。
在昨天的推送《一文带你众览Google I/O 2019上的人工智能主题演讲》中，回顾了Google I/0 2019大会上的TensorFlow专题演讲，不知道朋友有没有注意到在TensorFlow.js...介绍部分，重点提到了TensorFlow.js开始支持微信小程序。...这个小游戏最初是作为web小游戏出现在TensorFlow.js的官方示例程序中，源代码位于github：https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree...这次则作为微信小游戏进行演示。我上微信上搜索这款小游戏，但没有搜到，可能是没有公开发布，源代码也未提供，想必将web版的源码，移植到微信小程序，难度不会太大吧。...后面有时间我会将识狗君微信小程序用TensorFlow.js改写。
在浏览器上基于TensorFlow.js可以很快完成这项需求。 摄像头将通过快照功能将拍摄图像转换为64x64图像并显示辨别结果。...这里我们也需要一些代表剪刀、石头、布手势的图像作为训练数据，Laurence Moroney提供了大量的优秀数据，我们只需要选择其中一部分数据，不需要所有数据，使用它我们可以训练一个基本模型。...历时一秒钟加载生成的大图像并解析 通过使用TensorFlow Visor,我们可以随机展示来自数据集的42个手势图像，并将其作为测试数据。...精度图中的橙色线表示验证数据的准确度，即用训练模型去预测剩余的420个未训练图像时的准确度。...为进一步挖掘具体原因，我做出如下混淆矩阵： 与预期相符的混淆矩阵 从图中我们可以发现代表布的手势被错误地辨别为代表剪刀的手势6次，这种错误很容易理解，因为代表布的手势有时候看起来与代表剪刀的手势很像，我们可以选择接受这种错误或训练更多样本来改进错误
在一场以 TensorFlow.js 为主题的演讲中，介绍了一款结合了AR的虚拟试妆微信小程序，采用了 TensorFlow.js 框架。 ?...针对 TensorFlow.js 支持的算子（op）有限的问题，开发者团队通过少量修改 TensorFlow.js 源码，加入自定义的算子支持。 最终效果如何呢？...这款微信小程序已经上线，不过藏的比较深，名字叫做阿玛尼美妆官方精品商城，点击下面的小程序即可进入： 我简单的试用了一下，目前只支持唇膏的实时试妆，效果算不上完美，也不算非常流畅，不过还能接受。...自从进入机器学习领域，所看的教程、书籍，大多数都是以图片分类作为例子。图片分类是机器学习的经典应用，但我们应该认识到，还有许多应用场景，机器学习在许多领域大有可为。...在TensorFlow.js的主题演讲中，谷歌的开发工程师给我们提供更多的应用场景： ? 最后附上TensorFlow.js主题演讲的完整视频，如果你是一名前端开发工程师，可能会对此感兴趣：
官方 tensorFlow.js 项目，使用 yarn 作为包管理工具，使用 Parcel 作为 Web 应用的打包工具。...主要是训练数据收集：摄像头拍摄，每张图片归一化处理成 shape 为 [1,244,244,3] 的张量，作为训练数据；为此 tensorFlow.js 特地封装了调用 webcam 的相关方法，以方便直接对接到...3.2.1 预处理 加载预训练模型 MoblieNet ，并截取合适的层作为输出。...Model 的输入数据（上图的红色框）。...3.2.2 迁移学习 我们将把 MobileNet 的这一层输出作为我们新创建的模型的输入，新创建的模型输出为 4 个类别的预测。
这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。...导入 我们将使用以 TensorFlow 作为后端、Keras 作为前端的编程框架 import os import glob import numpy as np from tensorflow.keras...我们还将留出其中的 20% 作为测试数据。...，并且分离出 10% 作为验证集。...提升准确率 请记住，我们的模型接受的输入数据是规模为 [N, 28, 28, 1] 的张量。我们绘图画布的尺寸为 300*300，这可能是两个手绘图像的大小，或者用户可以在上面绘制一个小图像。
TensorSpace 支持 3D 可视化经过适当预处理之后的 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 模型。...集成：支持使用 TensorFlow、Keras 以及 TensorFlow.js 训练的模型。...基于不同的机器学习库，我们提供了 TensorFlow 模型预处理教程、Keras 模型预处理教程 以及 TensorFlow.js 模型预处理教程。...我们将会用到适配 TensorSpace 的预处理模型以及样例输入数据（“5”）作为使用样例来进行说明。所有的源码都可以在 helloworld.html 文件中找到。...“5”作为模型的输入： 我们在这里将预测方法放入 init() 的回调函数中以确保预测在初始化完成之后进行(在线演示)。
我们想要在下面实现的机器学习练习将使用来自该函数的输入数据（X，Y）并使用这些数字对训练模型。模型不会知道函数本身，我们将使用训练号模型根据X值输入预测Y值。...对于我们的示例，只需向神经网络添加一个具有一个输入和输出形状的密集层就足够了。 在下一步中，我们需要为模型指定损失函数和优化函数。...该方法以张量的形式接收输入值作为参数。在这个特定情况下，我们在内部创建一个只有一个值（5）的张量并将其传递给预测。通过调用print函数，我们确保将结果值打印到控制台，如下所示： ?...优化用户界面 已上面经实现的示例是使用固定输入值进行预测（5）并将结果输出到浏览器控制台。让我们引入一个更复杂的用户界面，让用户能够输入用于预测的值。...用户现在能够输入值（x），然后预测Y值。单击“ Predict ”按钮完成预测： ? 结果会直接显示在网站上。 ?
卷积层需要对输入信息进行卷积计算，它使用一个网格状的窗口区（也被称为卷积核或过滤器）对输入图像进行遍历加工，过滤器的每个窗口单元通常都具有自己的权重，从输入图像的左上角开始，将权重和窗口覆盖区域的数值相乘并累加后得到一个新的结果...33大小了，对于后续的全连接神经网络而言，输入特征的数量已经大幅减少了。...[1,2,3,4]和输出结果[1,3,5,7]作为训练集，这个训练集只有4组个数据，但是通过机器反复学习这4个数据集，就能预测出很接近的最终值。...（二）解决逻辑回归问题： 如图，我们要输入xy的坐标轴，然后预测该坐标属于黄色还是蓝色。...执行代码后我们可以看到整个训练过程的损失变化： 在页面输入框可以输入我们想要预测的坐标： 此例中预测结果接近0的是黄点，接近于1的是蓝点，如果预测值是0.5左右，那么所预测结果应该是两块区域之间的临界点
相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说，都有一个共同的疑惑：TensorFlow.js 到底能做些什么？...TensorFlow.js 是一个开源的基于硬件加速的JavaScript库，用于训练和部署机器学习模型。...生成新的截断模型作为后续模型的输入 const truncatedMobilenet = tf.model({ inputs: mobilenet.inputs,...构建双层神经网络作为输出，tensor 数据从 mobilenet 模型 flow 到构建的双层神经网络模型 const model = tf.sequential(); // 初始化神经网络模型...数据预处理: 处理输入为截断模型接受的数据格式，即 mobilenet 接受的格式 const { xs, ys } = tf.tidy(() => { const xs = tf.concat
使用 Tensorflow.js TensorFlow.js（https://js.tensorflow.org/）团队已经开展了基于浏览器的有趣实验。...虽然它们都从网络摄像头获取输入图像并根据训练数据输出预测，但在内部，每个操作都不同： 1) Pacman Webcam - 它使用卷积神经网络（CNN），来自网络摄像头的图像输入之后，经过一系列卷积层和池化层传递出去...它采用输入图像（来自网络摄像头），并通过使用相似度函数或距离度量的方法找到最接近该输入图像训练样本的标签来对其进行分类。...这两个系统都逐帧拍摄输入图像，并在不考虑之前帧的情况下进行预测。难道真正了解手势并不必要？...在接受输出之前设置高阈值以减少预测错误。 4. 降低预测率。不要以最大帧速率进行预测，控制每秒的预测量有助于减少错误的预测。 5. 确保已在该短语中检测到的单词不再用于预测。 6.
今天重点整理tensorflow.js相关的内容。有非常多的基于tensorflow.js二次封装的js库，比如face-api.js、ml5.js等等。...可用于追踪物体 ----- 声音 soundClassifier 音频分类，可用于语音控制 pitchDetection 音调检测，可用于说话人识别 ----- 文本 CharRNN 文本生成，可用于输入法联想...使用tensorflow.js我们可以在浏览器用摄像头实现目标检测。比如我们可以识别以下图片里的物体： 前端可以很容易的调用相关的tensorflow.js模型实现目标检测。目标检测可以用来干什么？...借此，我们还可以用tensorflow.js实现验证码的识别，让浏览器自动帮我们输入验证码~ - 前端智能技术06 - Text classification tensorflow.js的案例很多都是图像上的应用...综上，前端的tensorflow.js生态我觉得已经比较丰富了，推荐face-api.js、ml5.js、magenta.js都值得一玩。除此之外，6项前端智能技术作为前端工程师，都应该玩一遍~
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。...它有点像一个将新数据作为输入并产生预测作为输出的函数。 标签和特征 标签和特征与你在训练过程中提供给算法的数据相关。 标签表示你将如何对数据集中的每个条目进行分类以及如何标记它。...一种流行的图像分类模型称为 MobileNet，可作为带有 Tensorflow.js 的预训练模型使用。...如果你更喜欢使用 Tensorflow.js 作为 NPM 模块，您可以通过以下方式导入模块： import * as mobilenet from '@tensorflow-models/mobilenet...'; 本文我们讲解了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中实现对图像的分类，并介绍了什么是机器学习。
本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换，再到 Tensorflow.js 的转换，如何利用其作一些预测，在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题，以及介绍使用联网摄像头...TENSORFLOW.JS 转换器：我们最后的权重转换方式 这一步更加简单，我保证！...你不能像 Python 那样使用 -1 索引 在 python 中，你可以使用 -1 作为「最后一个元素」。...你可能已经注意到我们还没有关注过输入到我们的 YOLO 中的到底是什么。这也是 Tensorflow.js 最棒的部分之一。 我们可以从文件（DOM）中取出视频或者图像然后将其转换为一个张量！...现在可以将图像作为张量输入！之后，从图像切换到网络摄像头，你只需将其指向正确的元素即可。这对我来说很神奇。 在这之后，我们要做一些预处理。
课程中以一个姿态检测的模型PoseNet作为案例，介绍了TensorFlow.js插件导入到微信小程序开发工具中后，在项目开发中的配置，功能调用，加载模型等方法应用；此外，还介绍了在Python环境下训练好的模型如何转换并载入到小程序中...为了能让小程序内的机器学习变得更为简单，现在开发者可借助 TensorFlow.js 在小程序中的插件来实现了。 TensorFlow.js 插件是什么？...文字Universal Sentence Encoder将文本编码为512维嵌入，用作自然语言处理任务的输入，例如情感分类和文本相似性。...注：TensorFlow.js 模型库 链接 https://github.com/tensorflow/tfjs-models 为了让更多的小程序开发者了解 TensorFlow.js 以及如何在小程序环境中应用...TensorFlow.js，现在TensorFlow和微信小程序联合腾讯课堂NEXT学院共同发布了《TensorFlow.js遇到小程序》课程，帮助开发者快速了解和进入机器学习世界。
它可以随意从文件系统中选择图像或使用相机作为输入）。 当我们使用转移学习开发模型时，我们需要： 使用源模型层的输出作为目标模型的输入。 如果有的目标模型的话，我们要从目标模型中训练多少层？...mn.infer(input,'global_average_pooling2d_1') .reshape([1024]); }; 请注意，在该loadModel方法中，我们返回一个函数，该函数接受一维张量作为输入并返回...MobileNet的infer方法接受输入张量和层作为参数。该层指定我们要从哪个隐藏层获取输出。...返回的函数接受输入并从指定的MobileNet层返回相应的输出 canvas – 指向我们将用于从视频中提取帧的HTML5canvas元素（画布元素） scale – 是我们将用于缩放各个帧的另一个画布...每帧的CNN输出，我们作为输入传递给RNN。RNN将找出各个帧之间的依赖关系并识别它们编码的动作。
对于一名Web的前端开发者而言，用 JavaScript 作为入门机器学习的桥梁是个不错的选择，它同样能帮助你开启机器学习之旅。...② 此外，基于框架TensorFlow.js，它已准备好使用GPU加速运行。TensorFlow.js自动支持WebGL，并在GPU可用时会加速代码。...这对于用户是无法接受的。...以及谷歌去年推出tensorflow.js支持利用gpu计算。...对于图片处理来说，不需要网络开销来传输和接受图片资源，实现了低延迟，弱网或断网情况下的离线运行。
概览 这是 Siraj Raval 在 Youtube 上用 Tensorflow.js 实现Evolution建模的代码。...Evolution模拟器 神经网络 遗传算法 物理环境 项目结构 环境：各种环境模型 生物：各种生物模型 NeuroEvolution：神经网络和遗传算法库 Lib：p5.js，Matter.js 和 Tensorflow.js...系统设计 1.神经网络 所有生物都有一个3层前馈神经网络作为他们的大脑。...输入到网络的输入数据是： 水平速度 垂直速度 扭力 地面以上的高度 2.遗传算法设计的网络: ?
面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js; 3....在下文中，机器之心对 TensorFlow.js 做了细致介绍： 在大会的 Keynote 中，TensorFlow 团队表示基于网页的 JavaScript 库 TensorFlow.js 现在已经能训练并部署机器学习模型...这些新颖的模型作为案例在 TensorFlow.js 中都提供了实现代码，读者也可以跟随教程实现基于浏览器的模型。...TensorFlow.js 项目主页：https://js.tensorflow.org/ TensorFlow.js 的核心概念 TensorFlow.js 是一个开源的用于开发机器学习项目的 WebGL-accelerated...这些运算不仅包含 add、sub 和 mul 等二元运算，同时还包括 square 等一元运算： 模型和层 从概念上说，一个模型就是一个函数，给定输入之后生成所需要的输出。
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