http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79075392 创建一个计算图而不是直接执行计算的主要好处是什么?主要的缺点是什么? 答:主要好处:
只有当数据集是线性可分的时,经典的感知器才会收敛,并且它无法估计类概率。相反,逻辑回归分类器将收敛于一个好的解决方案,即使数据集不是线性可分的,它也会输出类的概率。如果你改变感知器的激活函数为逻辑激活函数(或softmax),用梯度下降法训练它(或其他优化算法最小化代价函数,通常是交叉熵),这样就相当于一个逻辑回归分类器。
当前,PyTorch、TensorFlow 等机器学习框架已经成为了人们开发的重要工具。计算反向传播、贝叶斯推理、不确定性量化和概率编程等算法的梯度时,我们需要把所有的代码以微分型写入框架内。这对于将机器学习引入新领域带来了问题:在物理模拟、游戏引擎、气候模型中,原领域组件不是由机器学习框架的特定领域语言(DSL)编写的。因此在将机器学习引入科学计算时,重写需求成为了一个挑战。
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
选自GitHub 机器之心编译 参与:林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理,然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处,如线性代数库的使用,运算符重载等等。 在开始之前,首先看一下最终成型的代码: 1. 分支与特征后端(https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen) 2. 仅支持标量的分支(https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/maste
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/
选自Medium 作者:Maciej Kula 机器之心编译 参与:程耀彤、蒋思源 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的,而且在大多数情况下,几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库,以高效地计算小批量数据上的训练。此外,作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考,是理解自动微分理念的优秀博文。 我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西,并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」
本文是‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling’这篇论文的学习总结。论文作者是Tzu-Mao Li(李子懋 mào), Miika Aittala, Frédo Durand 以及Jaakko Lehtinen。李子懋的博士论文(dissertation)获得了SIGGRAPH2020最佳博士论文奖,称其‘为新兴的可微计算机图形学奠定了基础’。而这篇论文(paper)则首次提出了如何解决光路微分的方式(propose a comprehensive solution to the full light transport equation)。插一句题外话,我没有读论文Acknowledgments的习惯,我无意间瞥了这篇论文其中的一段,驱使我读完了整个Acknowledgments,推荐大家读一下该论文的Acknowledgments。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库:Tangent。 和现有的机器学习库不同,Tangen
近日,谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」,一个用于自动微分的源到源 Python 库;它通过 Python 函数 f 生成新函数,来计算 f 的梯度,从而实现更好的梯度计算可视化,帮助用户更容易地编辑和调试梯度;本文还扼要概述了 Tangent API,包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库,用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同,Tangent 是一个源到源(source-to-source)
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」,一个用于自动微分的源到源 Python 库;它通过 Python 函数 f 生成新函数,来计算 f 的梯度,从而实现更好的梯度计算可视化,帮助用户更容易地编辑和调试梯度;本文还扼要概述了 Tangent API,包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库,用于自动微分。和目前已有
AI科技评论消息:日前,Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍,这个库与现有的机器学习库相比,存在诸多优势,可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下: Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库,可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比,Tangent属于源到源(source-to-source)系统,可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数,计算出 f 的梯度。对用户来说,这大大改善了梯度计算的可见性,
TensorBoard中Word2Vec模型计算图表示如图,如果模型更复杂,计算图也越来越乱,我们可以使用name scope将相关的结点放到一个组里来方便运算图的理解。tf.name_scope使用如下:
日前,Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍,这个库与现有的机器学习库相比,存在诸多优势,可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下: Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库,可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比,Tangent属于源到源(source-to-source)系统,可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数,计算出 f 的梯度。对用户来说,这大大改善了梯度计算的可见性,更易于编辑和调
简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知,numpy是Python下的基础数值运算库,得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习,没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器,也没有对backpropagation的内置支持,再加上Python本身的速度限制,所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。这也是为什么会出现Theano, TensorFlow, Caffe等深度学习框架的原因。但是numpy有其独特的优势:底层、灵活、调试方便、API稳定且为大家所熟悉(与MATLAB一脉相承),深受研究者的青睐。JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合。现在已经开源的JAX ( https://github.com/google/jax) 就是通过GPU (CUDA)来实现硬件加速。出自:https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584
原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 该项目是为纽约校区 Cornell Tech 的「机器学习工程」课程开发的。 近日,在 GitHub 上发现了一个 DIY 教学库——MiniTorch,该库适用于希望了解深度学习(DL)系统底层实质概念的机器学习工程师。 MiniTorch 是一个 Torch API 的纯 Python 重新实现,展示了从零开始构建一个张量和自动微分库。最终得到的库能够运行 Torch 代码。 项目地址:https://github
2672篇主要论文,63场研讨会,7场受邀演讲,包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解,本文将对NeurIPS 2022做一个全面的总结。
本文是论文‘Mitsuba 2: A Retargetable Forward and Inverse Renderer’的读后感(review)。
近日,机器之心在 GitHub 上发现了一个 DIY 教学库——MiniTorch,该库适用于希望了解深度学习(DL)系统底层实质概念的机器学习工程师。
这篇文章先介绍一下自动微分吧,这一个月来对我来说真的是多事之秋,能遇上的各种事情几乎都遇上了,但愿生活节奏和工作方面能够慢慢平稳下来。
【编者按】继xgboost,cxxnet,minerva之后,DMLC在9月29日发布了新的Project: dmlc/MXNet(https://github.com/dmlc/mxnet/),MXNet是cxxnet的进化,在设计上经过成熟的思考,文档也很清楚。尤为难得的是,MXNet开发团队把设计笔记也做了分享。笔记的思想不局限于MXNet,也不局限于深度学习,无论对初学入门还是对高阶提升,都具有参考价值。本文是第一篇设计笔记的译文,深入讨论了不同深度学习库的接口对深度学习编程的性能和灵活性产生的影响
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 近日,PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11,此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成,由 434 位贡献者完成。此外,本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta 版本。 假如你是一名长期的 TensorFlow 用户,你一直想切换到 JAX 或 PyTorch,或许 1.11
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 转自《机器之心》 近日,PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11,此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成,由 434 位贡献者完成。此外,本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchD
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
http://blog.csdn.net/aws3217150/article/details/70214422 现代深度学习系统中(比如MXNet, TensorFlow等)都用到了一种技术——自动微分。在此之前,机器学习社区中很少发挥这个利器,一般都是用Backpropagation进行梯度求解,然后进行SGD等进行优化更新。手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复杂性和易错性,一个好的框架应该可以很好地将这部分难点隐藏于用户视角,而自动微分技术恰好可以优雅解决这个问题。接下来我们将一
我在刚接触的pytorch的时候,只有一台破笔记本,学到CNN的时候,需要用显卡训练模型,那时的我,兜比脸干净,此生头一次感觉到贫穷限制了我对知识的追求。
总结:如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分,其结果将自动求和,而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。
前面的学习大致了解了autograd,nn依赖于autograd来定义模型并进行求导。一个nn.Module包含多个神经网络层,以及一个forward(input)方法来返回output。
【导读】今天大家比较关心的是PyTorch在GitHub发布0.4.0版本,专知成员Huaiwen详细讲解了PyTorch新版本的变动信息, 本次升级, 只做了一件事情, 就是把Tensor 类和 Variable 类 合并了, 且官方同时更新了API和Tutorials, 可以肯定, 以后的人不会再学0.3.1。专知成员Huaiwen也计划于今日更新一个系列的新版PyTorch简单上手, 希望大家持续关注。 专知成员Huaiwen以前推出一系列PyTorch教程: 【教程】专知-PyTorch手把手深度学
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型
上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
在本文中,我们提出了最小二乘网络,一种神经非线性最小二乘优化算法,即使在逆境中也能有效地优化这些代价函数.与传统方法不同,所提出的求解器不需要hand-crafted的正则化或先验,因为这些都是从数据中隐式学习的.我们把我们的方法应用于运动立体问题。从单目序列的图像对联合估计运动和场景几何形状.我们表明,我们学习的优化器能够有效地解决这个具有挑战性的优化问题.
【GiantPandaCV导语】笔者把tvm v0.9、v0.8、v0.6、v0.5、v0.4、v0.3、v0.2、v0.1都本地安装编译了,也就是除了v0.7没有本地编译以外所有版本都测试了,docker也测试了。遇到了好多小问题,故记录一下。然后测试dlsys的课的作业,原link为dlsys-course/assignment2-2018: (Spring 2018) Assignment 2: Graph Executor with TVM (github.com)
11月9日,ICLR 2022公开了第一轮评审结果。根据Criteo AI Lab机器学习研究科学家Sergey Ivanov的统计分析,今年共收到有效提交3355篇,desk rejected30篇。
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉,不过,你知道JAX吗?
科学技术发展如海浪一样也会潮起潮落,深度学习在经历了几次低谷后。2010年左右,在语音识别领域取得进展,2012年在计算机视觉领域也发展起来,随后各个领域都开始使用应用深度学习方法,而似乎渐渐抛弃了其他方法,那么深度学习是不是问题的最终解决之道呢?研究方向宽泛而多维才是合理的道路,不应过分追求热点领域。正如上世纪80年代日本学者在低谷时期仍然坚持自己的研究领域。
TensorFlow tfjs 0.10.3 近日正式发布,新版本主要有以下改进内容,AI科技大本营对其编译如下。 ▌资源
用计算图表示:y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b
---- Binary Classification logistic是一个用于二元分类的算法,所谓二元分类就是该预测结果只有两种类别。比如:预测图片中的是不是cat,只存在是或者不是。1代表cat,
不要使用太大的线性层。因为nn.Linear(m,n)使用的是 的内存,线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法,其需要的内存和输入序列
在深度学习领域,传统的前馈神经网络(feed-forward neural net,简称FNN)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天,FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此,大多数专家还是会达成共识:FNN可以实现的功能仍然相当有限。究其原因,人类的大脑有着惊人的计算功能,而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分。我们不仅能够识别个体案例,更能分析输入信息之间的整体逻辑序列。这些信息序列富含有
选自Medium 作者:Simeon Kostadinov 机器之心编译 参与:蒋思源 LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息,同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模,而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程,更详细的内容请查看原论文。 在本文中,我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型:门控循环单元(GRU)。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍,GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的
inshellisense 是一个为 Shell 提供 IDE 风格自动补全的工具。它是一个终端本地运行时自动完成,支持 600 多个命令行工具,并且可以在 Windows、Linux 和 macOS 上使用。主要功能包括安装后可通过运行 is 来启动所需 Shell 的自动补全会话,此外,在安装后还可以在 inshellisense 下进行别名设置。
课程链接:https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html Tensorflow简介 TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库。图中的节点代表数学运算,而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组(张量)。借助这种灵活的架构,您可以通过一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。TensorFlow 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 机器智能研究
机器学习(六)——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、多变量 当有n个特征值,m个变量时,h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn,其中可以认为x0=1。因此,h(x)= θTx,其中θ是一维向量,θ=[θ0,θ1…θn] T,x也是一维向量,x=[x0,x1..xn] T,其中x0=1。 二、特征缩放(FeatureScaling) 特征缩放的目的,是为了让每个特征值在数量上更加接近,使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。 其将每个特征值,除
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