深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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本文中的所有代码都在GitHub Repository上。数据集已经在适当的文件夹中，并且代码可以运行（在安装PyTorch之后）。
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。
上面显示的神经网络示例有一个隐藏层。我们在过去几年学到的一些东西是，这种神经网络如果不添加多个隐藏层，就不会快速或可扩展，因此被称为“深度”学习。
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
在神经科学研究中收集的数据集越来越复杂，通常结合了来自多个数据采集模式的高维时间序列数据。在适当的编程环境中处理和操作这些各种数据流对于确保可靠的分析并促进共享可重复性分析管道至关重要。在这里，我们介绍了Pynapple，这是一个轻量级的Python包，旨在处理系统神经科学中广泛范围的时间解析数据。该包的核心特点是一小部分多功能对象，支持任何数据流和任务参数的操作。该包括一组读取常见数据格式的方法，并允许用户轻松编写自己的方法。
在过去十年中，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。在所有关于机器学习的讨论中，许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈。从根本上讲，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并在某种类型的模型中表示这些信息。我们使用这个模型来推断还没有建模的其他数据。
本文将介绍如何在 PyTorch 中构建一个简单的卷积神经网络，并训练它使用 MNIST 数据集识别手写数字，这将可以被看做是图像识别的 “Hello, World!”；
我们将得到 torch 、 torch.nn （ nn 代表神经网络，这个包包含在 PyTorch 中创建神经网络的构建块）和 matplotlib 。
在本文中，将介绍用于课堂内Kaggle挑战的方法。花了大约两个星期的时间在挑战赛上，最终提交分数为0.97115，使在最终排行榜上排名第二。
我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。
在这个教程中，我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号，并在教程结尾提供了完整的Python代码，在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
AI 科技评论按：去年 10 月，香港中文大学-商汤联合实验室在 OpenMMLab 的首版计划中，开放了 MMCV 和 MMDetection（初期版本）。其初衷是为了在计算机视觉的一些重要方向建立统一而开放的代码库，并不断把新的算法沉淀其中。在过去的半年多时间，这些代码库已经产生了重要影响，越来越多的 MMLab 以外的研究团队开始把 MMDetection 作为实现新的目标检测算法的基础，并不断将其新算法回馈到 MMDetection 中。
过去十年，机器学习（尤其是深度学习）领域涌现了大量算法和应用。在这些深度学习算法和应用涌现的背后，是各种各样的深度学习工具和框架。它们是机器学习革命的脚手架：TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的广泛使用，使得许多 ML 从业者能够使用适合的领域特定的编程语言和丰富的构建模块更容易地组装模型。
在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作，神经网络中的所有参数（例如权重和偏置）都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。
众所周知，机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络，您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
第二篇则是利用强化学习自动寻找在特定 latency 标准上精度最好的量化神经网络结构，它分别为网络的每一层搜索不同 bit 的权值和激活，得到一个经过优化的混合精度模型。两篇文章的相同之处在于，都直接从特定的硬件获得反馈信息，如 latency，energy 和 storage，而不是使用代理信息，再利用这些信息直接优化神经网络架构 (或量化 bit 数) 搜索算法。这也许会成为工业界未来的新范式。
请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。 制作步骤： ①制作折线图：工号->筛选器（工号20002875），日期->列（显示为上面的天），人工服务接听量->行
如果你从事软件开发，你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时，Bug 就可能存在，当你把你的产品交付给客户时，Bug 也可能存在。在过去的几十年中，软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug，以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处理训练和评估这些模型所需的支持基础设施，并开始将我们的训练结果保存到磁盘。现在是时候将我们拥有的组件统一起来，以便实现我们项目的完整目标：是时候自动检测癌症了。
在过去十年中，人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在目标追踪任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）
在第四章中，我们学习了如何创建一个识别图像的神经网络。我们能够在区分 3 和 7 方面达到 98%以上的准确率，但我们也看到 fastai 内置的类能够接近 100%。让我们开始尝试缩小这个差距。
深度学习和神经网络的兴起为现代社会带来了各种机会和应用，例如对象检测和文本转语音。然而，尽管看似准确性很高，但神经网络（以及几乎所有机器学习模型）实际上都可能受到数据（即对抗性示例）的困扰，而这些数据是从原始训练样本中进行的非常轻微的操纵。实际上，过去的研究表明，只要您知道更改数据的“正确”方法，就可以迫使您的网络在数据上表现不佳，而这些数据在肉眼看来似乎并没有什么不同！这些对数据进行有意操纵以降低模型精度的方法称为对抗性攻击，而攻击与防御之战是机器学习领域中持续流行的研究主题。
支持向量机（SVM, Support Vector Machines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首次提出，SVM算法就在机器学习领域赢得了巨大的声誉。这部分因为其基于几何和统计理论的坚实数学基础，也因为其在实际应用中展示出的出色性能。
在使用jQuery编写前端代码时，我们经常会用到定时任务来周期性地执行特定的操作，比如定时刷新数据、定时轮播图片等。有时候我们需要在特定的情况下清除这些定时任务，以免出现不必要的资源浪费或逻辑混乱。本文将介绍如何在jQuery中清除定时任务。
大数据文摘作品 编译：王一丁、修竹、阮雪妮、丁慧、钱天培 英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”，一边经历股价跳水20多美元，到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌，要不要抄一波底嘞？ 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等任务上取得了惊人的成就。 具体怎么操作？效果又如何呢
Pylon是一个基于PyTorch的神经符号学习框架，旨在帮助深度学习模型整合程序性约束或声明性知识。用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。Pylon提供了精确和近似的编译器，使用模糊逻辑、抽样方法和逻辑电路等技术来高效计算损失，支持复杂模型和约束。它的核心优势在于易于集成，只需少量代码即可将现有深度学习代码扩展为支持约束学习，显著提升了模型的性能和学习效率。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch，并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型，现在是时候深入了！在理想的世界中，深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上，我们还没有生活在理想的世界中。事实是，要使您的模型真正起作用并可靠地工作，您必须正确处理很多细节，并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况，找到可能的问题，并知道如何解决它们。
自从开始训练深度神经网络以来，一直在想所有Python代码的结构是什么。理想情况下，良好的结构应支持对该模型进行广泛的试验，允许在一个紧凑的框架中实现各种不同的模型，并且每个阅读代码的人都容易理解。必须能够通过编码和重用各种数据加载器来使用来自不同数据源的数据。此外，如果模型支持在一个模型中组合多个网络（例如GAN或原始R-CNN的情况），那就太好了。该框架还应该具有足够的灵活性以允许进行复杂的可视化（这是在数据科学中的核心信念之一，即可视化使一切变得更加容易，尤其是在计算机视觉任务的情况下）。
CycleGAN tensorflow PyTorch by LynnHo，一个简单的 TensorFlow 实现
深度学习是作为这个领域的一个重要竞争者，在这个十年的爆炸式的计算增长中出现的，赢得了许多重要的机器学习竞赛。利息至2017年尚未降温; 今天，我们看到在机器学习的每一个角落都提到了深刻的学习。 机器学
如果你刚刚开始使用PyTorch并想学习如何进行基本的图像分类，那么你可以参考本教程。它将介绍如何组织训练数据，使用预训练神经网络训练模型，然后预测其他图像。
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是
最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
过去⼗年，机器学习（尤其是深度学习领域）涌现了⼤量算法和应⽤。在这些深度学习算法和应⽤涌现的背后，是各种各样的深度学习⼯具和框架。它们是机器学习⾰命的脚⼿架：TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的⼴泛使⽤，使许多机器学习从业者能够使⽤适合领域的特定编程语⾔和丰富的构建模块更容易地组装模型。
译文：《How to train your Deep Neural Network》
从字面意思来看：跑圈、运动循环 基本用法：保持程序持续运行、处理App中的各种事件（触摸事件、定时器事件、SEL等等） 为什么需要它：节省CPU资源、 提高性能
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
近日，OpenAI针对AI算法在过去数年中性能的提升做了一个详细的分析。他们发现，自2012年以来，在 ImageNet 分类上训练具有相同性能的神经网络，所需要的计算量，每16个月降低一倍。与2012年相比，现在将神经网络训练到 AlexNet 的性能，所需的计算量仅为原来的1/44（相比之下，摩尔定律仅降低为1/11）。
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。
高可用性架构可确保系统的运行性能并避免计划外停机和中断，在本文中，我们将讨论高可用性为何如此重要、如何衡量它以及最佳实践。
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