说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake:将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功,但他们的缺陷也是十分明显的,而且并不是生成图像的全部。自编码器(autoencoder)作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展,所以不要忘掉自编码器!
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一,它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今,Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库,成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API,斌哥给出一个简单的样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式。
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/,链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”,请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
本文有代码; 本文作者:Francois Chollet 使用Keras探索卷积网络的滤波器 本文中我们将利用Keras观察CNN到底在学些什么,它是如何理解我们送入的训练图片的。我们将使用Keras
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文。 h
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
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。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
学习“TensorFlow方式”来构建神经网络似乎是开始机器学习的一大障碍。在本教程中,我们将一步一步地介绍使用Kaggle的Pitchfork数据构建Band s2vec模型时涉及的所有关键步骤。
自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单易用等诸多的优点,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中,或许是源于视觉对人类的直观性和重要性,图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前,该技术已经逐渐趋于成熟,并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下,对于绝大多数的 AI 开发者而言,利用 Te
本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。
Tensorflow是由Google开发的开源深度学习框架,可以实现各种机器学习和深度学习任务。它提供了丰富的工具和库,使得开发者可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。本文将介绍Tensorflow的基本概念和使用方法,帮助读者入门。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远,损失函数将得到一个非常大的数值。
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的,长久以来,Keras首早先开始支持Tensorflow,然后完全成为其中的一部分。然而,我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运,而是它的功能。
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
图像风格迁移是指,将一幅内容图的内容,和一幅或多幅风格图的风格融合在一起,从而生成一些有意思的图片
点击关注|设为星标|干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
这篇文章的主要内容来自作者的自身经验和一些在线资源(如最出名的斯坦福大学的CS231n课程讲义),是关于如何调试卷积神经网络从而提升其性能的。
在TensorFlow2.0中,Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0,那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块:
在机器学习模型的训练过程中,我们经常会遇到一个问题,即模型的训练损失(loss)在一定的迭代次数之后不再下降。这可能会导致模型无法达到更好的性能,甚至出现过拟合的情况。在本文中,我们将探讨训练loss不下降的常见原因以及解决方法。
为了避免过拟合问题,一个非常常用的方法是正则化(regularization),正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
TensorFlow 2.0有一个很友好的地方,就是提供了多种不同的抽象方式,可以根据自己的需求来选择。这些API分成两种风格:
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计,然后为了减少下一次评估的误差,需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新,这个函数被称为损失函数。
先说说框架。很多公号都热衷于对比深度学习的框架,但是我始终认为框架本身没有好坏,只有工作需要和使用习惯的不同。无论是TF还是Pytorch,都是很优秀的深度学习框架,而且二者还有一个特点:大体上一致,细节处略有不同。
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
该篇文档基于kaggle course,通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习,既然是入门,所以没有太多模型推导以及高级技巧相关,都是深度学习中最基础的内容,希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型,并通过dropout等手段优化模型结果;
对此,Keras 提出者、谷歌科学家 François Chollet 表示,这是一份非常详尽的介绍。
在昨天的文章中,我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识,今天我们继续昨天没有聊完的话题。开始学习吧~
从上图可以看出,训练神经网络是一个迭代的过程,输入X经过层的变化后,预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值,再通过优化器重新学习更新权重,经过N轮迭代后停止权重更新,也就确定了模型。
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时,在性能方面也与TensorFlow,Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码,否则Keras会为你提供最好的帮助!
人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型,近年来在机器学习和深度学习领域取得了巨大成功。本文将深入讲解Python中的人工神经网络,包括基本概念、神经网络结构、前向传播、反向传播、激活函数、损失函数等关键知识点,并通过实际代码示例演示人工神经网络在手写数字识别问题上的应用。
随着深度学习的发展,自动编码器(Autoencoders)成为了一种重要的无监督学习算法。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoders,VAEs)作为一种特殊类型的自动编码器,在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。本文将介绍变分自动编码器的原理和应用,并探讨其在深度学习中的重要性。
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