王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow 1.2.0今日正式发布。 主要功能和改进点: 在Windows系统下新增对Python 3.6的支持。 新增函数tf.layers.conv3d_transpose,用于时空反卷积操作。 新增函数tf.Session.make_callable(),降低了多次运行类似操作的计算开销。 新增基于ibverbs的RDMA支持(远程直接数据存取)(由雅虎的junshi15贡献)。 RNNCell现在为tf.layers.layer的子
我记得我第一次听说深度学习在自然语言处理(NLP)领域的魔力。 我刚刚与一家年轻的法国创业公司Riminder开始了一个项目,这是我第一次听说字嵌入。 生活中有一些时刻,与新理论的接触似乎使其他一切无关紧要。 听到单词向量编码了单词之间相似性和意义就是这些时刻之一。 当我开始使用这些新概念时,我对模型的简单性感到困惑,构建了我的第一个用于情感分析的递归神经网络。 几个月后,作为法国大学高等理工学院硕士论文的一部分,我正在 Proxem 研究更高级的序列标签模型。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | av8ramit 编译|钱天培 TensorFlow在今天最新发布了1.2.0版本。在这一新版本中,TensorFlow新增Intel MKL优化深度学习基元,实现了对Windows系统上对Python 3.6的支持,发布了开源版的TensorBoard,并进行了大量的命名修改,以实习同一模块内命名的一致性。下面,大数据文摘将为你带来完整版的TensorFlow 1.2.0 改进介绍。 ◆ 在Windows上提供Python 3.6支持 ◆为spatio tempo
Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用,灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。有需求的同学收藏一下,以便日后查阅。
今天介绍一种很有名的网络结构——ConvLSTM,其不仅具有LSTM的时序建模能力,而且还能像CNN一样刻画局部特征,可以说是时空特性具备。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称,中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型,模型准确率从98%提升到98.5%,错误率减少了25% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接:https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
最近用了一点pytorch,想着稍稍理一下,这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架,究竟是何方神圣?
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测(曲线拟合) %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # hyperparameters lr = 0.002 # learning rate
大数据文摘作品 作者:魏子敏,龙牧雪 “卷积神经网络(CNN)的时代已经过去了!” ——Geoffrey Hinton 酝酿许久,深度学习之父Geoffrey Hinton在10月份发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。 Hinton本次挟CapsNet而来,大有要用它取代CNN的气势。 今天,有科技媒体发布Capsule Networks(CapsNet)开源的消息,文摘菌激动的去找了找Github链接,发现本次开源非常低调且隐蔽,隐藏在谷歌tensorflow的专题之下,没
【新智元导读】TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0,公布了14大最新功能。新智元带来最新介绍,包括 API 的重要变化、contrib API的变化和Bug 修复及其他改变。附代码链接。 主要的功能和改进 1. Windows上支持Python3.6。 2. 时空域去卷积(spatio temporal deconvolution.)增加了tf.layers.conv3d_transpose层。 3. 增加了tf.Session.make_callable( ),为多次运行一个相同步骤的运行提供
用一个简单的例子来看看 LSTM 在 tensorflow 里是如何做分类问题的。 这个例子特别简单,就是一个长度为 20 的二进制串,数出其中 1 的个数,简单到用一个 for 就能搞定的事情,来看看 LSTM 是如何做到的。 大家可以先在这里停一下,看看你有什么想法呢。 ---- import numpy as np from random import shuffle input 一共有 2^20 种组合,就生成这么多的数据 train_input = ['{0:020b}'.format(i) fo
严格来说,softmax回归应该不算深度学习,不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型,所以如果你之前没接触过Tensorflow,我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。
tf-seq2seq是Tensorflow的通用编码器 - 解码器框架,可用于机器翻译,文本汇总,会话建模,图像字幕等。 动机 其实差不多半年之前就想吐槽Tensorflow的seq2seq了(后面博
本文介绍了双向循环神经网络在序列数据处理上的应用,并给出了TensorFlow和Keras两个库在双向RNN上的实例代码。同时,文章还探讨了循环神经网络在序列数据处理上的应用,包括双向循环神经网络和序列循环神经网络的应用,并给出了相应的代码实例。
接着我们来看看什么是Tensor,在官网的文档中,Tensor被翻译成”张量“。其中也给出了一个定义:
近日,来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目:「nlp-tutorial」。
选自TowardsDataScience 作者:Dhanoop Karunakaran等 机器之心编译 参与:Tianci LIU、路 本文介绍了如何使用深度学习执行文本实体提取。作者尝试了分别使用深
推荐一个Tensorflow发布的系列视频——“Machine Learning: From Zero to Hero with TensorFlow”(机器学习: 从零到一学习Tensorflow),每个视频都很简短,有配套的案例代码,非常适合用一个下午的时间完整的熟悉机器学习、神经网络、机器视觉和TensorFlow的基本概念和操作。
这是一个用来写写画画的手部跟踪程序,开发者将它命名为YoHa(Your Hand Tracking)。
双向RNN实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起, 本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn
本文代码的github连接:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/chat_bot_seq2seq_attention 1、attention model原理介绍 1.1 attention model 为什么要有attention机制 原本的Seq2seq模型只有一个encoder和一个decoder,通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state,然后作为decoder的初始状态(当然也可以作为每一时刻的输入
上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39;
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/81298373
本文是seq2seq模型的第二篇,主要是通过raw_rnn来实现seq2seq模型。 github地址是:https://github.com/zhuanxuhit/nd101 原文地址:https://github.com/ematvey/tensorflow-seq2seq-tutorials/blob/master/2-seq2seq-advanced.ipynb
TensorFlow的安装参考官网:https://www.tensorflow.org/install/?hl=zh-cn TensorFlow是一个开源软件库,采用数据
但每次,当小白们想了解CNN到底是怎么回事,为什么就能聪明的识别人脸、听辨声音的时候,就懵了,只好理解为玄学:
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “对于Python而言,为什么TensorFlow正在慢慢死去?” 这篇观点尖锐的文章一出,就被LeCun的转发推向风口浪尖: 还能为啥,当然是因为PyTorch啊。 紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好?”这个经久不息的论战再次被掀起,网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。 有TensorFlow深度使用者现身说法:现在我改用PyTorch了。 但也有尝试过好几种框架的网友表示:TensorFlow和Keras做快速实验更方便
上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构,今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。这篇文章的主要内容为: 一个完整的、循序渐进的学习 TensorFlow 中 RNN 实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓,应该可以减少不少学习精力,帮助大家少走弯路。 一些可能会踩的坑 TensorFlow 源码分析 一个 Char RNN 实现示例,可以用来写诗,生成歌词,甚至可以用来写网络小说!(项目地址:https://
Seq2Seq全称Sequence to Sequence,在机器翻译、文章摘要等领域有着广泛的应用。其本身很简单,是一个如下图所示的Encoder-Decoder框架。 本文不纠结于Seq2Seq的
TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief,在Google大规模内部使用。TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。
本文主要介绍一下 tensorflow.python.ops.rnn_cell 中的一些类和函数,可以为我们编程所用
上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构,今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构,这篇文章的主要内容为: 一个完整的、循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓,应该可以减少不少学习精力,帮助大家少走弯路。 一些可能会踩的坑 TensorFlow源码分析 一个Char RNN实现示例,可以用来写诗,生成歌词,甚至可以用来写网络小说!(项目地址:https://github.com/hzy
在这篇教程中,我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子,一段话,或者是从一个文档中,将作者的情感分为积极的,消极的或者中性的。 这篇教程由多个主题组成,包括词向量,循环神经网络和 LSTM。文章的最后给出完整的代码可以通过回复公众号"LSTM"获取。 在讨论具体的概念之前,让我们先来谈谈为什么深度学习适合应用在自然语言处理中。 深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,目前比较热门的方向,包括如下几类: 对话系统 - 比较著名的
最近在 github 上 git 别人的代码下来学习 ,其中有一个 face-detection 相关的代码 ,就涉及了 sys.argv ,并且运行后是这个样子~
Google的TensorFlow出生的更早,用的人更多;Facebook的PyTorch用户增长更快。两家再框架之争上安营扎寨,正面对垒,都说自己的框架才是最好的语言。
Pytorch添加的一个新特性是更好地支持带有TorchScript (PyTorch JIT)的快速自定义递归神经网络(fastrnns)。
AI 科技评论按:自上个月谷歌公开 BERT 模型以来,BERT 模型以其双向、深层等特点,成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后,人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
雷锋网 AI 科技评论按:自上个月谷歌公开 BERT 模型以来,BERT 模型以其双向、深层等特点,成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后,人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
作为人工智能领域里最热门的概念,深度学习会在未来对我们的生活产生显著的影响,或许现在已经是了,从 AlphaGo 到 iPhone X 上的人脸识别(FaceID),背后都有它的身影。关于深度学习,我们能够看到很多优秀的介绍、课程和博客,本文将列举其中的精华部分,而且,你会发现这是一篇「不一样」的文章。 📷 不一样在哪儿呢?可能是本文没有按照「正常」的深度学习博客结构:从数学讲起,然后介绍论文、实现,最后讲应用。我希望用讲故事的方式来介绍深度学习,这可能要比只介绍信息和公式要更加平易近人一些。 我为
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构,如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等,它经常被研究人员和公司所使用,提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
[新增内容:今天写代码的时候,如果使用state_is_tuple=True, 那么
Jax 是谷歌开发的一个 Python 库,用于机器学习和数学计算。一经推出,Jax 便将其定义为一个 Python+NumPy 的程序包。它有着可以进行微分、向量化,在 TPU 和 GPU 上采用 JIT 语言等特性。简而言之,这就是 GPU 版本的 numpy,还可以进行自动微分。甚至一些研究者,如 Skye Wanderman-Milne,在去年的 NeurlPS 2019 大会上就介绍了 Jax。
计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件:运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备,其中运算器和控制器必定存在于 CPU 中。然而,如果 CPU 中运算器数量特别少,我们的程序却需要进行大量的巨型矩阵的运算,使用 CPU 运行时间会特别长。我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长,因为运算量非常大,同时 CPU 只能一次运算一条数据,虽然现在 CPU 普遍是多核,但是处理大量的数据还是显得力不从心。这个时候我们就不能使用 CPU 了,而应该使用 GPU,我们首先来看一下 GPU 究竟是个什么东西。
文章目录 1. CNN 卷积神经网络 2. 预训练模型 3. RNN 循环神经网络 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. CNN 卷积神经网络 卷积神经网络,卷积后尺寸计算 tf.keras.layers.Conv2D, tf.keras.layers.MaxPool2D # CNN 模型 class myCNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = tf
深度学习技术的不断普及,越来越多的语言可以用来进行深度学习项目的开发,即使是JavaScript这样曾经只是在浏览器中运行的用于处理轻型任务的脚本语言。
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个 GAN 的代码,于是写了这篇文章来介绍一下 GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的 GAN 的原理 同样非常重要的 DCGAN 的原理 如何在 Tensorflow 跑 DCGAN 的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一、GAN 原理介绍 说到 GAN 第一篇要看的 paper 当然是 Ian Goodfellow 大牛的 Generative Adversarial Ne
11月9日Google发布了第二代深度学习引擎TensorFlow,引起业内广泛关注。发布后业内人士热议的一个话题是:这个引擎能否成为Google所说的平台级产品,它的基准测试究竟怎么样? Soumith 在 Github 做基准测试,在 Google TensorFlow 发布后,Soumith 很快发布了关于 TensorFlow 的基准测试报告。 【Soumith】GoogleTensorFlow的benchmark列在了这里。 我在Imagenet Winners上运行了benchmark测试程序。
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