TensorFlow Probability 有哪些能力？ 谷歌的机器学习概率工具为 TensorFlow 生态系统中的概率推理和统计分析提供模块抽象。 ?...TensorFlow Probability 的结构示意图。概率编程工具箱为数据科学家和统计人员以及所有 TensorFlow 用户提供便利。 第 0 层：TensorFlow。数值运算。...概率层（tfp.layers）：它们所代表的功能对神经网络层具有不确定性，扩展了 TensorFlow 图层。...使用 TensorFlow Probability，我们将模型指定为 Edward2 概率程序（tfp.edward2），该程序扩展了 Edward。下面的程序根据其生成过程来确定模型。...中的概率机器学习： pip install --user --upgrade tfp-nightly 对于所有的代码和细节，请查看 github.com/tensorflow/probability。
本文翻译自Medium上的文章：A Gentle Introduction to TensorFlow.js，原文地址：https://medium.com/tensorflow/a-gentle-introduction-to-tensorflow-js-dba2e5257702...Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。...TensorFlow.js还允许链式操作。...CNN模型 TensorFlow.js使用计算图自动进行微分运算。我们只需要创建图层、优化器并编译模型。...参考 https://js.tensorflow.org/ https://github.com/tensorflow/tfjs-examples
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。...进行预测 用 TensorFlow.js 训练模型 TensorFlow.js 提供了一种创建神经网络的简便方法。首先用 trainModel 方法创建一个 LinearModel 类。...TensorFlow.js 可以使用很多预训练的模型，还可以导入使用 TensorFlow 或 Keras 创建的外部模型。...用 TensorFlow.js 利用 WebGL 在后台训练模型，比用 Python 版的 TensorFlow 慢 1.5 ～ 2倍。...TensorFlow.js 是创建神经网络的简便工具。
Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集，它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。...利用 TensorFlow，Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件（比如 GPU）加速的模型和分布式计算结合起来。...示例模型（tfp.examples）：使用此包和tf.contrib.distributions中的工具在TensorFlow中实现常见概率模型。 该库中的接口可能随时会更改。...这些软件包之间的主要区别在于 tensorflow-probability-gpu 取决于启用 GPU 的 TensorFlow 版本。...示例： 通过示例来学习是最容易的， examples / 目录包含常见概率模型的参考实现，并演示了在 TensorFlow 中构建概率模型的惯用方法。
AI 科技评论按：TensorFlow Probability（TFP）是一个基于 TensorFlow 的 Python 库，能够更容易地结合概率模型和深度学习。...及 Matthew McAteer、Cam Davidson-Pilon 共同在 TensorFlow 官网上发布介绍 TensorFlow Probability 的入门级实操性教程——《Bayesian...之前没有学过概率编程？对 TensorFlow Probability（TFP）还不熟悉？...TFP 是基于 TensorFlow 的 Python 开发库，能够更容易地结合概率模型和先进硬件上的深度学习。...给定这一生成模型的情况下，我们希望找到模型参数从而让模型能够解释所观察到的数据——这正是是概率推理的目标。 TFP 通过使用非标准化的联合对数概率函数评估模型来执行概率推断。
本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析。...---- TensorFlow 理论上讲，TensorFlow工具可以单独写一本书，用法很多而且技巧性的东西也非常的复杂，这边我们主要作为工具进行使用，遇到新技巧会在code中解释，但不做全书的梳理，建议去买一本...《TensorFlow实战Google深度学习框架》，简单易懂。...初次之外，我们还可以得到每个值被预测出来的结果，也可以通过工程技巧转换为0-1的概率： result_y = sess.run(y,feed_dict={x:train_X}) result_y_update
本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...3、场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析（http://www.jianshu.com/...TensorFlow 理论上讲，TensorFlow工具可以单独写一本书，用法很多而且技巧性的东西也非常的复 杂，这边我们主要作为工具进行使用，遇到新技巧会在code中解释，但不做全书的梳理，建议去买一本...《TensorFlow实战Google深度学习框架》，简单易懂。...初次之外，我们还可以得到每个值被预测出来的结果，也可以通过工程技巧转换为0-1的概率： result_y = sess.run(y,feed_dict={x:train_X}) result_y_update
anonymous"> </script...true); } } <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.1/dist/<em>js</em>.../bootstrap.bundle.min.<em>js</em>" integrity="sha384-gtEjrD/SeCtmISkJkNUaaKMoLD0//ElJ19smozuHV6z3Iehds+3Ulb9Bn9Plx0x4
为什么选择TensorFlow.js,因为有两个很关键的优点： 可以加载TensorFlow和keras预训练好的模型，这个是必须的，因为直接在网页上进行训练的速度是比较慢的，我们可以利用在GPU端的TF...结合了Keras的高层次layer构建方式，用过Keras的都知道，相比TensorFlow，keras可以很快速构建我们所需要的神经网络，这样的话TensorFlow.js的开发效率还是很高的。...当然，除了在浏览器上执行，现在也已经支持node.js，利用也node.js可以搭建TensorFlow.js应用。...的语法和keras以及TensorFlow有些相似，熟悉两者的人，可以很方便地利用JS来实现神经网络： <!...安装TensorFlow.js:npm install @tensorflow/tfjs 安装parcel打包工具npm install -g parcel-bundler 初次使用parcel时，会生成一个
The library builds on top of TensorFlow to support distributed training and hardware such as GPUs.
TensorFlow开始支持微信小程序》中，介绍了TensorFlow开始支持微信小程序平台，并计划将我之前开发的人工智能微信小程序识狗君使用tensorflow js改写。...这个端午节，趁着放假，空余时间比较多，开始研究微信小程序中如何使用tensorflow.js。...在写下上一篇推送后，我简单尝试过在微信小程序中使用tensorflow.js，发现直接使用还是存在一点问题，所以本次的目标是走通简单的流程：加载预训练模型mobilenet，可以用来识别图片所属分类。...运行起来，效果是这样的： 嗯，示例是简单了一点，但所有使用tensorflow js的关键步骤都包括。...async / await 作为一名浏览器内核开发人员，平常也接触一些js代码，但前端发展实在太迅猛了，好些新式的js代码已经完全看不懂。
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。...后验概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中，我们谈到了 Tensorflow.js（tfjs） 的新后端 WebAssembly（WASM）。...Google 在 2018 版 MacBook Pro（Intel i7 2.2GHz，Radeon 555X）上，做过 WebGL、WASM 和普通 JS (CPU) 在 Chrome 上的推理时间的对比...从上表可以看出 WASM 后端比普通 JS（CPU）后端快 10-30 倍。...参考 Introducing the WebAssembly backend for TensorFlow.js Face and hand tracking in the browser with MediaPipe...and TensorFlow.js ?
tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train...scratch using the low-level JavaScript linear algebra library or the high-level layers API https://js.tensorflow.org.../ 我们结合tensorflow.js与百度echarts做一个最小二乘法的经典案例，线性回归例子：
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。...然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。...Kolmogorov建立了概率论的公理化体系，严格定义了概率论的语言。正如现代数学的其他学科一样，概率论的公理化体系同样基于集合论。公理化的概率论体系基于几条简单易懂的公理，衍生出整个概率论的体系。...概率测度有相同的特点，就是上面的第3点。第1，2两点是概率的基本特征，即所有情况的概率总和为1，而概率值不为负。...基于这样一种直观但不严格的类比，我们可以把概率（也就是“概率测度”）想象成“集合的面积”。而“样本空间的总面积为1”。 ? 以上是概率论的公理体系。
在概率公理中，我们建立了“概率测度”的概念，并使用“面积”来类比。这是对概率的第一步探索。为了让概率这个工具更加有用，数学家进一步构筑了“条件概率”，来深入探索概率中包含的数学结构。...我们要了解的“条件概率”这一概念，就对应这里的“相对比例”。 条件概率：何弃疗 上面公司的不同造成了绿地占比的不同，也就是说，公司这一因素影响了绿地占比。条件概率同样反映了其它因素对事件概率的影响。...因此，在接受治疗的条件下，康复的概率变成[$ 300/500 = 0.6$]。这个概率值高于总体的康复概率。...为了表达某一事件(治疗)对另一个事件(康复)概率的影响，概率论中引入条件概率的概念。条件概率记为[$P(R|T) = 300/500 = 0.6$]。R和T是两个事件，即治疗和康复。...我们在B样本空间中寻找A发生的概率。从上面的图中看，就是[$A \cap B$]的面积(概率测度)，除以B占据的面积(概率测度)，也就是我们条件概率的定义。
概率定义及性质 只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。 古典概率和几何概率都满足以下概率。 概率的性质： 6....条件概率 Conditional Probability 条件概率既是指当某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率； A就是古典概型（样本有限，等可能发生） 其实这个定义并不完全准确，很多时候，当某个事件没有发生的情况下...，一个事件的概率也会发生变化；关键是看评估这个事件的概率的前提是什么，既是针对什么样的样本空间进行评估的，这才是条件概率真正的涵义所在；所以，笔者给出一个更为准确的定义，如下， 条件概率是指在某个特定前提条件下...相对于前提条件 的概率为 数学上，将上式中的 ()′ 表示为 (|)，所以我们有 所以归纳起来，条件概率就是指某个事件 B 对样本空间 Ω 的某个子集 的概率，而与其它某个事件是否真的发生与否无关...乘法公式和全概率公式 联合概率：指的就是事件 A 与事件 B 同时发生的概率，我们理解一下，B 事件具有一定概率发生，在 B 事件概率发生时事件 A 此时有一定概率发生， 它们的乘积可就是联合概率
TensorFlow.js简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。...中使用，而且，你可以使用 TensorFlow 或 Keras 创建模型，然后导入到 TensorFlow.js。...TensorFlow.js 借助了 WebGL 的接口来加速训练，但即使这样它也比 TensorFlow Python 版本要慢 1.5-2 倍。...原文链接：https://aralroca.com/2018/08/24/first-steps-with-tensorflow-js/ 参考：机器学习基本概念 TensorFlow.js基本概念
前言Tensorflow.js 官方提供了很多常用模型库，涵盖了平时开发中大部分场景的模型。例如，前面提到的图片识别，除此之外还有人体姿态识别，目标物体识别，语音文字等识别。...目标检测在机器视觉中已经很常见了，就是模型可以对图片或者视频中的物体进行识别，并预测其最大概率的名称和展示概率值。...demo 运行tensorflow.js 提供的例子是通过 yarn，由于我本地环境原因，就以 npm 和 parcel 运行其效果。...，而返回自然就是一个 box, 按概率值降序排列。...">js 部分import '@tensorflow/tfjs-backend-cpu';import '@tensorflow/tfjs-backend-webgl';import
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