原理上讲,神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布(x)可以映射到输出(y)的数学函数 f(x),而拟合效果的好坏取决于数据及模型。那对于如何提升拟合能力呢?我们首先从著名的单层神经网络为啥拟合不了XOR函数说起。
作者 | Hannes Knobloch 来源 | codeingschool 编辑 | 代码医生团队 可以在GitHub上找到这个项目的源代码: https://github.com/dsr-18/
如果是深度学习和神经网络的新手,那么一定遇到过“ TensorFlow ”和“ PyTorch ” 这两个术语。这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
AI科技评论按:本文作者Emil Wallner用六段代码解释了深度学习的前世今生,这六段代码覆盖了深度学习几十年来的重大创新和突破,作者将所有代码示例都上传了FloydHub 和 GitHub,想要在FloydHub上运行代码示例的读者,请确保已经安装了floyd command line tool,并将作者提供的代码示例拷贝到本地。 如果你是FloydHub新手,可以先阅读作者之前发布的getting started with FloydHub section, 在本地计算机上的示例项目文件夹中安装好C
选自floydhub 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、黄小天 六段代码使深度学习发展成为今天的模样。本文介绍它们的发明者和背景。每个故事包括简单的代码示例,均已发布到 FloydHub 和 GitHub 上,欢迎一起探讨。 FloydHub 地址:https://www.floydhub.com/emilwallner/projects/deep-learning-from-scratch/ GitHub 地址:https://github.com/emilwallner/Deep-Learning-F
【新智元导读】深度学习为什么会成为今天的样子?让我们用六段代码来刻画深度学习简史,用Python展现深度学习历史上关键的节点和核心要素,包括最小二乘法、梯度下降、线性回归、感知器、神经网络和深度神经网
今天编辑部推出一期基于Tensorflow建立循环神经网络来预测股票市场价格的教程。 第一部分着重于预测标准普尔500指数(大家可以自行换成国内指数就好)。 概述 我们将解释如何建立一个有LSTM单元的RNN模型来预测S&P500指数的价格。 数据集可以从Yahoo!下载。 在例子中,使用了从1950年1月3日(Yahoo! Finance可以追溯到的最大日期)的S&P 500数据到2017年6月23日。 为了简单起见,我们只使用每日收盘价进行预测。 同时,我将演示如何使用TensorBoard轻松调试
正文共11490个字,16张图,预计阅读时间:29分钟。 01 概述 我们将解释如何建立一个有LSTM单元的RNN模型来预测S&P500指数的价格。 数据集可以从Yahoo!下载。 在例子中,使用了从1950年1月3日(Yahoo! Finance可以追溯到的最大日期)的S&P 500数据到2017年6月23日。 为了简单起见,我们只使用每日收盘价进行预测。 同时,我将演示如何使用TensorBoard轻松调试和模型跟踪。 02 关于RNN和LSTM RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,
01 概述 我们将解释如何建立一个有LSTM单元的RNN模型来预测S&P500指数的价格。 数据集可以从Yahoo!下载。 在例子中,使用了从1950年1月3日(Yahoo! Finance可以追溯到的最大日期)的S&P 500数据到2017年6月23日。 为了简单起见,我们只使用每日收盘价进行预测。 同时,我将演示如何使用TensorBoard轻松调试和模型跟踪。 02 关于RNN和LSTM RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之
鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发了尼龙绳,大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看,大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络(ANN)的关键思想。然而,尽管飞机受到鸟类的启发,但它们不必拍动翅膀。同样的,ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说,我们应该完全放弃生物类比(例如,通过说“单位”而不是“神经元”),以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例,有小伙伴表示一脸懵逼,没关系,其实Keras上手很快,毕竟外卖小哥都可以上手深度学习,化身TF BOY了(TensorFlow BOY)。下面有请铁柱介绍Keras:
本文是一个通过模拟预测股票,教会大家如何动手操作TensorFlow的教程,结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务,尤其是像本文这种按分钟的预测。 导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据,从2017年4月到8月,500只股票,以及标准普尔500指数成份股。指数和股票以宽格式排列。 数据集:http://files.statworx.com/sp500.zip # Import data data= pd.read
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。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务,很多人都对此表示惊叹。例如,著名的手写体数字识别教程很容易执行,但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下,仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。
AI 研习社按:谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近,而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实,去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战,但是现在谷歌 TPU 二代来了,英伟达 Tesla V100 尚能战否?
逻辑回归是简单的广义线性模型,模型的拟合能力很有限,无法学习到特征间交互的非线性信息:一个经典的示例是LR无法正确分类非线性的XOR数据,而通过引入非线性的特征(特征生成),可在更高维特征空间实现XOR线性可分,如下示例代码:
关于技术框架,一个有趣的事情是,从一开始,似乎总是被各种选择。但是随着时间的推移,比赛将演变为只剩下两个强有力的竞争者。例如“ PC vs Mac”,“ iOS vs Android”,“ React.js vs Vue.js”等。现在,在机器学习中拥有“ PyTorch vs TensorFlow”。
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。
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
在本文开始前,作者并没有提倡LSTM是一种高度可靠的模型,它可以很好地利用股票数据中的内在模式,或者可以在没有任何人参与的情况下使用。写这篇文章,纯粹是出于对机器学习的热爱。在我看来,该模型已经观察到了数据中的某些模式,因此它可以在大多数时候正确预测股票的走势。但是,这个模型是否可以用于实际,有待用更多回测和实践去验证。
机器之心原创 作者:吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日,Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道:《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会:发布全新 API,解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性:从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者,最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
Sebastian Heinz. A simple deep learning model for stock price prediction using TensorFlow
嵌入式处理技术的最新发展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,已经实现了两个定制的CNN模型,以实现用于监视视频的具有成本效益的火灾探测CNN体系结构。第一个模型是受AlexNet架构启发的定制的基本CNN架构。将实现并查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。
来源:机器之心 本文长度为4498字,建议阅读8分钟 本文非常适合初学者了解如何使用TensorFlow构建基本的神经网络。 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。用excel看了下,关系不是很明显,平方,log都不是很明显,挨着试也不是办法,所以停下来理了理思路。
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,
1022: [SHOI2008]小约翰的游戏John Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2709 Solved: 1726 [Submit][Status][Discuss] Description 小约翰经常和他的哥哥玩一个非常有趣的游戏:桌子上有n堆石子,小约翰和他的哥哥轮流取石子,每个人取 的时候,可以随意选择一堆石子,在这堆石子中取走任意多的石子,但不能一粒石子也不取,我们规定取到最后一 粒石子的人算输。小约翰相当固执,他坚持认为先
机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,它全面展示了构建一
本篇使用TensorFlow框架,利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本(图片和标签),测试集有10000个样本。手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图:
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac;研究员 Victor Sanh;技术主管 Anthony Moi,来自 Hugging Face
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。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
在过去充满不确定性的一年中,企业办公形态不断发生变化,这给公司以及“打工人”带来不小考验。与去年相比,今年的哪些技能受到“打工人”们的重视呢?
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
从代码中追溯深度学习的历史 深度学习发展到如今的地位,离不开下面这 6 段代码。本文介绍了这些代码的创作者及其完成这些突破性成就的故事背景。每个故事都有简单的代码示例,读者们可以在 FloydHub
自定义感知机 # 00_percetron.py # 实现感知机 # 实现逻辑和 def AND(x1, x2): w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.7 tmp = x1 * w1 + x2 * w2 if tmp <= theta: return 0 else: return 1 print(AND(1, 1)) print(AND(1, 0)) # 实现逻辑或 def OR(x1, x2): w1,
问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊? 答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
在这篇文章中,将讨论和实施Berthelot,Carlini,Goodfellow,Oliver,Papernot和Raffel [1]的“MixMatch:A Semiistic Approach to Semi-Supervised Learning;”。MixMatch于2019年5月发布,是一种半监督学习算法,其性能明显优于以前的方法。
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库,可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中,每个节点表示要执行的某些计算或功能,连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中,数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动,因此命名为 TensorFlow。
在这篇教程中,谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言,教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
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。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此,可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后,我们描述了如何创建一些复杂的模型。
国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。
美国证券交易委员会(SEC)的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息,以预测股票波动。本文在其他工作的基础上,通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构,预测8-K文件发布后的股票价格变化。
1、k\n在1到20之间,并且k<=n 2、a是一个从-(2**n)到(2**n)的整数集合 3、A\B中元素数量相等,并且和相等
前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译。首先声明,由于本人水平有限,如有翻译不好或理解有误的多多指出!此外,本译文也不是和原文一字一句对应的,为了方便理解可能会做一些调整和
长期短期记忆(LSTM)网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响,并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示,到2024年,深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测,神经网络将催生出新的价值链,全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文,介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中,谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示,到2024年,深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测,神经网络将催生出新的价值链,全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文,介绍了2
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