随着机器学习和人工智能领域的持续发展,神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化(quantization)是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算,研究者们已经提出了多种不同的量化方案。
GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中,当时是第一名,最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。这个模型被称作为Inception V1,参数总量只有AlexNet的一半不到,有22层深,只有500万参数量,降低参数量的显然是非常有用的,模型越大的话肯定就需要比较大的数据量支持,同时耗费的计算资源也就越大。
上一节,我们使用基于蒙特卡洛树搜索的机器人来自我对弈,同时我们把机器人落子方式和落子时的棋盘编码记录下来,本节我们就使用上一节数据来训练神经网络,让网络学会如何在给定棋盘下进行精确落子。
目前为止,大模型主要是以NLP为主,因为NLP抛弃了RNN序列依赖的问题,采用了Attention is All you need的Transformer结构,使得NLP能够演变出更多大模型。图像领域也不甘示弱,CNN大模型也开始陆续涌现。
首先,我们先参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络回忆一下2D卷积。
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难,最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间,其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。
原文:Medium 作者:Shiyu Mou 来源:机器人圈 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术,总结并归纳算法、实现方式,并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例
编辑|Vincent,Emily 近日,一位网友在知乎提问:谷歌翻译这几个月的进化速度突然加快是什么原因?问题链接: https://www.zhihu.com/question/55915702/answer/282532687 他描述道:曾经的印象中,谷歌翻译只是用来翻译单词、用来对文段粗解大意的。今天查文献的时候,一时懒得一个个查单词了(几乎都是专业英语),就扔给了谷歌翻译,结果产生了以下效果: 📷 从上图可以看得出,这一段文字不仅翻译通顺,而且句子中的中文语法也更加符合中国人的语言习惯,而并非像原来
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。 01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:这里),大致的解决办法就是,在出现Nan值的
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源、黄小天、吴攀 图像分类是人工智能领域的基本研究主题之一,研究者也已经开发了大量用于图像分类的算法。近日,Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章,对五种用于图像分类的方法(KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习)进行了实验比较,该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub 上。 项目地址:https://github.com/Fdevmsy/Image_Classification_with_5_methods 图像分类,顾名
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络(CNN)算法,由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络,将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成,其中包含了卷积层、池化层和全连接层,以及非线性激活函数等。
Android 8.1 的预览版包含一系列针对性增强,其中包括对 Android Go(适用于内存为 1GB 或更小的设备)的优化和一个全新的Neural Networks API,旨在加快设备上机器智能的实现速度。 什么是Android Go? 简单来说,Android Go是一个简化版本的Android O(及以上),能够在超低端的Android手机上流畅运行,具体量化就是RAM仅为512MB至1GB的机型。 Android 8.1 包括一系列针对 Android Go 配置(内存为 1GB 或更小)的
AI (Artificial Intelligence)人工智能及机器学习(Machine Learning)最近大热,Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡,最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统,我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人,在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin,Google数一数二,被用来打造下一代Google核心大脑的(Go
本文介绍了如何在深度学习项目中使用 TensorFlow.js,通过实例演示了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中运行深度学习模型,并介绍了在服务器端使用 TensorFlow.js 部署模型的方法。
为提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 进行了多项更改,包括删除了多余的 API,使API 更加一致统一,例如统一的 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。
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
“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”,也就是十亿。表示模型中的参数量,每个参数用来存储模型的权重和偏差等信息。例如:
推荐另一篇很好的总结:变形卷积核、可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 ShuffleNet 里面把两者应用起来了。因此 Group conv 和 Depthwise +Pointwise 并不能划等号。
通过前面几篇文章,我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor,它们各显神通解决了很多实际问题(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)。
TensorFlow:google开源的,当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间。
AI 科技评论按:深度学习中的各种卷积网络大家知多少?对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们,Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家,在本文中,他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞(扩张)、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十多种卷积网络类型。AI 科技评论编译如下。
一种方式去使用TensorFlow做正则是加合适的正则项到损失函数,当一层的时候,可以如下定义:
http://blog.csdn.net/u010751535/article/details/52739803
深度学习中的各种卷积网络大家知多少?对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们,Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家,在本文中,他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞(扩张)、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十二种卷积网络类型。
本文主要介绍了理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用,说明了其在多分类问题中的重要性,并通过举例进行说明。最后,在TensorFlow中实现了交叉熵损失函数的计算,并进行了实例化应用。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
在很多机器学习的实验室中,机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中,研究者们往往会走很多弯路,也会修复很多bug,但可以肯定的是,在机器学习的研究过程中,学到经验和知识的并不仅仅是机器,我们人类也积累的丰富的经验,本文就将给你几条最实用的研究建议。
---- CS224d-Day 10: Recursive neural networks -- for parsing 课程链接 视频链接 课件链接 ---- 本文结构: Recursive NN 是什么 Recursive Neural Networks 和 Recurrent Neural Networks Recursive NN 可以用来做什么 怎样做到的 算法代码 ---- Recursive NN 是什么 Recursive Neural Networks 可以用来表达长句子,将一个
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
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频,Siraj Raval 在全世界吸粉无数,堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人,怕也无异议。 因此,雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人,并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化,免费推送给大家。我们将不定期更新,敬请关注! 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列,从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
失去一个老用户会带来巨大的损失,大概需要公司拉新10个新用户才能予以弥补。如何预测客户即将流失,让公司采取合适的挽回措施,是每个公司都要关注的重点问题。
前一篇文章介绍什么是过拟合,并采用droput解决神经网络中过拟合的问题,以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解;本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能应用。
本文介绍AI模型适用于小型本地设备上的方法技术:压缩模型参数量,设计更小的模型结构,知识蒸馏,调整数据格式,数据复用等,并介绍移动小处理设备的类型、适用移动设备的模型框架等。
本篇文章通过TensorFlow搭建最基础的全连接网络,使用MNIST数据集实现基础的模型训练和测试。
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化,正则化可以解决深度网络的过拟合问题,标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题,需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题,通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
在移动端高效的模型设计中,卷积拆分和分组几乎是不可缺少的思想,那么它们究竟是如何高效,本身又有哪些发展呢。
这里,我们用TensorFlow实现一个3层,即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。
近年来,对深度学习的需求不断增长,其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中,将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作,那么这些问题会对你有所帮助。
本文约1700字,建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接:http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中,R 推出了 Keras 包
GPipe是一个基于 Lingvo (Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架)开发的,支持超大规模模型的神经网络训练并行库,本文介绍其基本功能和流水线机制。
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,
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
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