DLTK是用于医学图像的深度学习工具包,它扩展了TensorFlow, 以实现生物医学图像的深度学习。它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。
在与谷歌创意实验室的合作,我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型,它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示(链接在文末)。
选自Medium 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S19
允中 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 注意!你的深度学习框架有漏洞! 这个警告来自360安全实验室(Qixue Xiao、Deyue Zhang)、佐治亚大学(Kang Li)
人脸识别是用户身份验证的最新趋势。苹果推出的新一代iPhone X使用面部识别技术来验证用户身份。百度也在使“刷脸”的方式允许员工进入办公室。对于很多人来说,这些应用程序有一种魔力。但在这篇文章中,我们的目的是通过教你如何在Python中制作你自己的面部识别系统的简化版本来揭开这个主题的神秘性。 Github库代码:https://github.com/Skuldur/facenet-face-recognition 背景 在讨论实现的细节之前,我想讨论FaceNet的细节,它是我们将在我们的系统中使用的网
AI 研习社按:今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频:如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。(内心OS:终于要开始图像部分了!)具体视频内容如下,Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴,我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版(hin 贴心有木有!): 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试,都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类,但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
来源 |量子位(QbitAI) 整理 |苏锋 编者按: 目前,一大批科技巨头和创业公司将目光聚集在可进行自主深度学习的AI身上。无人驾驶汽车、机器人医生、机器投资者等产品或概念越来越热。普华永道认为,到2030年,AI将会向世界经济贡献15.7万亿美元。“AI”是2017年的热词,就像“.com”是1999年的时髦用语那样,每一个人都宣称自己对AI感兴趣。但是,AI的深度学习框架是存在漏洞的,这些漏洞可能导致的隐患你是否清楚? “注意!你的深度学习框架有漏洞!” 这个警告来自360安全实验室(Qixue X
【导读】近日,机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程,讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法,作者首先抛弃了feed-dict(它太慢了),然后介绍Tenso
NVIDIA去年发布了一个线上讲座,题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
机器之心整理 参与:蒋思源 这是一套香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程,三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念,而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow,其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的,基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlo
该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念,而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow,其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的,基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlow」开始依次讲解计算图、占位符、张量等基本概念。
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
今天,Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0,对该工具进行了一次重大升级,加入多人支持,并提高了准确率。
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
因为之前写的系列文章反应不是特别好,所以还是决定把一些复杂的东西简单化(尽量不写系列文章了),所以本篇文章将会完成所有的内容。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
选自Github 机器之心编译 参与:Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架,在这篇文章中,我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
事实上,必须先读入数据后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9秒,那么没过1s,GPU都会有0.1s无事可做,大大降低了运算的效率。
基于梯度的优化是现代人工智能的主要工作。使用线性网络——无论是ReLU还是maxout网络,LSTM网络,还是一个经过仔细配置的sigmoid网络,都没有足够的饱和——至少在训练集,我们能够拟合大部分我们所关心的问题。对抗样本的存在表明,能够解释训练数据,甚至能够正确地标注测试数据并不意味着我们的模型能够真正理解我们要求它们执行的任务。相反,它们对数据分布中没有出现的点的线性反应过于自信,而这些自信的预测往往是非常不正确的。Goodfellow的研究表明,我们可以通过明确识别问题点和在每一个点上纠正模型来部
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲 近日,谷歌发布了 TensorFlow 最新版本 1.3.0。该版本对一些内容进行了更新与改进。机器之心对此版本的重要特征与改进做了概要介绍。 发布地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器(estimators): DNNClassifier DNNRegressor LinearClassifie
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存。在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。feed_dict是一个字典,在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点。
选自GitHub 作者:Xingdong Zuo 机器之心编译 参与:吴攀 《价值迭代网络(Value Iteration Networks)》是第 30 届神经信息处理系统大会(NIPS 2016)的最佳论文奖(Best Paper Award)获奖论文,机器之心曾在该论文获奖后第一时间采访了该论文作者之一吴翼(Yi Wu),参见《独家 | 机器之心对话 NIPS 2016 最佳论文作者:如何打造新型强化学习观?(附演讲和论文)》。吴翼在该文章中介绍说: VIN 的目的主要是解决深度强化学习泛化能力较弱的
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
选自DataCamp 作者:Karlijn Willems 机器之心编译 参与:Panda TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架,相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说,TensorFlow 也是一个非常好的选择,它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日,数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程,从向量和张量的基本概念说起,一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。机器之心对本教程进行了编译介绍。 深度学
当我们没有大量不同的训练数据时,我们该怎么办?这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。
AI科技评论按:本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中,我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像,实现了约25-30%的精度。 因为有10个不同可能性的类别,所以我们预期的随机标记图像的精度为10%。25-30%的结果已经比随机标记的结果好多了,但仍有很大的改进空间。在这篇文章中,作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少!AI科技评论对全文进行编译,未经许可不得转载。 关于前两部分
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段,而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。这篇文章的目的是,以官网文档为基础,较详细的介绍 Iterator 的用法。
选自tryolabs 机器之心编译 参与:蒋思源、黄小天、刘晓坤 2017 年即将结束,又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习,盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库;同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外,本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库,如 PyVips 和 skorch。 十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说,则通常是回顾那些今年推出的开源库,或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。 过去两年来,我们一直通过
用一个模型就能实现所有类型的风格转换!一个名为Arbitrary Image Stylization in the Browser的项目最近火起来。
生成式对抗网络(GAN)的概念由Ian Goodfellow提出。Goodfellow使用了艺术评论家和艺术家的比喻来描述这两个模型比喻发生器和鉴别,它们组成了GAN。一个艺术评论家(鉴别器)试图判断图像是不是伪造的。一个想愚弄艺术评论家的艺术家(生成器)试图创造一个看起来尽可能真实的伪造的形象。他们“相互斗争”;鉴别器使用生成器的输出作为训练数据,而生成器则从鉴别器中得到反馈。在这个过程中,每个模型都变得更加强大。通过这种方式,GANs能够根据一些已知的输入数据生成新的复杂数据。 实现GAN并不像听起来那
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
在利用深度学习算法搭建完成网络之后,我们要对网络进行训练,要训练网络就要有训练数据,通常我们会直接对硬盘上存放数据进行操作,来fetch到网络中。这样直接从硬盘上读取 数据太慢了,为了加快数据读取,今天我们介绍一种比较好的数据格式 tfrecord,那么什么是tfrecord呢?
Chris 工作于 TechSlice,他的主要工作包括 3D 图、AR 运动捕获以及利用 WebRTC 对这些技术进行部署。本次演讲从研究背景、风格转换的理论基础以及工程实现对视频的实时风格转换(Real-time Style Transfer)进行了介绍。
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
【新智元导读】文本将介绍一些 TensorFlow 的操作技巧,旨在提高你的模型性能和训练水平。文章将从预处理和输入管道开始,覆盖图、调试和性能优化的问题。 预处理和输入管道 保持预处理干净简洁 训练一个相对简单的模型也需要很长时间?检查一下你的预处理!任何麻烦的预处理(比如将数据转换成神经网络的输入),都会显著降低你的推理速度。对于我个人来说,我会创建所谓的“距离地图”(distant map),也就是用于“深层交互对象选择”的灰度图像作为附加输入,使用自定义python函数。我的训练速度最高是每秒大约处
原标题:How to Train Your Model (Dramatically Faster)
我现在在Unbox Research工作,由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位,岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里,迁移学习是一种非常有用的工具
译:A Beginner's Guide to Generative Adversarial Networks (GANs) https://skymind.ai/wiki/generative-adversarial-network-gan
【导读】这是一篇关于使用基于深度学习的目标检测来实现监控系统的快速教程。在教程中通过使用 GPU 多处理器来比较不同目标检测模型在行人检测上的性能。
为了了解图像识别,小编阅读了很多文章,并将其中一篇英文文献翻译出来,重现文献中的实践步骤,而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果(魔术师提供文献相关的所有技术资料,公众号后台回复【图像识别】,即可获取源代码下载链接~~)
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
作者 | 何之源 在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考。 一、TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jp
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