这是Kaggle春节前结束的一个阅读理解的比赛[1],我和管老师曹老师最终获得16/1233的成绩。成绩来自于管老师的提交,我自己的最好成绩大概排在23名的样子,不好不坏,略低于我们的预期。
根据世界健康组织的统计,全球约有 2.85 亿位视力障碍人士,仅美国就有 810 万网民患视力障碍。
如今,深度学习炙手可热,deep learning在图像处理领域已经取得了长足的进展。随着Google发布word2vec,深度学习在自然语言处理领域也掀起了一阵狂潮。由于最近正在做一个相关的NLP项目,所以抽时间总结一下word2vec的相关知识点。
在机器学习中,目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测,这次介绍的DeepAR模型也不例外,不过不同的是,DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值,而是输出预测值的一个概率分布,这样做的好处有两点:
本文介绍如何使用 TensorFlow 创建自己的语音识别器。首先,导入所需的库,然后定义一些参数和常量。接下来,导入语音数据并处理,然后建立模型。最后,使用训练数据对模型进行训练和预测。模型训练完成后,将其保存到文件中以供使用。
参考资料 源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... ---- 语音识别无处不在,siri,google,讯飞输入法,讯飞语记,智能家居,车,etc。
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。
选自Amid Fish 作者:Matthew Rahtz 机器之心编译 近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一,所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》作为 target,虽获得最后成功,却未实现初衷。如果你也打算复现强化学习论文,那么本文经验也许是你想要的。此外,
重现结果所需的代码可以在这里找到(https://github.com/rlouf/blog-benchmark-rwmetropolis),使代码运行得更快的技巧值得学习。
是经过 softmax 层后得到的概率,然后根据经过 softmax 层后得到的分布进行随机采样。
安妮 编译自 O’Reilly 量子位出品 | 公众号 QbitAI 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的概念以来,GAN呈现出井喷式发展。 这篇发布在O’Reilly上的文章中,作者向初学者进行了GAN基础知识答疑,并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成:Jon Bruner是O
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Brandon Amos 编译 | Molly,寒小阳 目录 ■ 简介 ■ 第一步:将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢? 但是怎样着手统计呢?这些都是图像啊。 那么我们怎样补全图像? ■ 第二步:快速生成假图像 在未知概率分布情况下,学习生成新样本 [ML-Heavy] 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构 使用G(z)生成伪图像 [ML-Heavy] 训
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
作者|Brandon Amos 译者|@MOLLY && 寒小阳 简介 第一步:将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢? 但是怎样着手统计呢?这些都是图像啊。 那么我们怎样补全图像? 第二步:快速生成假图像 在未知概率分布情况下,学习生成新样本 [ML-Heavy] 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构 使用G(z)生成伪图像 [ML-Heavy] 训练DCGAN 现有的GAN和DCGAN实现 [ML-Heavy] 在Tens
原作:Adam Kosiorek 安妮 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的注意机制(Attention Mechanisms)已经引起了广泛关注。在这篇文章中,我将尝试找到不同机制的共同点和用例,讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention? 通俗地说,神经网络注意机制是具备能专注于其输入(或特征)的神经网络,它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd,特征向量为z∈Rk,a∈[0,1]k为注意向量,fφ(x)为注意网络。一
📷 原文来源:Lemberg Solutions Ltd 作者:Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今,与智能手机进行交互的方式有很多种:触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头(如人脸识别)、方向键(D-PAD)、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢? 我们可以举一个例子来说明这个问题,比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时,可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图;或者,你可以将手机快
选自Medium 作者:Andrej Karpathy 机器之心编译 参与:李亚洲 开玩笑地说,现在提交论文的主题是不是应该围绕把全卷积编码器解码器BatchNorm ResNet GAN应用于风格迁移,用 Adam 进行优化? 你是否使用过 Google Trends?相当的酷,你在里面输入关键词,看一下谷歌搜索中这一词条如何随时间变化的。我想,过去 5 年中 arxiv-sanity 数据库中刚好有 28303 篇机器学习论文,为什么不做一些类似的工作,看一下过去 5 年机器学习研究有何进化?结果相当的
在二十世纪初,数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程,称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态,并且在每个步骤中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的,它只依赖于(S, S')对,而不是依赖于过去的状态(系统没有记忆)。
然后就报了: the section of the README devoted to missing data problems
假如用余弦相似度来计算两个词的one-hot编码得到0,即不能编码词之间的相似性,所以有了word2vec的方法,包括skip-gram和CBOW。
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
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。 该软件的主要内容包括以下几个部分: 采样算法,例如,tfp.metropolis_hastings,tfp.hmc,tfp.monte_carlo。 示例模型(tfp.examples):使用
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
之前介绍的DQN及其各种变体,网络输出的都是状态-动作价值Q的期望预估值。而本文将介绍的Categorical DQN,它建模的是状态-动作价值Q的分布。这样的估计方法使得估计结果更加细致可信。
这项操作现在在github上已经可以使用了。
雷锋网 AI 科技评论按,2019 年 3 月21 日,google 发布了他们有史以来第一个人工智能 Doodle ,以庆祝世界著名的德国作曲家和音乐家——巴赫的生日!
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理,这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用,主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN,最初始的 GAN 采用的还是神经网络,即全连接网络,而 DCGAN 则是换成卷积神经网络(CNNs)了,这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力,更好的生成质量更好的图片。
上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上)中,我们先介绍了对于图像修复的背景,需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复,以及将图像当做概率分布采样的样本来看待,通过这个思路来开始进行图像的修复。
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
深度学习近来是机器学习最流行的子领域,因为针对高维数据拥有强大的建模能力,它在很多不同的任务与领域都绽放了夺目的光彩,例如计算机视觉、自然语言处理与智能体学习等。深度学习模型是一种表示学习方法,即根据模型学习表示的本身,而不仅仅如同传统机器学习那样将表示映射到输出。
该文介绍了神经网络的基本原理、发展历程、常见网络结构、超参数调优、训练技巧、模型评估与部署等内容。详细讲解了神经网络在工业界的应用,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。同时,文章还对未来神经网络的发展方向进行了探讨,涉及技术路线、可解释性、计算效率等方面。
大家可能知道,要做概率编程 (Probabilistic Programming) 的话,TensorFlow Probability (TFP) 这个库是个不错的选择。
作者 | Slumbers,毕业于中山大学,深度学习工程师,主要方向是目标检测,语义分割,GAN
仍旧是玩平衡杆游戏,不过这次用了更为强大的PPO2,看完之后不经感叹里面的思想真的是太奇妙了!相较于朴素的策略网络,多了好多新的trick,不敢想象发明这个算法的人是有多聪明。
翻译 | 余若男 李振 吴章勇 整理 | 凡江 此文展示了基于 RNN 的生成模型在歌词和钢琴音乐上的应用。 介绍 在这篇博文中,我们将在歌词数据集上训练 RNN 字符级语言模型,数据集来自最受欢迎以及最新发布的艺术家的作品。模型训练好之后,我们会选出几首歌曲,这些歌曲将会是不同风格的不同艺术家的有趣混合。之后,我们将更新模型使之成为一个条件字符级 RNN,使我们能够从艺术家的歌曲中采样。最后,我们通过对钢琴曲的 midi 数据集的训练来总结。 在解决这些任务的同时,我们将简要地探讨一些有关
RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)不仅会学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列,这种独特的优势非常适合用于处理时间序列和语言文本序列问题。本文数据侠就利用RNN的生成模型对最受欢迎的音乐家作品进行了训练。当艺术遇到神经网络,会擦出怎样的火花呢?一起来涨姿势吧~
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单,但应该被视为一种参考。您了解手头的任务,因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域:从数据增强到选择超参数;涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割,使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均(Exponentially weighted averages)的概念以及偏移校正(bias correction)方法。接着,我们着重介绍了三种常用的加速神经网络学习速度的三种算法:动量梯度下降、RMSprop和Adam算法。
之前没有学过概率编程?对 TensorFlow Probability(TFP)还不熟悉?下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》(教程查看地址:https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow),这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源,TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。
本文提出了一种用于神经机器翻译的概率采样方法,以解决大词汇表条件下的翻译问题。该方法通过采样来近似计算softmax,从而避免了巨大的词汇表所带来的计算成本。该方法在翻译质量、生成速度和硬件加速方面取得了显著的优势,具有很好的应用前景。
选自Medium 作者:Josh Dillon、Mike Shwe、Dustin Tran 机器之心编译 参与:白妤昕、李泽南 在 2018 年 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌发布了 TensorFlow Probability,这是一个概率编程工具包,机器学习研究人员和从业人员可以使用它快速可靠地构建最先进、复杂的硬件模型。 TensorFlow Probability 适用于以下需求: 希望建立一个生成数据模型,推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性,而不是预测单个值。 训练集具有大量相对
作者 | 天雨粟 整理 | AI100(rgznai100) 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27296712 前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078),如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型,本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专
近日,一个在 GitHub 上开源即收获了 3700+ Star 的项目,引起了营长的注意。据介绍,该项目以 TensorFlow 和 Scikit-learn 的机器学习框架的基础库为例,详细介绍了如何成为一名机器学习工程师的成长路径。
前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的结构和训练,如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型,本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专栏内容。 本篇实战代码的目的主要是加深对Skip-Gram模型中一些思想和trick的理解。由于受限于语料规模、语料质量、算法细节以及训练成本的原因,训练出的结果显然是无法跟gensim封装的Word2Vec相比的
上一期我们发布了“一文读懂TensorFlow(附代码、学习资料)”,带领大家对TensorFlow进行了全面了解,并分享了入门所需的网站、图书、视频等资料,本期文章就来带你一步步上手TensorFlow。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展,并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大,
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,福州大学大二水利专业学生,纯种非CS科班的数据分析师,熟练掌握Python数据分析大礼包,因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天,谷歌联合Columbia University、Adobe(就是你们知道的那个Adobe)提出深度概率编程语言Edward,我就其发布Edward的专业论文,给大家介绍一下,这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言(框架)。 为什么开发Edward? 因为现在的概率编程语言啊, Too Young!Too S
本文长度为7196字,建议阅读10分钟 本文为你讲解如何使用Tensorflow进行机器学习和深度学习。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展,并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大,该框架学习门槛并不高,只要掌握Python安装和使用,并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上
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