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百度推出了无需编程经验的AI平台EZDL

如果没有技术诀窍和正确的工具,机器学习算法可能会令人沮丧。 对于那些没有足够的资金来处理这些术语的人,百度本周推出了一个测试版的在线工具EZDL,几乎任何人都可以轻松地构建,设计和部署AI,而无需写任何代码。 为了,EZDL需要为每个标签分配20-100个图像或50个以上的音频文件,并且需要15分钟到1个小时(百度声称,超过三分之二的的准确度得分高于90%)。 Yu指出,家居装饰网站Idcool使用EZDL培系统,自动识别房间的设计和风格,准确度达到90%。一家未具名的医疗机构利用它建立了血液检查显微镜图像的检测。 同样在7月,百度揭开了昆仑的面纱,昆仑是一款专为处理设备边缘计算和数据中心处理而设计的AI芯片。

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微软研究院等揭示用于AI的数据集中的偏见

AI一直存在偏见问题,词嵌入是一种常见的算法技术,涉及将单词与向量联系起来,在源文本和对话中不可避免地隐含偏见,甚至是放大偏见。 此项研究建立在加利福尼亚大学的一项研究基础之上,这项研究详细描述了一种解决方案,它能够将性别信息保存在单词载体中,同时迫使其他维度不受性别影响。 采用词嵌入和目标标记列表为输入,并跨标记对使用向量相似性来衡量关联的强度。 根据团队的说法,该利用了词嵌入的两个属性来生成上述测试:“并行”和“集群”。

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    用Python写出Gameboy拟器,还能AI:丹麦小哥的大学项目火了

    研究者添加了类定义,使其可以使用 Cython 编译软件,从而获得与用 C 和 C++编写的拟器相媲美的性能。 当然是用来人工智能的。?想打游戏?Gameboy 对于现在的人来说恐怕有点「难以上手」。 不同于那些依靠预先收集数据(甚至需要大量人工标记)的机器学习算法,强化学习是一种仅通过环境奖赏进行的算法,其工作机制类似于人体内部的多巴胺系统。 项目研发者表示,目前可以推进的方向包括为拟器加入声音、彩色、Gameboy 拟连线,以及更多游戏的封装,当然还有在其之上神经网络的示例。 更重要的是,它现在还有了人工智能的任务。

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    研究人员利用重音AI,以提高对口音的识别

    发音的语言差异使数据科学家多年来一直困扰,需要大量数据,而某些方言不像其他方言那么常见。 研究人员写道:“更多非本地口音的语音数据对于提高现有语音识别的性能是必要的。然而,这仍然是一个悬而未决的问题。” 传统上,当系统采用新口音时,语音学家必须手动提取称为语音概括的特征,以表示通用美国英语(GAE)缺乏明显区域或种族特征的英语口语,与不同口音的音频样本之间的差异。但是那种硬编码往往不能很好地扩展。 在用800000个样本进行后,它能够识别重音词,准确率为59%。这是初步的研究,因为CMU词典包含的声音比GMU少,因此该只能学习CMU的20个语音概括中的13个。 研究人员写道,“提出的能够学习以前由语音学家手工获得的所有概括。”论文:arxiv.orgpdf1807.03625.pdf

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    Torch7

    并在后面给出一些简单的方法。下述程序在itorch qtconsole下运行。 接下来仅介绍一些所需要的关键函数。将image包导入当前运行环境,随机生成一张1通道32x32的彩色图像,如下 ?上一节我们构建的卷积神经网络如下(参数稍微有调整)。? 其中,zeroGradparameters是将网络中的梯度缓存设置为零;backword函数是进行后向传播的算法,第一个蚕食为输入的图像,与forward中的输入一致,不然后报错,第二个参数为导师信号 就这个例子来说我们定义是适合对分类的损失函数,调用他的前向传播方法并输入的参数分别为预测的类和样本所属的类。 ? 然后,使用神经网络net的updateParameters()更新权重,该方法的输入值为学习率,即完成了

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    随机梯度算法可以在大规集上使用由于随机性,它到达最小值不是平缓下降,损失函数会忽高忽低,大体呈下降趋势迭代点不会停止在一个值上,会一直在这个值附近摆动,最后的参数还不错,但不是最优值由于其随机性, ,可能在最小值附近震荡,如果过早停止,只得到次优解from sklearn.linear_model import SGDRegressor# help(SGDRegressor)sgd_reg = 多项式回归依然可以使用线性来拟合非线性数据一个简单的方法:对每个特征进行加权后作为新的特征然后一个线性基于这个扩展的特征集。 这种方法称为多项式回归。 上图显示集和测试集在数据不断增加的情况下,曲线趋于稳定,同时误差都非常大,欠拟合欠拟合,添加样本是没用的,需要更复杂的或更好的特征的泛化误差由三个不同误差的和决定:偏差:假设不贴合,高偏差的最容易出现欠拟合方差 :数据的微小变化较为敏感,多自由度的更容易有高的方差(如高阶多项式),会导致过拟合不可约误差:数据噪声,可进行数据清洗3.

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    斯坦福大学将差分隐私AI提速10倍,将用于新冠医学影像

    2算力:联邦学习(Federated Learning)使用来自代表全球不同人群的多个机构和提供者持有的数据集的大量且多元患者数据进行更强大,更不容易出现某些类的偏见,最终更加有用。 联邦学习可以提供部分答案,因为它允许人工智能在匿名患者数据上进行,而无需将这些数据集中起来。相反,开发中的被发送出去,并在本地数据上进行。 3差分隐私通过联邦学习,差分隐私使敏感数据的保护更进一步,没有人可以从中推理出数据或恢复原始数据集。 差分隐私随机梯度下降(简称DPSGD)通过剪裁和扭曲单个数据项的梯度,向匿名患者数据添加噪声。增加的噪声意味着对手不太可能发现所使用的个体患者数据或恢复用于的原始数据集。 虽然这会加速,但分析表明,这会降低生成的预测质量以及生成的隐私保护指标,从根本上违背了其目的。事实上,使用微批次尺寸为1或“纳米批次”运行的实验显示出最高的准确度。

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    transformer预

    磐创AI分享 来源 | Github作者 | huggingace编译 | VK【导读】这里的预是当前提供的预的完整列表,以及每个的简短介绍。 该是日语。在日语上字符级的。 该是日语。使用Whole-Word-Masking在日语上字符级的。 XLM的英语-罗马尼亚多语言 xlm-mlm-xnli15-1024 12个层,1024个隐藏节点,8个heads。用MLM进行15种XNLI语言的预的XLM的。 在17个语言上用MLM的XLM xlm-mlm-100-1280 16个层,1280个隐藏节点,16个heads。

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    8,

    一,分类?????????二,回归???????? 三,聚类KMeans算法的基本思想如下:随机选择K个点作为初始质心While 簇发生变化或小于最大迭代次数: 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心 ?????? 四,降维PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法,其基本思想如下: 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代,新特征是旧特征的线性组合 五,管道Pipeline的使用管道可以减少步骤有时候,我们可以用管道Pipeline把多个估计器estimater串联起来一次性数据。 可以结合FeatureUnion 和 Pipeline 来创造出更加复杂的。?

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    5.之利用识别物体

    接下来我们开始,这里要做三件事:将数据上传到服务器,开始。将过程可视化。导出结果导出为可用作推导的文件。 可视化过程将过程可视化是一个很重要的步骤,这样可以随时检查学习的效果,对后期的调优有很大的指导意义。 OK,现在是时候喝点咖啡,6 个小时以后来收获结果了。导出文件大约 6 个小时以后,好了。 现在可以根据业务需求自行的进行并应用结果了,鼓掌!可能有人会问,我们用一个可以识别很多其他物体的做转移学习,出来了一个可以识别熊猫的,那么出来是不是也可以识别其他物体呢。 答案是否定的,你不能通过转移学习向一个已经好的识别里面增加可识别的物体,只能通过转移学习来加速你自己速度。

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    4.之准备数据

    终于要开始识别熊猫的了, 第一步是准备好数据,这里有三件事情要做:收集一定数量的熊猫图片。将图片中的熊猫用矩形框标注出来。将原始图片和标注文件转换为TFRecord格式的文件。 收集熊猫图片倒不是太难,从谷歌和百度图片上收集 200 张熊猫的图片,应该足够一个可用的识别了。 _assertProtoEqual( example.features.feature.int64_list.value, )后台回复“准备数据”关键字可以获取全部源码。 生成 label map 文件最后还需要一个 label map 文件,很简单,因为我们只有一种物体:熊猫label_map.pbtxt: item { id: 1 name: panda }一个熊猫识别所需要的数据就准备完了 ,接下来开始在 GPU 主机上面开始

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    利用Caffe(solver、deploy、train_val)+python使用已

    小的话,可以更好地显示,小步迭代3、执行文件train.sh执行文件就是好之后,你要在linux下运行的文件。 2、要fine-tuning别人的,则需要先down他们的快照,然后继续,继续的时候可以让学习率降低到很小,把全连接层可以稍微分一下。 defines the structure of the model model_weights, # contains the trained weights caffe.TEST)其中如何你没有好的那么 caffe官方有一套,利用imagenet图片和caffenet好了一个caffemodel, 供大家下载。 .examplessiamesemnist_siamese.prototxt .examplessiamesemnist_siamese.png#使用该接口进行网络的绘制示例化第一个参数为文件,第二个参数为所绘图的保存地址

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    什么叫

    根据上面的计算过程可知,下图的神经网络果然比较符合现实情况。带游泳池的首先大概率属于高档房,其次价格也比较高。不带游泳池的 属于低档房,而且价格较低。 为什么同样的,判断出的结果不一样呢? 所以找好的的过程,就是找到他们合适的参数, 这就叫。对于判断房 子这件事儿。如果我们要是个房产经纪的话,我们其实在日常的工作中,在不断总结更正这些参数,不断的完善这个人工网络。 让我们这个,对各种各样的 输入值都是正确的。人工智能这个学科也是在做这件事儿,通过不断的,让你的的参数越来越正确。从而对于输入的各种值,判断结果都是正确的。

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    使用TPU

    如果想尝试使用Google Colab上的TPU来,也是非常方便,仅需添加6行代码。 shuffle(buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二,定义 optimizers.Nadam(), loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=) return(model) 三,

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    使用GPU

    一般通过nn.Module来构建并编写自定义循环。为了更加方便地,作者编写了仿keras的Pytorch接口:torchkeras, 作为Pytorch的高阶API。 构建的3种方法(继承nn.Module基类,使用nn.Sequential,辅助应用容器)的3种方法(脚本风格,函数风格,torchkeras.Model类风格)使用GPU(单GPU ,多GPU)本篇我们介绍使用GPU。 深度学习的过程常常非常耗时,一个几个小时是家常便饭,几天也是常有的事情,有时候甚至要几十天。过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 其对应的CPU代码参见《6-2,的3种方法》本例仅需要在它的基础上增加一行代码,在model.compile时指定 device即可。1,准备数据!

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    Python 深度学习AI - 利用好的库进行图像分割、一键抠图实例演示,百度深度学习平台飞浆paddlepaddle-gpu的安装与使用

    的安装第二章:调用好的库进行图像分割效果演示① 演示一:ace2p ② 演示二:humanseg_server ③ 演示三:deeplabv3p_xception65_humanseg ④ paddlehub 的安装然后是安装 paddlehub 了,我们将要用到的就来自于 paddlehub。 0.7.2.1 smmap-4.0.0 threadpoolctl-2.2.0 toml-0.10.2 tqdm-4.61.2 virtualenv-20.6.0 visualdl-2.2.0` 第二章:调用好的库进行图像分割效果演示 ① 演示一:ace2p 下面这是原图,接下来演示下不同分割图像的效果图。 ③ 演示三:deeplabv3p_xception65_humanseg 主要都是人类图像,所以这个豹子的识别效果差了一些,更多的需要大家自己来尝试了。

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    动手系列:过拟合与集规

    实现对512*512图像的像素二分类问题;红色或蓝色的样本点(每个样本包含坐标(x,y)值)坐落在对应颜色的区域内则样本正确分类,反之分类错误; loss值采用Cross_entropy计算,表征测试样本与实际测试分类结果的总误差 操作介绍:在"集与测试集数量比"横轴上选择不同的按钮(1:9,1:1,9:1),点击""按钮结构:ANN人工神经网络, 两层全连接层FC Layer隐含层? (点击图片 进入动手小程序)小结:过拟合(Overfit)是AI中一个常见且重要的问题,具体表现为:一个针对集样本表现良好的,针对测试集表现出泛化性不足,无法正确完成任务 .造成过拟合的原因主要是集样本相对于测试集样本的规过少或特征分布差异过大.下面实验,我们将手动选择三个不同的数据集,完成不同并观察过拟合现象的出现。 当集相对于测试集过小或特征差异过大时,容易出现过拟合现象。

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    Caffe时core dump

    在安装好的 caffe 环境里时报错$ cd $ .buildtoolscaffe train -solver examplesmnistlenet_solver.prototxt ...I0111 0x405b8c main @ 0x7f4c9c8ddb35 __libc_start_main @ 0x40654b (unknown)Aborted (core dumped)问题原因是没有找到用的数据 ,所以我们需要先下载数据,如下$ cd $ .datamnistget_mnist.sh$ .examplesmnistcreate_mnist.sh然后重新运行$ cd $ .buildtoolscaffe

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    使用SSD-MobileNet

    使用SSD-MobileNet因为Android Demo里的是已经好的,保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。 那么我们就需要用它来我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet的方法。 fine_tune_checkpoint: homewowGithubmodelsresearchobject_detectionssd_modelssd_mobilenetmodel.ckpt完成之后,就可以了 reported to Coordinator: , Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= rhs shape= 这是因为之前我有 TensorFlow tensorflow ssd mobilenet

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    GloVe词向量

    GloVe的实现步骤2.1 构建共现矩阵2.2 词向量和共现矩阵的近似关系2.3 构造损失函数2.4 GloVe3. GloVe与LSA、Word2Vec的比较4. 代码实现 1. 共现矩阵顾名思义就是共同出现的意思,词文档的共现矩阵主要用于发现主题(topic),用于主题,如LSA。 2.4 GloVe虽然很多人声称GloVe是一种无监督(unsupervised learing)的学习方式(因为它确实不需要人工标注label),但其实它还是有label的,这个label就是以上公式中的 log(Xij),而公式中的向量 $w和tilde{w}$ 就是要不断更新学习的参数,所以本质上它的方式跟监督学习的方法没什么不一样,都是基于梯度下降的。

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