Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
【新智元导读】微软今天发布了深度学习工具包CNTK的2.0版本,新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端,Java API,模型评估的 Spark 支持,模型压缩等新功能,微软全球技术院士黄学东称其比同类产品快3倍。 微软今天发布微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit)的2.0版本。这是一个开源的深度学习工具包,以前的名字是 CNTK,是微软对应竞争对手的TensorFlow,Caffe 和 Torch 的工具。它的第一个版本已经在速度方面不输许多竞争产品,而新的2.
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是近年来人工智能领域中备受瞩目的创新之一。它以其独特的结构和训练方式在图像生成和修复领域展现出惊人的潜力。本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用,通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
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:
昨天,著名深度学习开源库 Keras 通过官方博客正式发布了全新版本:Keras 2。 根据官方介绍,此次更新的重点有两个: Keras 2 API 将作为 TensorFlow 框架的一部分直接向用户提供支持; Keras 2 API 经过了重新设计,将成为团队第一个长期支持(long-term-support)的 API。 Keras 表示:从 2015 年 3 月发布第一个版本以来,有数以百计的开发人员对 Keras 的开源代码做了完善和拓展,数以千计的热心用户在社区对 Keras 的发展做出了贡献
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
近年来,深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作,更聚焦业务场景和模型设计本身。
导读:近几年,随着深度学习的爆炸式发展,相关理论和基础架构得到了很大突破,它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台,本文将对这些平台进行简要介绍。
最近在学习TensorFlow的相关知识,了解了TensorFlow一些基础的知识,现在周末有空了,就写写一些笔记,记录一下自己的成长~
TensorFlow由Google智能机器研究部门研发;TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布,相继支持了Java、Go、R和Haskell API的alpha版本。2.0版本又把Keras的相关API都嵌入到tf中,使得其功能更加强大。但由于版本变动过大,因此1.0版本的代码在2.0版本好多都报错,造成版本升级迭代困难。
随着深度学习技术的快速发展,越来越多的应用场景受益于其强大的能力。然而,构建一个高效且准确的深度学习模型并不容易。在训练深度神经网络时,研究人员和工程师们需要面对许多挑战,如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧,旨在提高训练效率和模型精度。
今天做一个业务功能时,需要自动登录第三方系统,虽然第三方系统已经给我方分配了用户名及密码,但登录时必须必须输入验证码,如此就很难做到自动化登录了。因为前一段时间研究过机器学习,觉得可以使用keras, tensorflow之类的深度学习框架解决验证码识别的问题。 生成训练数据 机器学习一般都需要比较多的训练数据,怎么得到训练数据呢?主要有以下方法: 1. 手动(累死人系列) 2. 破解验证码生成机制,自动生成无限多的训练数据 3. 打入敌人内部(卧底+不要脸+不要命+多大仇系列) 第1个方法太耗人力,当然依
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
截止到今年,已经有超过 20 亿活跃的安卓设备。安卓手机的迅速普及很大程度上是因为各式各样的智能 app,从地图到图片编辑器应有尽有。随着深度学习的出现,我们的手机 app 将变得更加智能。下一代由深度学习驱动的手机 app 将可以学习并为你定制功能。一个很显著的例子是「Microsoft Swiftkey」,这是一个键盘 app, 能通过学习你常用的单词和词组来帮助你快速打字。
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。我们知道Spark是快速处理海量数据的框架,而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源,因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理,以及一些实用Spark的深度学习库,并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spa
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
截至 2018 年,全球活跃的安卓设备已经超过了 20 亿部。安卓手机的迅速普及在很大程度上得益于各种各样的智能应用,从地图到图片编辑器无所不有。随着深度学习技术的兴起,移动应用注定会变得更加智能。深度学习加持下的下一代移动应用将专门为你学习和定制功能。微软的「SwiftKey」就是一个很好的例子,它能够通过学习你常用的单词和短语来帮助你更快地打字。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
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 。
人工智能(AI)领域在过去几年取得了巨大的进展,其中神经网络和强化学习技术的发展尤为引人注目。这两者结合在一起,正在为AI赋予一种超能力,使其能够在各种领域实现卓越的表现。本文将深入探讨神经网络和强化学习的关键概念,以及它们如何相互结合,为AI赋予超能力。
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用,目前最新版本是TensorFlow2.5.0;首先简单介绍一下TensorFlow,然后安装TensorFlow2,最后使用TensorFlow开发。
在机器学习领域中,自编码器(Autoencoder)是一种强大的神经网络架构,用于数据降维和特征提取。自编码器通过训练过程将输入数据映射到低维编码空间,然后再将其重构为原始数据。本文将深入探讨自编码器的原理、应用以及代码示例,帮助读者理解其在数据处理中的重要性。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、分析和生成人类语言。近年来,深度学习技术的发展为NLP带来了革命性的变革,使得计算机在处理自然语言方面取得了惊人的进展。本文将深入探讨深度学习在自然语言处理中的十大应用领域,并通过代码示例加深理解。
选自Microsoft 作者:John Roach 机器之心编译 参与:黄小天、蒋思源 近日,微软在其官方博客上撰文宣布全面开源 Microsoft Cognitive Toolkit 2.0,该版
2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道:「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用,但会不会太难了?在 BEEVA Labs,我们常常需要应对许多不同的深度学习库,所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来,帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」 TensorFl
【导读】随着TensorFlow的普及,越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中,如何在常见的编程语言(Java、NodeJS等)中使用TensorFlow成为了一个比较常见的问题。专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法,并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。 专知成员Hujun在以前就写过TensorFlow 1.4 Eager Execution系列
引 言 2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
In this article, we will be unveiling techniques to find the length of a Python list. Finding the length actually means fetching the count of data elements in an iterable.
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
我喜欢参加在西班牙马德里举办的机器学习见面会,也算是西班牙马德里TensorFlow小组和机器学习(Machine Learning)小组的常客,在自动无人驾驶车(Self-Driving Car)课
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用,包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
今天看到这篇文章的时候,立马放下了手中的活,把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
Theano是在BSD许可证下发布的一个开源项目,是由LISA集团(现MILA)在加拿大魁北克的蒙特利尔大学开发的,其是以一位希腊数学家的名字命名的。
AI研习社按:在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中,Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来,这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者,更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位(最高),堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此,在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
本教程的目的是带领大家学会如何给 stack overflow 上的问题进行打标签
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版,改进了库中的机器学习功能,发布了XLA的实验版本,对Python和Java用户开放,提升了debugging,并且加入和改进了一些高级
随着科技的不断进步,智能机器人已经不再是科幻电影中的角色,而是现实生活中的一部分。它们正在改变着我们的日常生活、工作方式以及制造业、医疗保健、农业等多个领域。本文将探讨智能机器人的关键技术,深入分析它们是如何实现的,并展望它们在未来自动化领域的巨大潜力。
对于入门深度学习的书籍,计算机视觉专家 Adrian Rosebrock 最近写了篇非常实用的书单,给深度学习新手推荐了7本书籍,最最重要的是,告诉了你最适合看哪些书。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码,甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见,从而杜绝手工标注等违规操作,与此同时增加了提交的复杂度。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当今科技领域中的一项巨大的创新,它正在深刻地改变着各行各业,其中医疗领域是一个备受关注的领域。医疗健康是人工智能有望实现伟大突破的领域之一。从辅助医生进行精确诊断到加速新药研发,AI在医疗领域展现了广泛的应用前景。本文将深入探讨人工智能在医疗领域的创新,重点从诊断到治疗两个方面进行分析,同时我们还将介绍一些相关的代码示例以便更好地理解这些创新。
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