TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
AI科技评论按:自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
编辑 | 明明 1月19日,在极客公园创新者大会IF2018的现场,Google Brain首席工程师陈智峰发表题为:《找答案从定义问题开始 ——TensorFlow 可以用来做什么?》的演讲,分享了Google Brain最近一年到两年时间里面的研究方向,以及在TensorFlow方面的一些工作、成果、进展。以下为演讲实录: 深度学习 深度学习这几年非常流行,在Google的搜索流量里面,深度学习在过去的7-8年时间里,增长了大概100倍,从这个侧面也反映出学界和工业界对这个技术的关注程度,是在迅
1.数据收集 BeautifulSoup、scrapy、selenium、requests 2.数据分析 pandas、numpy、pyDD、spacy 3.数据可视化 matplotlib、seaborn、bokeh 4.建模 scikit-learn、tensorflow、pytorch 5.模型解释 lime、h2o 6.语音处理 librosa、madmom、pyAudioAnalysis 7.图像处理 opencv-python、scikit-image、pillow 8、模型部署 flask
急性淋巴细胞白血病(ALL)是一种起源于淋巴细胞的B系或T系细胞在骨髓内异常增生的恶性肿瘤性疾病。异常增生的原始细胞可在骨髓聚集并抑制正常造血功能,同时也可侵及骨髓外的组织,如脑膜、淋巴结、性腺、肝等。
【新智元导读】斯坦福大学CS224n(全称:深度学习与自然语言处理)是自然语言处理领域很受欢迎的课程,由 Chris Manning 和 Richard Socher 主讲。本课程所有教学视频和课程材
自然语言处理(NLP)是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言话语也是人工智能的重要组成部分。 NLP 的应用无处不在,因为人与人之间大部分的沟通都需要语言:网络搜索,广告,电子邮件,客户服务,语言翻译,放射报告等。
工具特点:支持多个语音任务,支持多个ASR端到端系统,当前最活跃的语音开源社区,是第三代端到端ASR系统的典型代表。
最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”,这就是基于Keras的剪枝优化工具。
项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
去年TensorFlow官方推出了模型优化工具,最多能将模型尺寸减小4倍,运行速度提高3倍。
今天有个Reddit讨论贴,有人指出每个发布到crates.io的crate都应该加上Readme说明和Repository地址(GitHub、GitLab等),以方便用户。
Kaldi 是一个开源的语音识别系统,由 Daniel Povey 主导开发,在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言,且核心算法是用 C++ 编写的,对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
【新智元导读】Facebook今天宣布开源深度学习平台 Torchnet。Torchnet 基于广泛使用的开源深度学习框架 Torch 7 搭建,支持模块化编程方法,能减少程序员工作量、降低错误率,简化深度学习模型训练过程。相比其他巨头自己搭建的深度学习平台,Torchnet 更加开放,也将大幅推进深度学习的应用普及。 2016 年 6 月 24 日,Facebook 宣布开源深度学习平台 Torchnet,简化研究和开发人员建立深度学习系统过程。 Torchnet 以目前广泛使用的深度学习框架 Torch
选自tiriasresearch 作者:David A. Teich等 机器之心编译 关于深度学习性能,还有很多不明之处。例如,你怎么进行测量?你应该测量什么?在不久之前的 GTC 2018,英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 PLASTER 框架,从可编程性到学习率 7 大挑战来评测深度学习性能。今日,英伟达博客对 PLASTER 框架进行了详细介绍,机器之心编译了相关白皮书的主要内容。 白皮书链接:https://www.tiriasresearch.com/wp-content/uploads/2018/
作者:David A. Teich等 机器之心编译 关于深度学习性能,还有很多不明之处。例如,你怎么进行测量?你应该测量什么?在不久之前的 GTC 2018,英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 PLASTER 框架,从可编程性到学习率 7 大挑战来评测深度学习性能。今日,英伟达博客对 PLASTER 框架进行了详细介绍,机器之心编译了相关白皮书的主要内容。 白皮书链接:https://www.tiriasresearch.com/wp-content/uploads/2018/05/TIRIAS-Resear
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⚫ U-Net是2015年菲兹保大学的Olaf Ronneberger等人提出的生物图像分割的深度学习模 型。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式,它的处理效率要大大快于传统的通用计算机。那么什么是人工智能,人工智能的发展历程,以及人工智能如何跟量子计算的结合和应用。本篇文章就为大家做个简单分享。
前端工程师在人工智能的团队到底能做什么,能体现怎么的价值?对此,可以先下图的一个总结,然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析
机器视觉就是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程中的产品质量检测,不适合认得危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
【新智元导读】18日凌晨,谷歌一年一度的开发者大会I/O拉开帷幕,其CEO Sundar Pichai发表主旨演讲。重磅发布了谷歌第二代TPU和 Cloud TPU,被认为对英伟达构成较大威胁。新智元
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML(以前称为 MMLSpark),以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML:可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
嘿, Siri:语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下: 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务; 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
近年来,神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域,各种各样的网络模型被提出,例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%,也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之,由于高度适应大量模式识别问题,神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
最近,GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源,内容从库到教程再到论文实现,应用尽有,质量贼高。
伦敦大学学院神经病学研究所(Instituteof Neurology, UCL)的DietgoL. Lorca-Puls等人在BRAIN期刊上发表的一项研究使用了经颅磁刺激仪(TMS)和未损伤的大脑来进行“功能定位”,并对中风后语言功能进行预测。该研究表示,他们的分类准确率比使用fMRI或者未使用“功能定位”的TMS刺激的方法的分类准确率更高。 Introduction 前人对正常人经颅磁刺激(TMS)的研究报道称,对在左前缘上回leftsupramarginal gyrus (SMG)或左额下回岛盖部
自监督学习作为无监督学习的一种形式,在近年来备受关注。它通过设计数据自身来生成标签,从而使得模型能够从无标签的数据中学到有用的表示。本文将深入探讨自监督学习的理论基础,结合实例演示,并提供详细的代码解释。同时,我们将介绍数据处理的关键步骤,以确保模型能够充分利用自监督学习的潜力。
图像处理领域中,最基本的技术是图像识别技术,现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国,都有很多相关创业公司,其中不乏这种垂直领域的独角兽。
GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源,内容从库到教程再到论文实现,应有尽有。
近年来,深度神经网络在 NLP 和语音处理的各项任务上取得了巨大成功,但在一般设备或内存有限的云服务上训练和部署这些网络,会带来巨大的计算成本以及其他挑战。比如超过 1700 亿参数的 GPT-3,训练了超过 500 GB 的数据,这个过程需要 10 多个 Tesla V-100 GPU。不过,通过增加参数量和合并更多数据来改进 NLP 和语音模型,依旧被认为是这一领域中非常普遍的做法。 在今年 12 月的 NeurIPS 大会上,一场以「高效的自然语言和语音处理」为主题的 Workshop 也将同时召开。
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下,大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中,计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
经过多年的研究,神经科学家发现了人类大脑中处理语言声音的新途径。8月18日发表在《Cell》杂志上的研究结果表明,听觉和语言处理是并行进行的,这与长期以来认为大脑处理听觉信息然后将其转化为语言信息的理论相矛盾。
http://kom.aau.dk/~zt/index.htm#Research%20interests
来源:Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章,如果你还没有看过,可以找来读一读;如果你还不熟悉深度学习,这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人,本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 📷 使用工具:Python(numpy),R 级别:中级 神经网络被认为是黑匣子,一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后,你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
本文即针对移动游戏环境下实时语音所面对的挑战,介绍一些语音预处理、流媒体协议等通用的解决方案。
1、这个脚本会遍历目标文件夹及其子文件夹(深度最多为2),找出所有.py文件,并查找其中的def和class行。这个脚本把文件夹、文件和代码行的树状结构写入到一个.txt文件中。每个子级别会增加一级缩进。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间,在这些巨头的加持下,深度学习框架格局发生了极大改变:新框架横空出世,旧的框架也逐渐退出历史舞台,而框架与框架之间的联系也更加紧密,生态更为开放。
随着语音助理 ( Voice Assistant)能力的持续提升,其应用也越来越流行 - 好像无处不在,出现在我们的家里,车里,移动设备里,甚至成为了流行文化的一部分而出现在电视里,电影里,音乐里,甚至广告中。然而,伴随着语音助理的流行,是对于个人隐私和数据安全的持续关注,因为从技术角度,要求设备一直处于监听和监视的状态,以便可以随时响应我们的命令。
回血送书,拒绝吃土 尽情拔草猛如虎 (`∀´) Ψ 付款过后便吃土(ಥ_ಥ) 我的书架我做主 (^_−)☆ 回血送书 ,帮你重振旗鼓(๑╹◡╹)ノ""" 这一次,你读书,博文菌来买单! 下面是书籍介绍,参与方式可直接拉至文末哦~ 活 动 书 单 1 ▊《架构解密:从分布式到微服务(第2版)》 吴治辉 编著 《Kubernetes权威指南》作者、Mycat发起人吴治辉新作 对分布式、微服务、云原生、K8s、Service Mesh等发展脉络和原理进行深度解密 2 ▊《超大流量分布
视频版本拆机:【60块钱,垃圾佬的第一台机器人,国产8核CPU全志R58】 https://www.bilibili.com/video/BV1Qk4y177ja/?share_source=copy_web&vd_source=6ec797f0de1d275e996fb7de54dea06b
Sensory TrulySecure Speaker Verification(TSSV)技术是独立于语言的(language independent),具备高度安全性和便利性的,设备端(on device)用户语音和短语(passphrase)验证技术。
场景描述:在全民抗击疫情时期,做好全面的防护是重中之重。电梯按键因为必须接触使用等原因,具有很高的潜在感染传播风险。为此,一家科技公司开发了「无接触式」方案,用语音控制来完成对电梯的呼叫和使用。
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉: 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区(不包括日本)视觉人工智能软件平台供应商”评估中,腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一! 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究,并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位,逐渐在计
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