谷歌的AI技术独步天下,从即将商业化运营的无人驾驶汽车Waymo,到天下无敌的围棋大师AlphaGo,再到以假乱真的电话助理Duplex…
当我们在使用深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)时,经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配,除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时,尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
到目前为止,我们所接触的都是二分类问题,神经网络输出层只有一个神经元,表示预测输出\hat{y}y^是正类的概率{P}(y=1|x), \hat{y} > {0.5}P(y=1∣x),y^>0.5则判断为正类,反之判断为负类。那么对于多分类问题怎么办?
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远,损失函数将得到一个非常大的数值。
目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常,目标检测需要两个损失函数,一个用于对象分类,另一个用于边界框回归(BBR)。本文将重点介绍 IoU 损失函数(GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU)。首先来了解一下什么是最原始的IoU定义
距离上次写博客已经好久好久好久了,真是懈怠的生活节奏,整天混吃等死玩游戏,前些日子做毕业设计时总算又学了点新东西。学了一点深度学习和卷积神经网络的知识,附带着详细学习了一下前段时间我觉得比较有意思的图像风格转换。毕竟是初学,顺便把神经网络方面的知识也写在前面了,便于理解。若有不对的地方的话,希望指正。 主要参考的文献有《A Neural Algorithm of Artistic Style》和《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer a
在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法,以使调试起来更加有效。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
从今天开始,我将为大家逐步介绍Mask RCNN这个将检测和分割统一起来的框架的具体原理以及详细代码解读,项目地址为https://github.com/matterport/Mask_RCNN,基于TensorFlow1.x和Keras框架实现。
本文介绍基于TensorBoard工具,对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化,并对其训练过程中的损失函数(Loss)、精度指标(Metric)等的变化情况加以可视化的方法。
导语:此文编译自FCC(FreeCodeCamp),作者为Déborah Mesquita,该作者利用神经网络和TensorFlow进行了机器文本分类,并提出了一种新颖的学习方法——宏观分析。机器人圈希望通过此文对圈友开始机器学习的探索之路有所帮助,文章略长,请耐心阅读并收藏 。我们附上了此实例最终代码的GitHub链接,供圈友学习使用。 开发人员经常说,如果你想要着手机器学习,你就应该首先学习算法是如何运行的。但是我的经验告诉我并不需要如此。 我认为,你应该首先能够宏观了解:这个应用程序是如何运行的。一
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课,总计25个课时,支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习,是初学tensorflow与机器学习爱好者必看的良心精品,课程授课的老师都是来自谷歌AI团队与Tensorflow框架的开发团队,可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始,将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容与代码演示部分:在开始之前,请先安装好tensorflow1.7 + python3.6的开发环境,关于开发环境安装可以参考下面的文章:
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第五讲模型可视化。 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
在很多情况下,可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢?举一个简单的例子:假设你正在训练一个网络模型,该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频,而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话,模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题,可以做一些事情来解决:
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文。 h
前言 图片风格转换最早进入人们的视野,估计就是Prisma这款来自俄罗斯的网红App。他利用神经网络(多层卷积神经网络)将图片转换成为特定风格艺术照片。利用图片风格转换算法,我们可以将一个图片放入以及
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
本译文自Déborah Mesquita在https://medium.freecodecamp.org发表的Big Picture Machine Learning: Classifying Text with Neural Networks and TensorFlow ,文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化,翻译内容略作修改。 开发人员常说,如果你想开始机器学习,你应该先学习算法是如何工作的。但是我的经验表明并不是这样子。 我说你应该首先能够看到大局:应用程序是如何工作的。一旦你了解了这一
本文介绍了如何使用Tensorflow实现Word2Vec的Skip-Gram模型进行训练,并使用NCE Loss进行优化。同时,还介绍了如何使用Cosine Similarity计算文本相似度,并调用sklearn的TSNE模块进行降维。
该文章介绍了如何使用深度学习将文本分类为三个类别。首先,作者介绍了神经网络的基础知识和架构,然后提供了实现文本分类的代码示例。文章使用了MNIST数据集进行训练和测试,并使用不同的超参数进行优化。最后,作者评估了模型的性能,并提供了示例输出。"
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域,机器学习是人工智能领域的一个子集,它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越人类智能的能力的计算模型所涉及的过程。
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类
论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection
来源:机器之心 本文长度为12243字,建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非线性)。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法,重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下:
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
翻译自博客:IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文:http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
点击关注|设为星标|干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于
作者:刘威威 编辑:田 旭 前 言 本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo,看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了,复现的算法来自论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 本文分为以下部分: 第一节:深度学习在风格迁移上的背后原理; 第二节:风格迁移的代码详解 第三节:总结 图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去,得到新的图像,取个名字为new B,其中new B中既包含图像B的内容
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单易用等诸多的优点,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中,或许是源于视觉对人类的直观性和重要性,图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前,该技术已经逐渐趋于成熟,并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下,对于绝大多数的 AI 开发者而言,利用 Te
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。
今天介绍了过去五年中常用的15种分割损失函数,大致分成四类:基于分布,基于区域,基于边界和基于合成,实现代码链接:
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Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一,它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今,Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库,成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API,斌哥给出一个简单的样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
在机器学习模型的训练过程中,我们经常会遇到一个问题,即模型的训练损失(loss)在一定的迭代次数之后不再下降。这可能会导致模型无法达到更好的性能,甚至出现过拟合的情况。在本文中,我们将探讨训练loss不下降的常见原因以及解决方法。
AI 科技评论按:日前,谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking,它是一个专门针对排序学习(learning-to-rank)应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用,并能创建高质量的排序模型,对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人,都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。
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