本文从定位、框架使用、分布式构成三个方面比较了TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个框架。
【新智元导读】本文作者陈汝丹从定位、框架使用、分布式构成三个方面比较了 TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个常用开源框架。 本文转载自《TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle 对比 | 我爱计算机》,特此感谢。 从深度学习开始流行,到深度学习框架的迭代,到各类实际应用的出现,不过短短几年时间。TensorFlow刚出的那段时间,简单对比过TensorFlow、MXNet、caffe三个框架,有些看法可能也不够准确,到了今天,TensorFlow、MXNet作为国
神经网络在过去的几年中取得了惊人的进展,现在它们已经成为图像识别和自动翻译领域的领先技术。TensorFlow是Google发布的用于数值计算和神经网络的新框架。在这篇博文中,我们将演示如何使用TensorFlow和Spark一起来训练和应用深度学习模型。
要了解更多关于Apache Spark的信息,请参考Spark Summit East in the New York in Feb 2016。
来源:机器之心 本文长度为4498字,建议阅读8分钟 本文非常适合初学者了解如何使用TensorFlow构建基本的神经网络。 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,
机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,它全面展示了构建一
在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
本文是一个通过模拟预测股票,教会大家如何动手操作TensorFlow的教程,结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务,尤其是像本文这种按分钟的预测。 导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据,从2017年4月到8月,500只股票,以及标准普尔500指数成份股。指数和股票以宽格式排列。 数据集:http://files.statworx.com/sp500.zip # Import data data= pd.read
新的一年还是要肝起来啊,这个公众号节前节后沉寂了快两个月了,许久没更新原创推文,自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文:既要符合当下工作所需,倒逼成长;也要于广大读者有益,而非单纯的推销运营。
鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发了尼龙绳,大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看,大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络(ANN)的关键思想。然而,尽管飞机受到鸟类的启发,但它们不必拍动翅膀。同样的,ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说,我们应该完全放弃生物类比(例如,通过说“单位”而不是“神经元”),以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
http://blog.csdn.net/u010751535/article/details/52739803
AI 科技评论按:本文转自微信公众号 医AI (med-ai), 来源:arXiv.org,论文作者:Shaohuai Shi, Qiang Wang, Pengfei Xu, Xiaowen Chu,译者:吴博, Elaine, Melody 在 2016 年推出深度学习工具评测的褚晓文团队,赶在猴年最后一天,在 arXiv.org 上发布了最新的评测版本。这份评测的初版,通过国内AI自媒体的传播,在国内业界影响很大。在学术界,其反响更是非同一般。褚晓文教授在1月5日的朋友圈说David Patterso
本文将通过TensorFlow游乐场来快速介绍神经网络的主要功能。TensorFlow游乐场(http://playground.tensorflow.org)是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具。下图给出了TensorFlow游乐场默认设置的截图。
【新智元导读】新年伊始,新智元向你推荐香港浸会大学计算机学院褚晓文团队最新论文《基准评测当前最先进的深度学习软件工具》,评测了 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 这五个最受欢迎的DL框架在 FCN、CNN、RNN 上的表现。这是伯克利RISE实验室大牛、RISC之父 David Patterson 也在关注的深度学习库评测。论文作者强调这是一个开源项目,所有配置文件和实验数据均在 http: //www.comp.hkbu.edu.hk/∼chxw/dlbench.html
数学式子: ,其中 是输入向量, 是输出向量, 是偏移向量, 是权重矩阵, 是激活函数。每一层仅仅是把输入 经过如此简单的操作得到 。
随着机器学习和人工智能领域的持续发展,神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化(quantization)是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算,研究者们已经提出了多种不同的量化方案。
在人工智能行业,2015-2016 出现了一个不同寻常的趋势:许多重量级机器学习项目纷纷走向开源,与全世界的开发者共享。加入这开源大潮的,不仅有学界师生,更有国内外的互联网巨头们:国内有百度和腾讯,国
框架的选择 如上一节课所说,随着机器学习的发展,目前已经出现很多不错的学习框架,这里我们做个对比: TensorFlow:深度学习最流行的库之一,它不仅便携、高效、可扩 展,还能在不同计算机上运行。小到智能手机,大到计算机集群。它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能重新实现它;TensorFlow 拥抱创新,有强大的社区、企业支持, 因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。 Caffe: 卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用 C ++语言写成的。 Theano
图像识别基本原理 从上一篇开始,我们终于进入到了TensorFlow机器学习的世界。采用第一个分类算法进行手写数字识别得到了一个91%左右的识别率结果,进展可喜,但成绩尚不能令人满意。 结果不满意的原因,当然还是算法太简单了。尽管我们都已经接受了“所有问题都可以用数学公式来描述”这个观点,但直接把一幅图片展开的784个数字作为方程式参数进行一个线性运算+非线性分类器就叫做“人工智能”怎么都感觉那么不靠谱...至于能得到91%不高的识别率,从这个意义上说,似乎都令人有点不太相信。这个不相信不是指91%太低了
【新智元导读】谷歌官方博客最新发布TensorFlow Fold,通过为每个输入构建单独的计算图解决由于输入的大小和结构不同导致的问题。此外,通过动态批处理,实现了在 CPU上增速10倍以上,在GPU
手机端运行卷积神经网络的一次实践 — 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 1. 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础
来源商业新知网,原标题:MIT高赞深度学习教程:一文看懂CNN、RNN等7种范例(TensorFlow教程)
AI科技评论按:本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中,我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像,实现了约25-30%的精度。 因为有10个不同可能性的类别,所以我们预期的随机标记图像的精度为10%。25-30%的结果已经比随机标记的结果好多了,但仍有很大的改进空间。在这篇文章中,作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少!AI科技评论对全文进行编译,未经许可不得转载。 关于前两部分
介绍:Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold,利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起,而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题。 你可能注意到了“动态”这两个字。 上个月,Facebook发布了开源深度学习框架PyTorch,让它广受赞誉的,便是“动态”这个特性。PyTorch采用动态计算图,比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导,使用者在修改神经网络,比如说新加一层时,不需要像在其他框
AI科技评论按:本文原作者 YJango,本文原载于其知乎专栏——超智能体。AI科技评论已获得原作者授权。 介绍 为了研究神经网络,我们必须要对什么网络是什么有一个更直观的认识。 一、基本变换:层 神
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化,正则化可以解决深度网络的过拟合问题,标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题,需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题,通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
如果你在读这篇文章,那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉,那么简单来说,深度学习使用了「人工神经网络」,这是一种类似大脑的特殊架构,这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构,谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架,这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架: TensorFlow 与 PyTorch。
大数据、处理器等技术的成熟,将已经有60多年历史的“人工智能”推向了舞台中心。随着机器学习、深度学习等概念的火热,很多同学也摩拳擦掌,准备在人工智能这一“弯道”进行超车。
本文主要介绍了理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用,说明了其在多分类问题中的重要性,并通过举例进行说明。最后,在TensorFlow中实现了交叉熵损失函数的计算,并进行了实例化应用。
机器之心投稿 作者:腾讯 iOS 客户端高级工程师冯牮 本文作者通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴
李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你知道fast.ai么? 他们以提供零基础的深度学习课程而闻名,宣称:只要你有高中数学基础、一年的编程经验,就能通过七周的学习,具备一流的
这个问题已经困扰研究人员数十年了,近年来这个问题变得更加紧迫。机器视觉系统被部署到生活的各个方面,从医疗健康到自动驾驶。但从机器的视角去「看」世界,去理解为什么它把一个目标归类为行人,而把另一个归类为路标,仍是一个挑战。无法克服这个挑战可能会带来严重甚至致命的后果。有些人会说这已经造成不良影响了,比如自动驾驶方面的事故。
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序,以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis,我是谷歌云平台团队的开发者大
AI 科技评论按:一提起 RNN,我们最容易想到的实现就是 LSTM + attention。LSTM 作为经典的网络结构可谓是老当益壮,而另一方面注意力机制过于常见,我们甚至会觉得它是「理所当然的」。但其实注意力机制其实并不是唯一一种网络增强的方式。这篇 Distill.pub 博客的文章就带我们重温了包括注意力在内的多种网络增强方式,它们侧重的方向不一样,也就方便研究/开发人员们按照自己的实际需求进行选取。 AI 科技评论编译如下。
在上期的《谷歌、微软、OpenAI等巨头七大机器学习开源项目 看这篇就够了》这篇文章里,我们盘点了 TensorFlow,CNTK,SystemML,DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平
每个人都讨厌验证码——只有输入了那些讨厌的图片上的文本,才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格,验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在他们往往容易被击败。 我
导 读 Google Tensorflow框架的Contributor。在计算机视觉领域有深厚的工业经验,带领团队开发的“花伴侣”植物识别App,上线数月即在0推广的情况下达到百万用户,并获得阿里巴巴
本文介绍AI模型适用于小型本地设备上的方法技术:压缩模型参数量,设计更小的模型结构,知识蒸馏,调整数据格式,数据复用等,并介绍移动小处理设备的类型、适用移动设备的模型框架等。
从 Siri 到谷歌翻译,深度神经网络大步推动了机器对自然语言的理解。 迄今为止,大多数模型把语言看作是字词的平面序列(flat sequence),使用时间递归神经网络(recurrent neural network)来处理。但语言学家认为,这并不是看待语言的最佳方式,应把其理解为由短语组成的的分层树状结构( hierarchical tree of phrases)。由于对该类结构的支持,大量深度学习研究投入到结构递归神经网络(recursive neural network)之中。在业内,这些模型有
AI并不是一门简单的学科,AI算法的开发和调试并没有一个统一的、集成了大量API方便调用的平台和语言,目前的人工智能开发平台仍然处于一种半蛮荒的状态。许多功能需要自己亲自去搭建和实现。 不过幸运的是,这个领域受到了足够多的重视,因此许多巨头都针对它开发了自己的平台,这其中就包括谷歌的Tensorflow。谷歌DeepMind在AI领域的造诣已经人尽皆知,其推出的这款开发语言平台也不禁引人遐想,那么,Tensorflow到底适合如何拿来做开发?能不能为你的研究或者产品带来更好的机会? 本期公开课我们邀请到了科
本文作者:智亮 Google Tensorflow框架的Contributor。在计算机视觉领域有深厚的工业经验,带领团队开发的“花伴侣”植物识别App,上线数月即在0推广的情况下达到百万用户,并
【导读】前些日子,大家都知道,Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程,它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 基于TensorFlow的机
作者:石文华 编辑:赵一帆 01 深度学习的精准定义 一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的集合。它的两个非常重要的特征是多层性和非线性。俗称多层非线性变换。所以深度学习要去线性化。 为什么呢?因为线性模型存在局限性,任意线性模型得到组合仍然还是线性模型。所以只要通过线性变换,任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别,而且他们都是线性模型,线性模型解决问题的能力是有限的。 02 激活函数实现去线性化 每个神经元(也就是神经网络上的节点)的输出通过一个非线性函数
截止到2017年10月25日,吴恩达在Coursera上目前有3门新的深度学习课程: 1.神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 2.改善深度神经网络:调优超参数,正则化和优化(Improving Deep Neural Networks: Hyperparamater tuning, Regularization and Optimization) 3.构建机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects) 这
作者 | 智亮 Google Tensorflow框架的Contributor。在计算机视觉领域有深厚的工业经验,带领团队开发的“花伴侣”植物识别App,上线数月即在0推广的情况下达到百万用户,并获得阿里巴巴2017云栖大会API Solution大赛一等奖,团队受邀成为腾讯微信公开课北京站九位演讲嘉宾之一。 01 每一波浪潮的到来,都意味一片无人占领的蓝海,也意味着众多新成长起来的巨头,还意味着什么?大量的技术人员需求,供不应求的开发市场,以及从业者的高薪与众多的机会。 我们最常做的事情是目送着上一
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