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
机器之心原创 作者:吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日,Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道:《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会:发布全新 API,解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性:从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者,最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
来源:otoro 编译:weakish 编者按:Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow,基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络(Compositional pattern-producing networks)。相关代码放在github上。乍看起来,用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子,因为用numpy就可以实现CPPN。不过,用TensorFlow
【新智元导读】在许多任务中,神经网络越深,性能就越好。最近几年神经网络的趋势是越来越深。几年前最先进的神经网络还仅有12层深,现在几百层深的神经网络已经不是稀奇事了。本文中作者介绍了三个非常深的神经网络,分别是ResNet、HighwayNet和DenseNet,以及它们在Tensorflow上的实现。作者用CIFAR10数据集训练这些网络进行图像分类,在一小时左右的训练之后均实现了90%以上的精度。 神经网络设计的趋势:Deeper 谈到神经网络设计,最近几年的趋势都指向一个方向:更深。几年前最先进的神经
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。
(第一部分 机器学习基础) 第01章 机器学习概览 第02章 一个完整的机器学习项目(上) 第02章 一个完整的机器学习项目(下) 第03章 分类 第04章 训练模型 第05章 支持向量机 第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林 第08章 降维 (第二部分 神经网络和深度学习) 第9章 启动和运行TensorFlow 第10章 人工神经网络 第11章 训练深度神经网络(上) 第11章 训练深度神经网络(下) 第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow 第13章 卷积神经网络
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
【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
第13章 卷积神经网络 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @WilsonQu 校对: @飞龙 尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo,直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务,比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单?答案在于感知主要发生在我们意识领域之外,在我们大脑中的专门视觉,听觉和其他感官模块内。当感官信
Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前,有很多做深度学习的框架,比如caffe,CNTK,Theano,公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少,Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好,因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎,每天用户访问量非常大,可以拿到用户海量的数据,就可以来训练更多的模型。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
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。
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
TensorFlow是世界上最流行的开源机器学习框架。在2017年谷歌开发者大会欧洲站中,Andrew Gasparovic介绍了TensorFlow以及发展的最新成果。他还介绍了一些例子,演示了如何在谷歌和现实问题中使用TensorFlow。 什么是GDD? 谷歌开发者大会(Google Developer Day)是一个年度性的、在世界范围内的举办的、由众多讲座课程组成的技术教育和产品信息分享大会。 演讲者 Andrew Gasparovic 在谷歌研究院欧洲,机器智能部门。飞行员,跑步者,bloopm
欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重。这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题。 所以”欠拟合“和”过拟合“是机器学习过程中重
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计,而其编译后的后端可确保速度。
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神经网络被用作深度学习的方法,深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出,试图模拟人类大脑的工作方式,尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接,分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前,神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制,因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来,由于硬件开发的进步,我们已经能够构建非常深的网络,并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
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。
该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字,回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发魔术贴,而大自然激发了许多其他发明。 那么,大脑的体系结构,是激发人工神经网络(ANN)的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前,让我们快速看一下生物神经元,如下图所示。它
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
该篇文档基于kaggle course,通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习,既然是入门,所以没有太多模型推导以及高级技巧相关,都是深度学习中最基础的内容,希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型,并通过dropout等手段优化模型结果;
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少,而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大,因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
一种方式去使用TensorFlow做正则是加合适的正则项到损失函数,当一层的时候,可以如下定义:
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
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
最近也是考试多,没来得及更新文章。废话不多说,理论讲太多没啥感觉,不清楚的可以翻到前面的文章仔细看看。
使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象,这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说,通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言,让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容,使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域,在最近几年已经取得了很多突破性的进展,而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。
本文结构: 什么是神经网络 什么是神经元 神经网络的计算和训练 代码实现 1. 什么是神经网络 神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络 例如全连接(full connected, FC)神经网络,它的规则包括: 有三种层:输入层,输出层,隐藏层。 同一层的神经元之间没有连接。 full connected的含义:第 N 层的每个神经元和第 N-1 层的所有神经元相连,第 N-1 层神经元的输出就是第 N 层神经元的输入。 每个连接都有一个权值。 不同的神经网络,具有不同的连接规则 2. 什么
在很多机器学习的实验室中,机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中,研究者们往往会走很多弯路,也会修复很多bug,但可以肯定的是,在机器学习的研究过程中,学到经验和知识的并不仅仅是机器,我们人类也积累的丰富的经验,本文就将给你几条最实用的研究建议。
本文结构: 什么是神经网络 什么是神经元 神经网络的计算和训练 代码实现 ---- 1. 什么是神经网络 神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络 例如全连接(full connected, FC)神经网络,它的规则包括: 有三种层:输入层,输出层,隐藏层。 同一层的神经元之间没有连接。 full connected的含义:第 N 层的每个神经元和第 N-1 层的所有神经元相连,第 N-1 层神经元的输出就是第 N 层神经元的输入。 每个连接都有一个权值。 不同的神经网络,具有不同的连接规则 --
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
神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差,以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入,以某种方式处理它,然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络,则将其称为深度神经网络。处理这些深度神经网络的人工智能学分支被称为深度学习。
一个月前,人工智能对我来说都是很陌生的,更不用说神经网络、强化学习、DQN等名词了。疫情期间,经过在家努力学习,我对这些概念越来越清晰了,也越来越喜欢上了它们。
本文介绍了如何用深度学习实现王者荣耀的英雄识别。首先介绍了传统的英雄识别方法,然后介绍了使用CNN提取特征进行识别的方法。最后,介绍了一种使用LSTM进行序列标注的方法。
让我们考虑下面这个简单的深度神经网络,它的每一层都只包含一个神经元,一共有三个隐藏层:
什么是深度学习 深度学习,顾名思义,需要从“深度”和“学习”两方面来谈。 01 深度 深度学习的前身是人工神经网络(artificial neural network,ANN),它的基本特点就是试图模
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
【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http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://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。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现,TensorFlow的使用出现了
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
为了避免过拟合问题,一个非常常用的方法是正则化(regularization),正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性,因为它没有记忆能力,所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新
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。
⭐️ 本文首发自 前端修罗场,是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区,我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度,获得更全面的学习指导意见,交个朋友,不走弯路,少吃亏! ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台,其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/),推荐给大
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