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如何使用统计显着性检验来解释机器学习结果

在本教程中，您将了解如何使用Python中的统计显着性测试来研究和解释机器学习实验结果。 完成本教程后，您将知道： 如何应用正态性测试来确认您的数据是否正常分布。...如何对正态分布结果应用参数统计显着性检验。 如何将非参数统计显着性检验应用于更复杂的结果分布。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分为6个部分。...这个测试可以在高斯数据上使用，但是统计功率较小，可能需要大量的样本。 我们可以证明对两组非高斯分布结果的统计显着性的计算。我们可以生成两组重叠均匀分布（50到60和55到65）的结果。...在维基百科的Kolmogorov-Smirnov测试 https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test 概要 在本教程中，您了解了如何使用统计显着性测试来解释机器学习结果...如何使用统计检验来检查平均结果之间的差异对于具有相同和不同方差的高斯数据是否显着。 如何使用统计测试来检查平均结果之间的差异是否对非高斯数据有意义。

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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...如果你以 Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。...theano.config.floatX： import theano theano.config.device = 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。...这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。

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教程 | 详解如何使用Keras实现Wassertein GAN

预测的值通过乘上 element（可使用的真值）来最大化输出结果（优化器通常会将损失函数的值最小化）。 论文作者表示，与 vanlillaGAN 相比，WGAN 有一下优点： 有意义的损失指标。...as K from keras.datasets import mnist from keras.layers import * from keras.models import * from keras.optimizers...由于已经使用了损失函数 Mean，所以我们可以在不同的批大小之间比较输出结果。...使用 Wasserstein GAN 的一个好处就是它有着损失与样本质量之间的关系。...如我们在下方看到的损失图，当进行了约 8000 次训练之后，损失开始逼近 0，在视频中 32 秒位置时，我们已经开始可以看到像样的图像了。 ? ?

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AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？

目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。...如何规划基本计算 Kernel 在计算加速硬件 GPU/TPU/NPU 上高效执行？如何将基本处理单元派发（Dispatch）到特定的高效后端实现？...为了使用用统一的方式，解决上述提到的挑战，驱使着 AI 框架的开发者和架构师思考如何为各类神经网络模型的计算提供统一的描述，从而使得在运行神经网络计算之前，能够对整个计算过程尽可能进行推断，在编译期间自动为深度学习的应用程序补全反向计算...能够更好地对特定领域语言（DSL），这里特指深度学习和神经网络进行表示，并对使用 Python 编写的神经网络模型进行优化与执行。因此派生出了目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算。...另一方面，使用高维数据组织数据，易于让后端自动推断并完成元素逻辑存储空间向物理存储空间的映射。

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如何计算图的最短路径？

)需要执行减少的总次数为1+2+4+...+ = ，也就是说，会执行的次数为指数级别 最短路径算法的一般思路问题二：负权重环 如果在源点到目标节点经过的路径上，经过环会导致权重减少，这个算法不会结束 如何获取有向无环图...因此只有最后两个节点的路径值被更新 继续往右执行Relax 继续往右执行Relax 至此执行完毕，可以看到源点到所有节点的最短路径，从左到右分别是 ,0,2,6,5,3 如果图中有环，但是经过这个环不会导致权重减少，如何计算最短路径...使用Dijkstra算法。...使用Bellman-Ford算法。...不能，因为Bellman-Ford对于存在负权重的环的时候只会抛出异常，并没有计算路径，这实际是一个N-P的问题，即花的时间在指数级别或者之上 类似的，如果要求不经过负权重的环的情况下，计算最短路径，

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使用以 Tensorflow 为后端的 Keras 构建生成对抗网络的代码示例

在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...每个CNN层之间使用弱relu作为激活函数。使用0.4-0.7的dropout操作来避免过拟合和记忆化（memorization）。下面给出了keras中的实现。 ? 图1....各层的激活函数使用relu。最后一层的输出是假图像。采用0.3-0.5 的dropout避免第一层的过拟合。下面给出了对应的keras实现： ? 图2....因为鉴别器的输出是sigmoid，所以使用二元交叉熵来计算损失。对比Adam，这里使用RMSProp（均方根反向传播）来做为优化器生成更加接近真实的假图片。学习率为0.0008。...样本输出 图5显示了训练期间输出图像的演化过程，你可以看得出图5是十分的迷人，并且GAN在自己学习手写数字。 ? 图5. DCGAN输出的图像 Keras 的完整代码请点击阅读原文查看.

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分布式图计算如何实现？带你一窥图计算执行计划

然而，还有一类被广泛使用的'图算法'，它们也通过迭代计算处理，且在实际应用中有着广泛的应用，如金融风险管理、社交网络分析等。 它们就是图遍历，又被称之为Traversal。...图片 因此，基于图查询中的多元化走图需要，图查询语言自然产生。人们希望使用诸如 (:person)-:created->(:software) 的描述来达成需求。...图片 全局标记 走图过程中，通过LET语句，可以将状态暂存在点上，以便在后续使用。...例如以下查询，来自LDBC BI08测试，该测试中我们先计算每个人的分数，在Person类型点上进行标记，以便在走图到firend时取值使用。...图片 总结 本文介绍了GeaFlow图计算引擎如何使用GQL图查询语言进行走图查询，并介绍了几类查询语句对应生成的图计算执行计划。

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如何使用免费图床

前言 一款基于 GitHub API 的免费、稳定且高效的图床管理神器 你是否曾经因为图床问题而烦恼过么? ⒈ 当你在使用静态博客网站写文章时，发愁图片不知怎么保存,难道全部放到仓库当中去?...⒉ 使用一些第三方免费的图床,网上复制的心仪图片链接，用着用着,发现某一天就失效了 ⒊ 特意花钱租个云服务器托管图片，单纯只是为了存储图片,真的划不来，而且上传操作真的好繁琐 ⒋ 曾经用过某某公司的免费图床...免费图床，基于 GitHub API 搭建的图床管理神器，免费、稳定、极速、高效，免下载，免安装，打开免费图床(https://img.itclan.cn) 网站 即可使用 你只需注册 GitHub 账号...[√] 图床管理（仓库图片的增删改查）。 如何使用 ⒈ 创建一个用来存储图片的 GitHub 仓库 。...⒍ 图床管理，对仓库里保存的图片进行管理。

1.8K20

如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测

GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设，该假设不一定存在于构成模型的假设空间中。...而第 1 到 12 名都使用了不同类型的模型集成。 我目前并没有发现有任何的教程或文档教人们如何在一个集成中使用多种模型，因此我决定自己做一个这方面的使用向导。...我将使用 Keras，具体来说是它的功能性 API，以从相对知名的论文中重建三种小型 CNN（相较于 ResNet50、Inception 等而言）。...然后 GlobalAveragePooling2D() 层计算这 10 个特征图的空间平均（spatial average），意味着其输出是一个维度为 10 的向量。...它使用了所有模型共享的输入层。在顶部的层中，该集成通过使用 Average() 合并层计算三个模型输出的平均值。 不出所料，相比于任何单一模型，集成有着更低的误差率。

1.4K90

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

2.9K30

如何使用PS简单抠图

之前写到了制作电子邀请函，本期就来说说如何制作一些素材， 也就是如何用PS抠图，看见一些好的图也能自己抠了。...首先打开PS，点文件，打开，选择需要抠图的图片。 ? 然后右下角对着图层点右键，复制图层，弹出窗口直接点确定就好。 ? ? 然后把原来的图层删除。 ?...然后我们开始清除原来的人像背景颜色，先选择人像图层， 然后使用魔棒工具，选择纯色背景，然后按DELETE键删除。 ?...接着把全图边缘都擦除一下，就完成啦！ ?...这里仅仅是介绍如何换背景颜色，其实新建的那张纯色的背景， 可以替换成任何背景，操作都是一样的， 而抠图也不过是删除掉不需要的图案， 保留想要的图案而已，PS入门不难，多搜索解决方案。 ?

2.2K40

如何使用chevereto自建图床

图床的选择 chevereto和腾讯云都用 图床有很多免费,收费的,也有非国区和在大陆的 经测试,海外vps服务器的搭建的chevereto自建图床,在知乎和CSDN可以,但是bilibili...和微信订阅号不行 最终还是选择了腾讯云的对象存储 ,核心的预期是能一键复制,显然它是可以胜任的 ---- 自建图床:chevereto 使用markdown写笔记的时候,如果将本地文件的图片,...安装过程 1.安装php+mysql环境 2.下载installer.php1,放在public文件夹 3.用chrome浏览器访问:域名/installer.php,进入安装向导 ---- 使用...notion功能也强大,只不过,习惯了为知笔记,所以把云备份,笔记,博客发布等等,都集合在一起,才是我个人想要的效果 ---- 这是脚注https://chevereto.com ↩︎ 原文链接：如何使用...chevereto自建图床 本文为从大数据到人工智能博主「jellyfin」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

1.2K20

TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

再后面，我会讲述「计算后端」的概念以及 TensorFlow 的流行度如何使其成为 Keras 最流行的后端，从而为 Keras 集成到 TensorFlow 的 tf.keras 子模块中铺平了道路。...后端是一个计算引擎——它可以构建网络的图和拓扑结构，运行优化器，并执行具体的数字运算。要理解后端的概念，可以试想你需要从头开始构建一个网站。你可以使用 PHP 编程语言和 SQL 数据库。...Keras 的计算后端 ? 图 3：Keras 支持哪些计算后端？直接在 TensorFlow 中使用 Keras 对 Keras 来说意味着什么？...正如我在本文前面提到的，Keras 依赖于计算后端这一概念。在构建模型图、数值计算等过程里，计算后端承担了所有的「重活」。...然而，目前最流行的后端是 TensorFlow，而且它也最终成为了 Keras 的默认计算后端 随着越来越多的 TensorFlow 用户开始使用 Keras 的简易高级 API，越来越多的 TensorFlow

9.3K30

如何使用StarUML画类图

此篇文档旨在介绍类图以及如何通过StarUML工具画类图。...StarUML官网下载地址：http://staruml.io/download **什么是类图** 类图用于描述系统中所包含的类以及它们之间的相互关系，帮助简化对系统的理解。...**类与类，类与接口之间常用的关系及UML中的表示法** 1、继承关系 是一种继承关系, 表示一般与特殊的关系, 它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为。...由依赖的一方指向被依赖的一方 4、关联关系（强依赖） 在Java中，关联关系是通过使用成员变量来实现的，它使一个类知道另一个类的属性和方法。...在类图用实线箭头来表示，箭头从使用类指向被关联的类。 5、聚合关系 表示has-a的关系，较强于一般关联。有整体与局部的关系,并且没有了整体,局部也可单独存在。

2.5K40

如何使用tableaux进行逻辑计算

www.codeproject.com/Articles/1167869/Logical-calculation-with-tableaux 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 如何使用...tableaux进行逻辑计算 下载PLTableaux解决方案的源代码 - 241.2 KB 介绍 Semantic tableaux是一个逻辑计算工具，可以作为构建自动理论演示器(automatic...PLTableaux应用程序显示如何使用该库。解决方案是在Visual Studio 2015中用C＃编写的。...用这些前提进行尝试： p→q (r˅¬p)→q 并使用这个结论： (r←p)→q 看看(如果使用)不是从前提出发得到的结论会发生什么结果。...例如，这是如何在plTableauxForm类中使用这个类，然后你需要按下Process按钮： private void bProcess_Click(object sender, EventArgs

4.6K80

Keras 3.0一统江湖！大更新整合PyTorch、JAX，全球250万开发者在用了

在Keras中，Sequential 和 Model 类是模型构建的核心，为组装层和定义计算图提供了一个框架。 Sequential 是层的线性堆栈。...自动微分：在训练过程中，Keras使用后端引擎（TensorFlow等）提供的自动微分来计算梯度。这一过程对用户而言是透明的。...后端执行：实际计算（如矩阵乘法、激活等）由后端引擎处理，后端引擎执行模型定义的计算图。 序列化和反序列化：这些类包括保存和加载模型的方法，其中涉及模型结构和权重的序列化。...从本质上讲，Keras中的Model和Sequential类抽象掉了定义和管理计算图所涉及的大部分复杂性，使用户能够专注于神经网络的架构，而不是底层的计算机制。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。

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