将类中的字段和 graph 中的 tensorflow 变量进行自动绑定,并且在不需要手动将变量从 graph 中取出的情况下进行重存,听起来有没有很炫酷?
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 有的人能把代码写成推理小说。 需要一个临时变量的时候就叫temp,需要多个就叫var1,var2。 甚至用拼音缩写当函数名,比如查询订单就叫cxdd。 要想看懂这样的代码,得联系上下文反复推敲,还原每个部分的真实作用。 这个过程叫做反混淆(Deobfuscation)。 麻烦,着实麻烦。就没有省事儿点的办法吗? 让AI来啊! 最近,Facebook就出了这样一个语言模型DOBF,专治代码混淆。 像下图这种,所有不影响运行的变量名、函数名、类名,都被
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
本文约1700字,建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接:http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中,R 推出了 Keras 包
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中,你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果,探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后,你将了解: 关
文章超长,秉承用代码搞定一切的原则,内含大量代码,建议收藏,并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问,也欢迎留言告知我们。
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中,你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果,探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后,你将了解: 关于如
大部分具有账号系统的应用都会提供重置用户登录密码的功能,常见方式之一是:用户输入自己的邮箱地址或手机号,应用向这个邮箱或手机号发送验证码,用户将收到的验证码输入应用中即可完成密码重置。这一过程容易因设计不周全而被攻击者加以利用。iFlow 业务安全加固平台可以为设计不当的应用打上动态虚拟补丁,使之防御可能的恶意利用。
深度学习在解决许多复杂的机器学习问题方面一直是一个有趣的课题,特别是最近在图数据方面。然而,大多数的解决方案要么是监督或半监督,高度依赖于数据中的标签,导致过拟合和整体鲁棒性较弱。自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)是一种很有前途的解决方案,它从无标记数据中挖掘有用的信息,使其成为图数据领域中一个非常有趣的选择。
在网上购买地毯或布料时,你希望能说出它在现实生活中的样子吗?感谢麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和法国Inria Sophia Antipolis的研究人员,你距离能够体验到这一点只有一步之遥。
由于大型神经网络的训练往往耗费很长的时间,可能会因为机器损坏、断电或系统崩溃等各种因素无法一次性完成模型训练而导致前面所有的训练功亏一篑。本次来介绍一种检查点机制,在训练过程中保存更新的权值到检查点文件,而再次训练时恢复检查点文件中的权值数据,继续训练模型。这样能有效的防止上述情况的发生。 首先用ipython notebook打开上一次的代码,并找到get_sart函数,在with tf.Session() as sess:后面插入一行:saver = tf.train.Saver()新建一个saver对
近年来,尽管像Databricks的AutoML工具包、Salesforce的transfogrfai和IBM的Watson Studio AutoAI等开源工具层出不穷,但大规模地调整机器学习算法仍是一个挑战。寻找正确超参数(算法中的变量有助于控制整个模型的性能)的工作通常极为耗时,如:作业调度、跟踪数据等。这就是LG高级人工智能部门的科学家开发Auptimizer的原因,Auptimizer是一个开源的超参数优化框架,旨在帮助人工智能模型的调整和记账。它可以从GitHub上获得。
补充知识:TensorFlow:.ckpt文件与.ckpt.meta和.ckpt.index以及.pb文件之间的关系是什么?
A、在镜像前,输入MIRRTEXT指令B、输入新值0 代表不转动 ;输入新值1代表转动C、MIRRTEXT指令完成后,输入MI镜像指令就OK了。
人工智能一直助力着科技发展,新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今,机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统,机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 本文接上篇《机器学习测试题(上)》,有对机器学习有兴趣的小伙伴可自行测试。 21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型,下面哪种方法能更高效地训练模型? A.从数据集中随机抽取样本来建立模型 B.使用在线学习算法 C.使用主成分分
本文的目的不是介绍 GML 的基本概念,如图神经网络(GNNs),而是揭示我们可以在顶级科学会议上看到的前沿研究。首先,我将资料提交给 ICLR2020,这是一个在 GML 领域最负盛名的会议。在前面的文章(https://medium.com/@sergei.ivanov_24894/iclr-2020-graph-papers-9bc2e90e56b0 )中,我已经描述了关于这个域的一些简单的信息,但是这里有一个简短的版本:
近年来,可嵌入到神经网络结构中的新型可微的图形层不断出现。从空间转换器到可微的图形渲染器,这些新层利用多年计算机视觉和图形研究中获得的知识来构建新的、更高效的网络架构。将几何先验和约束显式地建模到神经网络中,为架构打开了一扇门,该架构可以以一种自监督的方式进行健壮、高效、更重要的训练。
作者 | Edwin Chen 编译 | AI100 第一次接触长短期记忆神经网络(LSTM)时,我惊呆了。 原来,LSTM是神经网络的扩展,非常简单。深度学习在过去的几年里取得了许多惊人的成果,均与LSTM息息相关。因此,在本篇文章中我会用尽可能直观的方式为大家介绍LSTM——方便大家日后自己进行相关的探索。 首先,请看下图: LSTM是不是很漂亮? (注意:如果你对神经网络和LSTM很熟悉,请直接跳到本文的中间部分——前半部分相当于入门教程。) 神经网络 假设我们从某部电影中截取出了一系列的图
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
该文对神经网络在计算机视觉领域的应用进行了分析,并介绍了如何使用Keras框架进行训练和部署。文章还讨论了神经网络在计算机视觉任务中的常见应用,包括图像分类、目标检测和图像分割等。
线性回归(Linear Regression)是一种常见的统计方法和机器学习算法,用于根据一个或多个特征变量(自变量)来预测目标变量(因变量)的值。在许多实际应用中,线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用,例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
【新智元导读】微软亚洲研究院AI大咖童欣在中国科技大学进行题为《数据驱动方法在图形学中的应用》的前沿演讲,解释了如何通过数据驱动的方法来处理图形学问题,以及最新的图形方面的解决方案。 微软亚洲研究院童
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
今日,TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics,该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统,可利用大量无标注数据,解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题,助力自监督训练。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
BAYESFLOW: LEARNING COMPLEX STOCHASTIC MODELS WITH INVERTIBLE NEURAL NETWORKS BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型 https://arxiv.org/pdf/2003.06281
上一篇机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式,描绘了数据驱动的机器学习方法论:通过大量数据来确定模型,从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题,进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中,天空是平面的,人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动,于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据,共得到4次观测记载: 2200年,(22, 18) 2500年,(25, 15) 2800年,(28, 12) 3000年,(30, 10) 由于这颗星的意义非凡,
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
近年来,可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
上一篇 3 机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式,描绘了数据驱动的机器学习方法论:通过大量数据来确定模型,从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题,进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中,天空是平面的,人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动,于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据,共得到4次观测记载: 2200年,(22, 18) 2500年,(25, 15) 2800年,(28, 12) 3000年,(30, 10) 由于这颗星的意
由于一般GPU的显存只有11G左右,(土豪误入),采用多主机分布式训练是非常有必要的;折腾了几天,按照谷歌的教程,终于搞清楚了,给大家梳理一下:
到底什么是人工智能(AI)? 有些人把AI重新解释为“认知计算”或“机器智能”,而其他人错误的将AI与“机器学习”混淆起来。其实AI不是一种技术。它实际上是一个由许多学科组成的广泛领域,从机器人到机器学习。 AI的最终目标,是建立能够执行任务和认知功能(像人类智能一样)的机器。为了实现这个目标,机器必须能够自动学习这些能力,而不是通过端到端编程实现。 令人惊讶的是,在过去10年中,AI领域取得了多大的进步:从无人车到语音识别和合成。在这种背景下,AI已经成为越来越多的公司和家庭的谈话话题,他们不再将AI
互联网上有很多关于强化学习交易系统零零碎碎的东西,但是没有一个是可靠和完整的。出于这个原因,我们决定创建一个开源的Python框架,使用深度强化学习,有效地将任何交易策略从想法转化为实际应用。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
上一期,我们一起学习了TensorFlow的基础知识,以及其在线性回归上的初体验,该期我们继续学习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: 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用,通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数,我们之前一起学过梯度下降方面的知识,这里不在赘述,可公众号回复“机器学习”进行查看。这里,我们从直接计算和
最近我们被客户要求撰写关于多输出(多因变量)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在自然语言处理领域,预训练语言模型(PLMs)扮演着至关重要的角色,它可以根据任务需求,可迁移至各种下游任务中。然而,PLMs在适应新语言时面临挑战,尤其是在数据和计算资源受限的情况下。本文提出了一种通过「主动遗忘机制」,可在预训练期间增强PLMs语言可塑性的方法。实验结果表明,采用该机制的预训练模型在低数据环境下表现出更快的收敛速度,并且相比标准PLMs准确率高出21.2%。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
注意看,这个名叫BBF的家伙,只用2个小时,就掌握了26款雅达利游戏,效率和人类相当,超越了自己一众前辈。
每张图片上方都会显示正确的标签(本应写入的数字)。请注意,某些“正确的”类标签是存疑的:例如,请参阅左侧的第二个图像:那是7还是4?
Matt MacGillivray 拍摄,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR,用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性,设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息,进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象,从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
5.dropout(0.5*0.5*0.5)+BN(without biases):
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库,配合PyTorch Lighting实用更加方便。
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法 DiffBFR,用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性,设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息,进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象,从而提高修复精度和准确性。该论文DiffBFR: Bootstrapping Diffusion Model for Blind Face Restoration已被ACM MM 2023接收。
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