这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法:线性回归。我们将创建一个模型,使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度(输入变量或特征)预测苹果和橙子的作物产量(目标变量)。训练数据如下:
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
日前,谷歌发布机器学习术语表,以下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例。在多类别分类中,准确
3.1、线性回归 线性回归是显式解,深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归 %matplotlib inline import random impo
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。
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
Towards Stablizing Batch Statistics in Backward Propagation of Batch Normalization
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
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
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
【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
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
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
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
3)使人们对模型有更好的理解-我们可以查看过滤器的权重并可视化网络“学习”的内容。
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。
生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络互相对抗时,“最佳”图像不断变化。但是,优化可能会变得过于贪心,使其陷入永无止境的猫捉老鼠游戏中。这是模型不收敛和模式崩溃的原因之一。
Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略, 用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。
有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好:梯度是逐渐变化的,损失在减少。但接下来的预测:都是零,所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么?”——我问我的电脑,但它没有回答我。
来源 | OpenAI 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 大型神经网络是当前人工智能领域的热门话题之一,那么,如何训练大模型? 最近,曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文,介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法,分别是: 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集; 流水线并行——在不同的 GPU 上运行模型的不同层; 张量并行——分解单个运算的数学运算,例如将矩阵乘法拆分到 GPU 上; 专家混合(MOE)——仅通过每层的一小部分处理每个示例。 图注
本文介绍一篇人脸技术传统方向“人脸动作单元识别”的论文:Meta Auxiliary Learning for Facial Action Unit Detection。
在第四章中,我们学习了如何创建一个识别图像的神经网络。我们能够在区分 3 和 7 方面达到 98%以上的准确率,但我们也看到 fastai 内置的类能够接近 100%。让我们开始尝试缩小这个差距。
神经网络模型使用随机梯度下降进行训练,模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性,尽管这些算法在实践中表现出色,但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。
很多初学者都会有这样的疑问,训练神经网络到底是什么?怎么进行设计?即使对于已经入门的人,在设计神经网络时也会有很多疑问,例如:什么是良好的学习率?应具有多少个隐藏层?dropout真的有用吗?为什么梯度消失了?
“炼大模型”已成为人工智能领域的主流研发趋势。从GPT-3的1750亿,到如今悟道2.0的1.75万亿,超大语言模型在 NLP 基准任务中不断刷新SOTA。
对于训练深度神经网络来说,学习速率是调优的最重要的超参数之一。在这篇文章中,我将描述一个简单而有力的方法来找到一个合理的学习速率。这种方法是我从Fast AI网站的深度学习课程中了解到的。 学习速率如
在 Uber,工程师们将神经网络用于各种目的,包括检测和预测自动驾驶车辆的目标运动,更快地响应客户,以及构建更好的地图。
因此,本文的重点是在不是使用BN来构建图像识别的卷积残差神经网络。但是如果没有BN,这些网络通常无法很好地运行或无法扩展到更大的批处理大小,但是本篇论文构建的网络可以使用大的批次进行伦联,并且比以前的最新方法(例如LambdaNets)更有效 。训练时间与准确率如下图表显示,对于在ImageNet上进行的相同的top-1准确性评分,NFnet比EffNet-B7快8.7倍。此模型是没有任何其他培训数据的最新技术,也是新的最新迁移学习。NFnets目前在全球排行榜上排名第二,仅次于使用半监督预训练和额外数据的方法。
有一次,我在 twitter 上看到 Jeremy Howard 引用 Yann LeCun 关于 batch 大小的话:
正如我们在第一章和第二章中讨论的,有时机器学习模型可能出错。它们可能有错误。它们可能被呈现出以前没有见过的数据,并以我们意料之外的方式行事。或者它们可能完全按设计工作,但被用于我们非常希望它们永远不要被用于的事情。
AI 科技评论按:读论文,看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章,可是等到自己训练模型的时候,麻烦一个接一个…… AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下,给大家介绍37个好办法! 你的神经网络已经跑了12个小时训练,看上去一切都很完美:梯度运转良好,损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟:所有都是0,什么也监测不到。“我哪一步做错了呢?”你迷茫地问你的电脑,而电脑却笑而不语。 如果你的模型输出来的都是辣鸡——例如你想预测所有输出的平均值,或者模型的精度很低——该从哪儿开始
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提高,train error呈下降趋势。
PyTorch 开发者在实现的同时,发布了一篇论文:[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
通过这次实验,我成功创建了一个用于识别螺旋状的数据集三层神经网络,并对深度学习所需的数学知识有了更深入的理解。
深度神经网络(DNN)已经极大推升了机器学习(ML)/人工智能(AI)在许多不同任务中的性能,并由此带来了许多我们日常生活中所见的成熟应用。经典案例包括图像目标识别(Krizhevsky et al., 2012; Szegedy et al., 2014)、语音识别(Hinton et al., 2012; Sainath et al., 2013)、统计机器翻译(Devlin et al., 2014; Sutskever et al., 2014; Bahdanau et al., 2015)和掌握围棋(Silver et al., 2016)。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
原作 Sebastian Ruder 王小新 编译自 ruder.io 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 深度学习的基本目标,就是寻找一个泛化能力强的最小值,模型的快速性和可靠性也是一个加分点。 随机梯度下降(SGD)方法是1951年由Robbins和Monro提出的[1],至今已有60年历史。在当前的深度学习研究中,这种方法至关重要,一般被用在反向传播过程中。 近年来,研究人员提出一些新的优化算法,使用了不同方程来更新模型参数。2015年Kingma和Ba提出的Adam方法[18],可看作是目前最
本文介绍了Dropout算法在深度学习中的原理、实现和代码,以及其在防止过拟合方面的作用。作者通过在matlab上实现Dropout算法,说明了其有效性,并进一步分析了Dropout算法在防止过拟合方面的作用。
高效 PyTorch系列之二来了,6个建议,让你的训练更快,更稳,更强。高效 PyTorch系列之二来了,6个建议,让你的训练更快,更稳,更强。高效 PyTorch系列之二来了,6个建议,让你的训练更快,更稳,更强。
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到目前为止,我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题,使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制,而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的,图 5.2(这里重复为图 6.1),了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数,然后通过对损失的梯度更新这些参数,无论底层模型是什么,这个过程都是相同的。
题目:Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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