里面对 BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam 进行了比较， 今天对其中的 mini-batch 梯度下降 作进一步详解。
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。 和现有的机器学习库不同，Tangen
继2019年10月谷歌在《Nature》上发布关于验证“量子优越性”论文之后，3月9日，谷歌再次就“量子”做出新的发布。
来源：机器之心 本文长度为12243字，建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： 在二分类中，准确率定义为： 激活函数（Activation function） 一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值（典型的非线性）。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下：
近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类
去年 10 月，谷歌宣布首次实现「量子优越性」，用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。谷歌称，在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，量子计算机只用了 3 分 20 秒。这被视为量子计算领域的里程碑事件，并登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
前几天，TensorFlow 2.0正式发布。如果你对新的深度学习框架还不熟悉，推荐看看这篇集简介、速成课程、API速查参考为一体的Overview。
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
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
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html
如果你使用均匀取值，应用从粗到细的搜索方法，取足够多的数值，最后也会得到不错的结果
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这一篇的作者还是Andrey Nikishaev，一位创业者兼开发者。量子位前两天搬运了他的另外一篇《机器学习工程师自学指南》。 即便对于行家来
李林 若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 少年，你知道Jeff Dean么？ 传奇一般的Jeff Dean现在领导着Google Brain团队，也是Google研发群组的高级研究
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
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
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
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
【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
目录 1. 深度学习有哪些应用 2. 什么是神经网络 2.1 什么是感知器 2.2 神经网络的结构 2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力 3. 神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初
摘要 本次演讲内容主要分为三个方面，首先会简单介绍一下Tensorflow，然后简单讲解可以用Tensorflow实现的深度神经网络算法，之后再介绍这些算法的一个有趣应用场景，也就是gener
昨天，网友taki0112在Reddit论坛发布了一份简单易用Tensorflow代码集合，不到一天之内引发高赞。
量子算法是量子计算机的必要软件支撑，同时量子算法的研究也是推动量子计算发展的强大动力。以下将对各个发展阶段的典型量子算法进行比较分析。
安妮 编译自 O’Reilly 量子位出品 | 公众号 QbitAI 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）的概念以来，GAN呈现出井喷式发展。 这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成：Jon Bruner是O
原文链接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
量子计算和人工智能(AI)的交叉有望成为整个科技史上最引人注目的工作之一。量子计算的出现可能会迫使我们重新设想几乎所有现有的计算范式，人工智能也不例外。然而，量子计算机的计算能力也有可能加速人工智能的许多领域，这些领域目前仍不实用。人工智能和量子计算协同工作的第一步是将机器学习模型重新构想为量子架构。最近，谷歌开源TensorFlow Quantum框架，用于构建量子机器学习模型。
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
很多情况下，研究人员会遇到一个问题：使用机器学习框架实现的神经网络可能与理论模型相去甚远。验证这款模型是否可靠，直接方式就是不断修正和调参。
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
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇，会产生怎么样的火花呢？
选自Nicolo Blog 作者：Nicolò Valigi 机器之心编译 参与：蒋思源 几个月前，TensorFlow 发布了梯度提升方法的调用接口，即 TensorFlow 提升树（TFBT）。不幸的是，描述该接口的论文并没有展示任何测试效果和基准的对比结果，所以 Nicolò Valigi 希望能对 TFBT 和 XGBoost 做一个简要的对比，并分析它们之间的性能差异。机器之心介绍了该测试与 TFBT 的原论文，且 TF 1.4 及以上的版本也可测试该提升树模型。 本文将先介绍 Nicolò Va
上一期，我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题，以及怎么尽可能的减少训练时间。
用于训练神经网络的最受欢迎的优化算法有哪些?如何比较它们?本文试图用一个卷积神经网络(CNN)来回答这些问题。 随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据，更新在梯度(g)的反
我们都知道，对于神经网络来说，参数量越大、层数越多，就代表着输出的结果越精细。当然，这也意味着许多性能优越的神经网络体积会非常庞大。比如当前的标准机器翻译架构 Transformer，一层就可能包含数百万个参数。即使是一些优化过性能和参数效率的模型（比如 EfficientNet），也仍然需要几十到几百 MB。这就使得它们的应用范围限制在机器人或者虚拟助手等领域。
量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一，我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献：
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中，我们大多是以 PyTorch 为例，结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界（系列）都是不完美的，不单单因为 TensorFlow 本身的影响力，更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色，对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow 1.9.0正式版来了！ 谷歌大脑研究员、Keras作者François Chollet对于这一版本评价甚高，他说：“不管是
MNIST机器学习入门 博文 ID：机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上
【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
【导读】近日，Vadim Smolyakov发表了一篇博客，针对当前神经网络的优化算法进行了总结，并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验，探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法：SGD，Nesterov Momentum，RMSProp和Adam，并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果：使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解，那么相信这篇文章将会给您很好的启发！专知内容组编辑整理。 N
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
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