---- 作者 | Manpreet Singh Minhas 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 深度学习/机器学习工作流程通常不同于人们对正常软件开发过程的期望。...在本文中，我将讨论单元测试以及为什么以及如何在代码中包含这些测试。我们将首先简要介绍单元测试，然后是一个深度学习中的单元测试示例，以及如何通过命令行和VS代码测试资源管理器运行这些测试。...（稍后我们将看到一个深度学习的示例。） 你可以用正输入、零输入、负输入、正输入和负输入测试用例。...这是你应该用来做深度学习测试的方法。在此方法中加载模型，以避免在执行每个测试方法之前重新加载模型。这将节省模型重新加载时间。...结论 本文结束了关于深度学习单元测试的文章。我们简要地了解了什么是单元测试以及它们的好处。 接下来，我们介绍了一个使用unittest包框架用PyTorch编写的数据加载器单元的实际示例。
摘要 人工神经网络的兴衰在计算机科学和计算化学的科学文献中都有详细记载。然而近二十年后，我们现在看到了对深度学习兴趣的复兴，这是一种基于多层神经网络的机器学习算法。...在过去的几年里，我们看到了深度学习在许多领域的变革性影响，尤其是在语音识别和计算机视觉领域，在这些领域的大多数专家从业人员现在经常避开之前建立的有利于深度的模型学习模型。...加上用于训练深度神经网络的GPU加速计算的成熟度以及用于训练这些网络的化学数据的指数增长，我们预计深度学习算法将成为计算化学的宝贵工具。...深度学习是一种机器学习算法，与计算化学中各种应用中已经使用的算法不同，从计算机辅助药物设计到材料性质预测。...加上数据和GPU加速科学计算的发展，深度学习推翻了计算机科学领域的许多应用，如语音识别和计算机视觉。鉴于化学领域中类似的相似之处，这表明深度学习可能是一个有价值的工具，可以添加到计算化学工具箱中。
来自TEG的AI Lab 计算机视觉中心的总监、专家工程师刘威，就深度学习重构视觉计算，给大家进行了分享。 近年来，计算机视觉已经成为人工智能的研究热点。...以下为刘威演讲实录 我今天的题目是“深度学习重构视觉计算”，很高兴来到腾讯这么大的创新日活动。我之前在公司分享的内容多偏业务。今天分享的内容可能更偏前沿的研究一点。...今天的主题是“计算机视觉被深度学习重构”。为什么有重构？重构肯定有摧毁，这也是我的一个疑问，在深度学习时代，深度学习是否已经摧毁了计算机视觉？...至少深度学习很大程度上重构了计算机视觉或者视觉计算。为什么讲重构？因为迄今为止，我们不能完全丢开传统的计算机视觉的算法、模型。一旦使用到了滤波器，就还是在使用以前的东西，但是重要性明显大打折扣。...我们构建了自己的深度学习网络。因为视频的内容比较丰富，所有的视频片段都经过前向网络计算，但是在反向传播的过程中，仅仅选择有代表性的片段进行。
转载自caffe层解读系列-softmax_loss: 计算过程 softmax_loss的计算包含2步： （1）计算softmax归一化概率 ? （2）计算损失 ?...这里以batchsize=1的2分类为例： 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4]， 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013]， 假如该图片的label为...如果指定值，则label等于ignore_label的样本将不参与Loss计算，并且反向传播时梯度直接置0. （2） normalize bool型变量，即Loss会除以参与计算的样本总数；否则Loss
image.png 因为其激活函数是线性的，所以一般被称为线性单元。 激活函数： ? image.png 用向量表示就是： ?...image.png 因为对于样本来说（其实是监督学习的方式），x和y都是已知的，所以上述的公式中其实就是w和E(w)的关系。对整个代价函数来说，其实只有一个变量w。...当然计算机是不会解方程的，所以只能是一步一步的尝试出最小值。 因此引进梯度下降算法： ? image.png 通过不断的改变w的值，来找到使得E(w)最小的位置： ?...image.png 参考： 线性学习器 https://blog.csdn.net/wasd6081058/article/details/7886697 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降...感谢作者） https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086 网易视频课程——深度学习入门系列 http://study.163.com/course/
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 目录 文章目录 目录...image.png image.png 参考资料 lan Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习(中文版).赵申剑,黎彧君,符天凡,李凯,译.北京:人民邮电出版社
吴恩达透露，这是深度学习世界里众多问题之一，如今大数据和人工智能里最热的议题是：与云计算的发展不符。Google、亚马逊和Facebook已经使用云计算在数万台计算机上运行软件。...一开始，研究人员只为单一系统编写深度学习软件，而Coates则在很多基于GPU的计算机上构建深度学习网络。...他们希望利用强大的芯片和速度超快的网络设备（现以广泛应用于超级计算机内）支持深度学习的计算能力。...不过，在高性能计算机网络的支持下，现在由GPU支持的深度学习可以解决上述问题。...支持超级计算的软件 在人工智能被真正认识之前，极客们必须编写在超级计算机上运行的深度学习软件。但开发这样的软件可能还需要很多年时间才能完成。
既然是重操旧业，就不免想对计算广告这个方向做一次全面的再思考。 深度学习浪潮如火如荼的这些年间，计算广告到底发生了哪些深刻的变化？相比于推荐系统，广告系统有哪些独特的、又至关重要的模块？...在这个很多人认为深度学习的红利已经吃尽的大环境下，计算广告整个领域还有哪些突破口？搜广推行业的同行们，又应该怎样规划未来的发展？借这篇文章的机会，就让我们再一起“深度”学习一下计算广告。...03 深度学习时代，广告系统各主模块的技术是怎样演进的？ Evolution 1....它的基本概念不难理解，就是把原来集中式的模型学习过程分布到不同的数据拥有方的计算节点上，不同的计算节点像“联邦”一样互相配合完成一个模型的学习。...04 对广告领域算法工程师未来发展的思考 Future Growth 洋洋洒洒写了这么多，说是“深度”学习计算广告，其实也只是过了一遍当前广告系统面临的主要问题和相应的解决方法。
学习目标 了解GRU内部结构及计算公式. 掌握Pytorch中GRU工具的使用. 了解GRU的优势与缺点....GRU介绍 GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象....小结 GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象....同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析: 更新门 重置门 内部结构分析: 和之前分析过的LSTM中的门控一样, 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t...若能为您的学习之旅添一丝光亮，不胜荣幸 期待您的宝贵意见，让我们共同进步共同成长
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。...在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。...在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。...在我们不注意的生活的方方面面中，深度学习已经渗透其中。
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望引言随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为许多领域的核心技术。...在深度学习算法中，门控循环单元（Gated Recurrent Units，GRU）是一种非常重要的模型单元，用于处理序列数据。...应用GRU广泛应用于各种深度学习算法中，尤其在语言模型、机器翻译、语音识别等领域取得了显著的成果。在语言模型方面，GRU展现了优秀的性能。...结论门控循环单元是一种高效的深度学习算法组件，广泛应用于各种应用领域。在语言模型、机器翻译和语音识别中，GRU通过控制信息的流，提高了模型的记忆能力和表达能力。...同时，随着数据量的不断增加和计算资源的不断提升，GRU有望在更多领域取得突破性进展。总之，门控循环单元作为深度学习算法中的重要组成部分，将在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用。
在我们填报报表时，有的单元格的数据是需要通过自动计算直接获得，但是不是所有的函数都支持填报自动计算，这是为什么呢？报表是纯java的，其函数是后台程序，是在服务器中完成计算的。...而填报中的自动计算是在客户端完成的，这个怎么实现呢？实际上是做了一个函数转换，把后台java函数转换成了适合前端计算的js函数。也就是说能够进行填报自动计算的函数有两套代码，java代码和js代码。...我们在看报表的函数文档时，会看到有的函数注明了支持填报报表单元格自动计算，就是说这个函数有js代码，在填报单元格进行自动计算时就使用js代码。
Learning Approach to Extract Topological Persistence Images 原文作者：Anirudh Som 内容提要 持久图等拓扑特征和持久图像(PIs)等函数在机器学习和计算机视觉应用中显示出了巨大的潜力...然而，大规模采用它们的关键瓶颈是计算开销和在可区分的体系结构中合并它们。在本文中，我们采取了重要的步骤来缓解这些瓶颈，提出了一种新的一步方法，直接从输入数据生成PIs。...据我们所知，我们是第一个提出利用深度学习直接从数据中计算拓扑特征的人。我们探讨了PI-Net架构在两个应用上的使用：使用三轴加速度计传感器数据的人体活动识别和图像分类。...我们演示了在有监督的深度学习架构中PIs的易于融合，并从数据中提取PIs的速度提高了几个数量级。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有。...分享最新的CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文，关注深度学习、自动驾驶领域。
为了帮助编程爱好者，从零开始入门，AI100特别精选了韩炳涛所著《零基础入门深度学习》系列文章，以下Enjoy!...➤线性单元的目标函数 现在，让我们只考虑监督学习。 在监督学习下，对于一个样本，我们知道它的特征 x，以及标记 y。同时，我们还可以根据模型 计算得到输出 。...Mitchell, "机器学习", 曾华军等译, 机械工业出版社 该系列的其他文章 零基础入门深度学习(1) - 感知器 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note.../433855 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法.../note/485480 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络
在GPS定位区域，可以通过惯性测量单元(imu)和照相机等传感器提供的原始数据间接推断出位置。...本文回顾了最近两项关于将深度学习模型引入位置感知计算的尝试，有效地减少了专家的参与。...评论 这两种情况都很好地说明了位置感知计算如何从深度学习中获益:一种是从原始传感器数据中获取的信息，另一种是直接使用位置数据来检测操作异常。...显然，关于顺序数据的深度学习已经很好地建立起来了，然而，位置感知计算上的应用程序还不是很流行，也许是由于以下原因: 1.评估中遇到的困难。...总的来说，目前位置感知计算在机器学习方面的水平非常有限，而在数据挖掘和解释方面需要大量的专家知识。这两种情况表明，数据的自动学习可以有效地改善当前位置感知计算。
1、计算图 一个神经网络的计算大体上可以看成是，前向或反向传播组合而成的。只有公式描述，确实有一些晦涩，这个时候我们想到了计算图。计算图是什么？...首先是计算 乘以 ，用一个函数 来表示；然后计算另一个函数 ；最后输出 ，这就是要计算的函数 。...2、使用计算图求导数 如何利用计算图来计算函数 的导数呢？ 先不急，来看个例子，下面用到的公式： 这是一个计算图，记录了整个流程： ---- 假设计算 ，那要怎么算呢？...经过计算你会发现 ，这个结果是 9。 吴恩达老师的手稿如下： 所以当计算所有这些导数时，最有效率的办法是从右到左计算，跟着这个红色箭头走，充分利用计算图的优势。...特别是当第一次计算对 的导数时，之后在计算对 导数时，然后对 的导数，最后是对 和 的导数。 到这里，计算图求导数就完事了。这是一个计算图，也是一个流程图。
1 深度学习：图像搜索 可视化商品推荐 我想买双新鞋,但是 文本搜索不能帮助我们 2 神经网络 特征是机器学习的关键 目标 : 重新检视分类器,但是应用更复杂的非线性特征 图像分类 神经网络 : 学习"...非常"非线性的特征 线性分类器 分类器的图表示 : 用于定义神经网络 线性分类器可以表示什么 线性分类器不能表示什么 解决 XOR 问题 : 添加一层 神经网络 3 深度学习在计算机视觉中的应用 图像特征...典型的局部探测器寻找图像中的局部兴趣点 有很多手动构造的特征被用于寻找兴趣点 典型图像分类方法 深度学习 : 自动学习特征 4 深度学习的性能 应用深度神经网络的结果示例 ImageNet2012竞赛...: 1.2M 张训练图像,1000种类别 5 计算机视觉中的深度学习 利用深度学习进行景物解析 检索相似图像 6 深度学习的挑战 深度学习工作流 深度学习的劣势 7 迁移学习 深度特征 : 深度学习...转换学习细节 注意分割点 : 后面的层有可能太特定于任务 应用深度特征的迁移学习工作流 深度特征的通用性有多强 8 深度学习总结 训练集 图像和相应的标签 通过深度学习经过特征提取进行反馈 使用简单的分类模型
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。...为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。...然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...图10-1展示了深度学习模型的训练流程图。深度学习模型的训练是一个迭代的过程。...图10-1 深度学习模型训练流程图 ? 图10-2 异步模式深度学习模型训练流程图 然而使用异步模式训练的深度学习模型有可能无法达到较优的训练结果。
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。...为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。...然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...图10-1展示了深度学习模型的训练流程图。深度学习模型的训练是一个迭代的过程。...图10-1 深度学习模型训练流程图 ? 图10-2 异步模式深度学习模型训练流程图 然而使用异步模式训练的深度学习模型有可能无法达到较优的训练结果。
包括： 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络，convnets，深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型...深度学习与小数据问题的相关性 可能经常听说：深度学习只能工作在大数据集上。...这种说法部分正确：深度学习的一个重要特性在于深度学习能自己在训练数据中寻找特征，而不需要人工干预，而这个特性只有在大数据样本量上才有效，特别是输入数据维度特别高时，eg图片。...与许多较旧的浅学习方法(传统机器学习方法)相比，学习特征在不同问题中的这种可移植性是深度学习的关键优势，并且它使得深度学习对于小数据问题非常有效。...卷积学习结果可视化 人们常说，深度学习模型是“黑匣子”：学习表示难以提取以及很难以人类可读的形式呈现。虽然对于某些类型的深度学习模型来说这是部分正确的，但对于convnets来说绝对不是这样。
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