深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
别问做算法和数据分析的,怎么还学js. 工作了需要啥都得学,还得快。这就是互联网,适者生存,劣者淘汰。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
Pytorch添加的一个新特性是更好地支持带有TorchScript (PyTorch JIT)的快速自定义递归神经网络(fastrnns)。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!
前一篇讲解了TensorFlow如何保存变量和神经网络参数,通过Saver保存神经网络,再通过Restore调用训练好的神经网络。本文将详细讲解循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识,并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。
分享 有问题请到留言区互动 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域,而深度学习无疑又是人工智能的研究热点,那么现在都有哪些开源的深度学习工具,他们各自的优缺点又是什么呢?本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。 1.网络和模型能力 Caffe Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有
周杰伦 深深地 影响了我们 一代人 这句话 不足为过 前言 今日推文将介绍如何使用TensorFlow一步步来搭建一个序列建模的应用——机器创作歌词,训练样本是周杰伦出道以来的所有歌曲的歌词,文末生成
建立一个很酷的机器学习项目确实很不错,但如果你希望其他人能够看到你的作品怎么办呢?当然,你可以将整个项目放在GitHub上,但这只能给程序员看,如果你想给自己家里的老人看呢?GitHub肯定不行,所以我们想要的是将我们的深度学习模型部署成世界上任何人都轻易访问的Web应用程序。
选自xcelerit 机器之心编译 参与:蒋思源 RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型,但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 Tenso
文章导读:这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络(recurrent neural networks),而是为那些没有任何机器学习(machine learning)背景知识的读者提供一种思路,意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。 引言 近年来,对于那些富有创造性的群体来说,机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移(style transfer)、t-sne算法、自编码器(autoencoders)、生成对抗网络(
本文作者:陈文石,2012年毕业于东南大学,美团点评算法专家,目前负责点评平台及综合 BG 推荐平台业务。在加入美团点评之前,曾在百度做过一些个性化推荐相关工作。对人工智能在搜索、推荐等业务应用上有较深入理解和实践。
机器之心报道 编辑:陈萍、杜伟 虽然很方便,但遗憾的是,谷歌 Docs 的自动摘要生成功能仅向企业客户开放。希望个人用户也能尽快用到。 对我们很多人来说,每天都需要处理大量的文件。当收到一份新文件时,我们通常希望文件包含一个简要的要点总结,以便用户最快的了解文件内容。然而,编写文档摘要是一项具有挑战性、耗时的工作。 为了解决这个问题,谷歌宣布 Google Docs 现在可以自动生成建议,以帮助文档编写者创建内容摘要。这一功能是通过机器学习模型实现的,该模型能够理解文本内容,生成 1-2 句自然语言文本描
我第一次尝试研究RNN时,我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后(头疼的要死),我在Python深度学习中发生了以下这段话:
原文链接:The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow 作者:Dan Kuster 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 自从TensorFlow半年前发布以来,我们一直使用它来进行日常研究和工程。在此过程中我们也学习到了很多知识。是时候写一些新体会了! 因为TensorFlow上没有很多主观的文章和有用的文档,我必须尽可能地使用我能找到的样例、教程、文档和代码片段。 善 社区参与是最重要的。 当涉及到机器学习时,很容易把注意力集中于技术
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。
近几年,华尔街不断裁员,高盛在2000年顶峰时期,雇佣了600名交易员,为其机构客户进行股票买卖。但时至今日,却仅剩下2名交易员“看守”柜台。 不仅高盛,瑞银、摩根士丹利等金融公司,目前都已采用机器学习算法替代普通交易员,来进行交易。 那,什么样的算法如此厉害? 它能够预测股价走势, 不仅如此, 它还能搭建聊天机器人、可以翻译外文、可以写新闻稿、写小说…… 这个看起来无所不能的算法,就是:循环神经网络,简称RNN。 本系列教程将以RNN为主线,总共分为3个部分: RNN算法之预备知识:前馈神经网络(FFN
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。接下来的进阶篇推文将围绕RNN模型展开,指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本部分推文目录如下: 2.11:【进阶篇】RNN配置 2.12:【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13:【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14:【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 1 概述 序列数据是自然语言处理任务面对的一种主要输入数据类型。 一
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络,绘制训练过程中的loss曲线,并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测,通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长,但大家还是可以学习下的。基础性文章,希望对您有所帮助!
在图像领域,最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了转载|使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt。卷积网络本质上依然是一个前馈网络,在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具, 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列,在自然语言处理领域(Nature Language Processing,NLP)中,许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | av8ramit 编译|钱天培 TensorFlow在今天最新发布了1.2.0版本。在这一新版本中,TensorFlow新增Intel MKL优化深度学习基元,实现了对Windows系统上对Python 3.6的支持,发布了开源版的TensorBoard,并进行了大量的命名修改,以实习同一模块内命名的一致性。下面,大数据文摘将为你带来完整版的TensorFlow 1.2.0 改进介绍。 ◆ 在Windows上提供Python 3.6支持 ◆为spatio tempo
这篇文章不是对循环神经网络的综合概述。它适用于没有任何机器学习背景的读者。其目的是向艺术家和设计师展示如何使用预先训练的神经网络——使用简单的Javascript和p5.js库来制作交互式数字作品。
【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www.zhuanzhi.ai, 手机端访问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。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
递归神经网络(RNNs)有一些不可思议的地方。我仍然记得我训练的第一个用于图片字幕的递归网络。从花几十分钟训练我的第一个婴儿模型(相当随意挑选的超参数)开始,到训练出能够针对图像给出有意义描述的模型。有些时候,模型对于输出结果质量的简单程度的比例,会与你的期望相差甚远,而这还仅仅是其中一点。有如此令人震惊结果,许多人认为是因为RNNs非常难训练(事实上,通过多次试验,我得出了相反的结论)。一年前:我一直在训练RNNs,我多次见证了它们的强大的功能和鲁棒性,而且它们的输出结果同样让我感到有趣。这篇文章将会给你
当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年,那一刻我意识到文本生成已经到了一个拐点。在此之前,我在研究生院从头开始编写语言模型,并且我有使用其他文本生成系统的经验,所以我知道让它们产生有用的结果是多么困难。作为我在 Azure OpenAI 服务中发布 GPT-3 的公告工作的一部分,我很幸运能够及早使用 GPT-3,并且我尝试了它以准备它的发布。我让 GPT-3 总结了一份长文档,并尝试了少量提示。我可以看到结果比以前的模型先进得多,这让我对这项技术感到兴奋,并渴望了解它是如何实施的。而现在后续的 GPT-3.5、ChatGPT 和 GPT-4 模型正在迅速获得广泛采用,该领域的更多人也对它们的工作原理感到好奇。虽然其内部运作的细节是专有且复杂的,但所有 GPT 模型都共享一些不太难理解的基本思想。我这篇文章的目标是解释一般语言模型的核心概念,特别是 GPT 模型,并针对数据科学家和机器学习工程师进行解释。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安全也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开,指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下: 2.11:【进阶篇】RNN配置 2.12:【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13:【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14:【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例,用多对效果完全相同的
1.Theano Theano 在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于 2007,早期开发者包括传奇人物 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow。 Theano 基于 Python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于 NumPy)。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于 GPU 或 CPU。 但
在本章中,我们将学习深度学习和循环神经网络(RNN)。 像前几章所介绍的 CNN 一样,RNN 在过去几年中也获得了很大发展。 就 RNN 而言,它们在语音识别领域被大量使用。 当今许多聊天机器人都基于 RNN 技术建立了基础。 使用 RNN 预测金融市场已经取得了一些成功。 例如,我们可能有一个带有单词序列的文本,并且我们有一个目标来预测序列中的下一个单词。
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
An Introduction to Recurrent Neural Networks for Beginners
本文将介绍最基础的循环神经网络(Vanilla RNNs)的概况,工作原理,以及如何在Python中实现。
【编者按】Jonathan Mugan写了两篇博文来解释计算机如何理解我们在社交媒体平台上使用的语言,以及能理解到何种程度。本文是其中的第二篇。 在深度学习出现之前,我们书写的文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的。我在上一篇博文里详细阐述了这个实现过程。这里先回顾一下几种符号方法:WordNet、ConceptNet和FrameNet,通过对比来更好地理解深度学习的能力。然后我会讨论深度学习如何用向量来表示语义,以及如何更灵活地表示向量。接着我将探讨如何用向量编码的语义去完成翻译,甚至为
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
循环神经网络的神经网络体系结构,它针对的不是自然语言数据,而是处理连续的时间数据,如股票市场价格。在本文结束之时,你将能够对时间序列数据中的模式进行建模,以对未来的值进行预测。 1.上下文信息 回到学校,我的一个期中考试仅由真的或假的问题组成时。假设一半的答案是“真的”,而另一半则是“假的”。我想出了大部分问题的答案,剩下的是靠随机猜测。我做了一件聪明的事情,也许你也可以尝试一下这个策略。在计数了我的“真”的答案之后,我意识到它与“假”这个答案不成比例。于是我的大部分猜测是“假”的,这样就可以平衡分配。
选自minimaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文介绍了如何免费使用 Google Colaboratory 在 GPU 上快速训练文本生成神经网络,包括两
答案是后者!上面这篇文章是一个经过TensorFlow训练的循环神经网络的产物,经过30个epoch的训练,并给出了一颗“FLORIZEL:”的种子。在本文中,我将解释并给出如何训练神经网络来编写莎士比亚戏剧或任何您希望它编写的东西的代码!
选自getrevue.co 作者:Jean de Dieu Nyandwi 机器之心编译 机器之心编辑部 这篇文章从感知机开始,按照时间顺序回顾了深度学习的历史。 1958 年:感知机的兴起 1958 年,弗兰克 · 罗森布拉特发明了感知机,这是一种非常简单的机器模型,后来成为当今智能机器的核心和起源。 感知机是一个非常简单的二元分类器,可以确定给定的输入图像是否属于给定的类。为了实现这一点,它使用了单位阶跃激活函数。使用单位阶跃激活函数,如果输入大于 0,则输出为 1,否则为 0。 下图是感知机的算法
在本文中,作者列出了 2017 年 GitHub 平台上最为热门的知识库,囊括了数据科学、机器学习、深度学习中的各种项目,希望能对大家学习、使用有所帮助。 GitHub 是计算机科学领域最为活跃的社区
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维(unix-minded)的人,你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点,这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品,但是使用正确的工具,我们可以工作得更高效,生产率更高。因此了解正确的工具,对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
原文:Optimizing Recurrent Neural Networks in cuDNN 5 作者:Jeremy Appleyard 翻译:赵屹华 审校:刘翔宇 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 在GTC2016大会上,NVIDIA发布了最新版本的深度学习开发包,其中包括了cuDNN 5。第五代cuDNN引入了新的特性,提升了性能,并且支持最新一代的NVIDIA Tesla P100 GPU。cuDNN的新特性包括: 使用Winograd卷积算法,计算前向、后向卷积速度更快; 支
最近要打个比赛,在处理数据的时候,发现数据竟然是json文件的,于是上网查了下,展示给大家O.O
作者:Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练,安装简便,速度提升,同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet(孵化)开源项目的贡献者,Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址:ht
TensorFlow Lite 2019 年发展分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。
同时,本文将使用Keras的API构建模型,以方便模型设计和编写简洁的代码。首先导入相关的库函数:
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