---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】世上没有免费的午餐,享受了通用框架的便利,在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上,Python有PyTorch和TensorFlow,几乎是深度学习开发的首选框架,并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持,蓬勃发
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】世上没有免费的午餐,享受了通用框架的便利,在特定任务上就要牺牲性能。最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度上比PyTorch至少快5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。 在神经网络的框架上,Python有PyTorch和TensorFlow,几乎是深度学习开发的首选框架,并且获得了Meta和Google在技术和资金上的支持,蓬勃发展。 虽然Julia也有Flu
导读:当地时间 2 月 18 日,Facebook 首席首席人工智能科学家、卷积神经网络之父 Yann LeCun 在旧金山的国际固态电路大会上发表了一篇论文,分享了他关于人工智能发展的一些看法,同时也谈到自己对于芯片和硬件发展的关注和研究。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
近日,Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统,它能将自动微分内嵌于 Julia 语言,从而将其作为第一级的语言特性。也就是说,我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了?都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了?
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
WAIC 世界人工智能大会云端峰会已于近日在上海落幕。在机器之心承办的 2020 WAIC· 开发者日上,图灵奖得主 David Patterson 和 Joseph Sifakis、明略科技首席科学家吴信东、悉尼大学教授陶大程、中国建设银行总行金融科技部总工程师胡宪忠、百度集团副总裁吴甜、Kaldi 之父 Daniel Povey、多伦多大学助理教授 David Duvenaud,以及 Julia 语言创始人 Viral Shah 做了精彩演讲。
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上,阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
「WeOpen Insight」是腾源会全新推出的“开源趋势与开源洞见”内容专栏,不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯、优质工具盘点等,洞察开源技术发展的风向标,预见未来趋势。 近年来,AI 工具和框架的发展让 AI 技术在 IT 领域能够被更加友好地应用。 AI 虽然已经发展很长时间了,但目前它的大规模广泛应用依旧充满了许多挑战。然而,近年来, AI 工具和框架对 IT 部门更加友好了。AI 技术正在迅速改变几乎我们每个生活领域。从沟通方式到使用的交通工具;我们似乎越来越沉迷于它们。这里,我们
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
“关于作者:王宏琳,油气勘探计算机软件国家工程研究中心教授级高级工程师,中国石油天然气集团公司咨询中心专家委员会工程技术专家组专家,享受特殊津贴专家。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
今天看到这篇文章的时候,立马放下了手中的活,把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
1.标题:Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments
AI 科技评论按:作为自然语言处理领域的顶级会议之一,EMNLP 2018 今日在比利时首都布鲁塞尔正式召开。10 月 31 日至 11 月 1 日为 Tutorial 及 Workshop 环节,正会从 11 月 2 日开始,11 月 4 日结束。为期五天的大会将包括 3 场 Keynote、6 场 Tutorial 以及 14 场 Workshop。去年,雷锋网 AI 科技评论第一时间为大家分享了论文录用情况、最佳论文解读。今年,会上的精彩内容也不容错过。以下便是今年的参会亮点。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
来源:机器之心本文约1800字,建议阅读8分钟期待即将到来的章节。 深度学习这一领域,对于初学者而言,编程已然令人生畏,而更加令人难以接受的是,深度学习里的数学知识更难。 对于这种困惑,已经有人提前替你想到了,这不今天就为大家推荐一本新书,书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep Learning 》,顾名思义,这是一本专攻数学知识的书籍。 不过这本书还在持续更新中,目前前两章内容已经放出,大家可以查阅。 本书提供了在深度学习领域
昨天,这位Facebook人工智能实验室主任、纽约大学教授深刻探讨了深度学习的未来。
机器之心报道 编辑:陈萍 期待即将到来的章节。 深度学习这一领域,对于初学者而言,编程已然令人生畏,而更加令人难以接受的是,深度学习里的数学知识更难。 对于这种困惑,已经有人提前替你想到了,这不今天就为大家推荐一本新书,书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep Learning 》,顾名思义,这是一本专攻数学知识的书籍。 不过这本书还在持续更新中,目前前两章内容已经放出,大家可以查阅。 本书提供了在深度学习领域关于数学工程方面的内
可以看到各大主流框架基本都支持Python,目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力,但是Python的各种库实在是太完善了,Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接,爬虫等无所不能,有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上,Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件,做数据采集和预处理都非常方便,并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一,因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 期待即将到来的章节。 转自《机器之心》 深度学习这一领域,对于初学者而言,编程已然令人生畏,而更加令人难以接受的是,深度学习里的数学知识更难。 对于这种困惑,已经有人提前替你想到了,这不今天就为大家推荐一本新书,书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep L
由于 AlphaZero 非常耗费资源,因此成功的开源实现(例如Leela Zero)是用低级语言(例如 C++)编写的,并针对高度分布式计算环境进行了优化。这使得学生、研究人员和黑客很难访问它们。
【新智元导读】GitHub上根据星级(stra)列出了最常用的53个深度学习项目。其中,最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表,赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
选自知乎用户:https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景中,极大地便利人们的工作和生活。
在 GitHub 的 2018 年度报告中,机器学习和数据科学是 GitHub 上的热门话题。TensorFlow 是贡献者最多的项目之一,PyTorch 是增长最快的项目之一,Python 是 GitHub 上第三流行的语言。
哪些是值得学习的、好的专业库,而哪些又是应该避免的边缘项目,我们应该如何区分。
JuliaCon 2020 刚刚结束,华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统,并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
近日,MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0,不少人称,该语言结合了C语言的性能和Python 的易上手性,被称为最聪明的一群大脑创造出的现代编程语言。
现在深度学习非常热门,而深度学习的库也如雨后春笋般涌现出来。
农业的数据分析以后会越来越重要,因为分子数据的落地,包括分子标记辅助、GWAS和GS的应用,特别是基因组选择(GS)的落地,使得育种的效率大大提升,以后使用数据去育种将不再是纸面上冠冕堂皇的话,而是事实。
自动微分现在已经是深度学习框架的标配,我们写的任何模型都需要靠自动微分机制分配模型损失信息,从而更新模型。在广阔的科学世界中,自动微分也是必不可少的。说到底,大多数算法都是由基本数学运算与基本函数组建的。
注意:本文讨论了最前沿的密码学技术,旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
有一种语言在过去十年受喜爱度一路飙升,成为最受欢迎的一种编程语言,它当然就是Python。Python是一种易于使用、阅读和转换的对象型编程语言,由C语言实现。最近,Python被评为全球最受欢迎的编程语言,其中有很多原因,但也有许多原因使其可能失去该头衔。
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。
近日,在提交编程语言设计与实现大会(PLDI)的一篇论文中,MIT 研究人员介绍了一种全新的概率编程系统 Gen。从计算机视觉到机器人和统计,用户可以通过 Gen 为应用 AI 技术的多个领域编写模型和算法,且无需处理方程式或手动编写高性能代码。此外,Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法,这在之前是不可能做到的。
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。
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
本文介绍了如何使用MXNet库创建前馈神经网络、卷积神经网络和递归神经网络,并使用示例数据集进行训练和预测。主要内容包括:定义神经网络层、选择激活函数、定义损失函数和优化器、训练神经网络、使用API进行预测以及创建混淆矩阵。
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
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