作者:Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。AutoGraph将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为纯的TensorFlow图代码。
作者:Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
昨天,TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」,可以将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为TensorFlow的计算图(Graph)代码。
我做了些改进,因为实在tensorflow中使用,就将原来的abs()函数替换成了tf.abs()
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP
计算张量的绝对值。给定一个整数或浮点值的张量,这个操作返回一个相同类型的张量,其中每个元素都包含输入中相应元素的绝对值。 给定一个复数张量x,这个操作返回一个类型为float32或float64的张量。x中的所有元素都必须是a+bj形式的复数。绝对值计算为
k近邻模型的核心就是使用一种距离度量,获得距离目标点最近的k个点,根据分类决策规则,决定目标点的分类。[2]
本文将通过细节剖析以及代码相结合的方式,来一步步解析Attention is all you need这篇文章。
“一个类似NumPy的数值计算库,支持GPU加速和自动区分,以及灵活的机器学习研究和实验平台。”
今天来介绍一个小项目:在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,
Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py
深度残差收缩网络其实可以作为一种通用的特征学习方法,本质上是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成,可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2,编写了图像分类的程序,采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集,包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
今天来介绍一个小项目:在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot ),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,我对官方的代码
增加Agent的探索能力是强化学习中经常遇到的问题,一种常用的方法是采用e-greedy的策略,即以e的概率采取随机的动作,以1-e的概率采取当前获得价值最大的动作。本文我们将介绍另一种方法:NoisyNet,该方法通过对参数增加噪声来增加模型的探索能力。
摘要总结:本文研究了基于深度学习的手写数字识别技术,包括卷积神经网络和循环神经网络,并提出了有效的数据增强和预处理方法。同时,作者还探讨了不同网络架构和超参数对模型性能的影响,并通过实验证明了其有效性。
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
作为一种新颖的深度学习算法,深度残差收缩网络实际上是深度残差网络的升级版本,能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。
上一次说的是线性支持向量机的原理和tf实现问题,把SVM的原理简单用公式推导了一下,SVM这块还有几个问题没有解释,比如经验风险,结构风险,VC维,松弛变量等。今天主要是解释几个概念然后实现非线性的支
本文介绍了如何使用深度学习来做阅读理解+完形填空。首先介绍了TensorFlow的基本用法,然后详细讲解了如何使用TensorFlow来实现这个任务。主要包括两个部分:1. 使用深度学习来做阅读理解;2. 使用深度学习来做完形填空。最后还给出了一些实验结果和性能指标。
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
预测有两个主要的信息源: 局部特征。我们看到一个趋势时,希望它会继续(自回归模型)朝这个趋势发展;看到流量峰值时,知道它将逐渐衰减(滑动平均模型);看到假期交通流量增加,就知道以后的假期也会出现流量增加(季节模型)。
【新智元导读】 近日,谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本,不仅改进了库中的机器学习功能,而且对 Python 和 Java 用户开放,提升了 debugging。同时,一系列新的改进,使得在普通智能手机上运行机器学习,特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能,而且对 Python 和 J
一,常用的内置评估指标 MeanSquaredError(平方差误差,用于回归,可以简写为MSE,函数形式为mse) MeanAbsoluteError (绝对值误差,用于回归,可以简写为MAE,函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差,用于回归,可以简写为MAPE,函数形式为mape) RootMeanSquaredError (均方根误差,用于回归) Accuracy (准确率,用于分类,可以用字符串"Accuracy"表示,
过拟合的原理:在loss下降,进行拟合的过程中(斜线),不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大,图中低点也就是过拟合,得到的红线点低于真实的黑线,也就是泛化更差。
landmark_ohem:作用就是返回landmark的损失,用的是landmark样本。
选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪、黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案。他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验。机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目。 GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-traffic 下面我们将简要介绍 Artur Suilin 如何修正
这次来总结下这几天学习tensorflow的心得,包含了一些基本的函数,例如,加减乘除等,下面来一一介绍,并给出具体的例子。 两个小的tips 我的版本:anaconda 4.2 tensorflow 0.12.1 若是你不知道如何在windows下安装tensorflow,可以依照我的博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 ,遵循上面的顺序来做;若是安装过程中遇到问题,可以在博客下方留言,看到后会及时回答。 数值
http://bamos.github.io/2016/08/09/deep-completion/
1.前言2.算法2.1 SumTree有效抽样2.2 Memory类2.3 更新方法对比结果
: Anchor[i]预测的Bounding Box的参数化坐标(parameterized coordinates);
上一阶段的数据分析学习因为工作原因耽误了,今天忙里偷个闲,重新开始了。 @猴子 求个第二关门票。
以单个样本举例: [外链图片转存失败(img-PAQ9mnqd-1562394972088)(http://i.imgur.com/D4n2Dsz.jpg)] ,a=σ(z), where z=wx+b
今天我们一起学习下深度学习中如何避免过拟合,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下:
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版,改进了库中的机器学习功能,发布了XLA的实验版本,对Python和Java用户开放,提升了debugging,并且加入和改进了一些高级
本文介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更,包括各种函数、操作和优化器的变化。主要变更包括使用 tf.nn.dynamic_rnn 替换 tf.nn.static_rnn,使用 tf.nn.embedding_lookup 替换 tf.nn.embedding_column_v2,使用 tf.nn.conv2d 替换 tf.nn.conv1d,以及使用 tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper 和 tf.nn.rnn_cell.EmbeddingWrapper 替换 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell。此外,还介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更,包括 tf.VariableScope 的替换,tf.control_dependencies 的使用,以及 tf.Print 的使用。
2015年11月份,谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow,一年之后,TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架,尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11。现在,TensorFlow的一岁生日之后两个月,TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x,并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha,其新增了实验性的Java API ,并且提升了对Android的支持。 发布地址 --官网:https://www.tensor
文章目录 1. Keras Sequential / Functional API 2. 自定义 layer 3. 自定义 loss 4. 自定义 评估方法 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...]),但是它不能表示更复杂的模型 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flat
本文简介了一种新的深度注意力算法,即深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)。从功能上讲,深度残差收缩网络是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识,然后介绍了深度残差收缩网络的动机和具体实现,希望对大家有所帮助。
L1=λ1∥w∥1L2=λ2∥w∥2L=LMSE+L1+L2\begin{matrix} L_1 = \lambda_1 \|w\|_1 \\ L_2 = \lambda_2 \|w\|^2 \\ L = L_{MSE} + L_1 + L_2 \end{matrix}L1=λ1∥w∥1L2=λ2∥w∥2L=LMSE+L1+L2
本文介绍了一种新的深度学习方法——深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),从软阈值函数在删除冗余特征时的灵活度,进行了探讨。
本文解读了一种新的深度学习故障诊断方法——残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),加入了笔者自己的理解。
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。
导入数据,并进行预处理。我们使用鸢尾花数据集中的后两个品种,根据萼片长度预测花瓣长度。
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖,目前在谷歌学术的引用量已经突破了4万次。
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖,目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。
以上这篇Tensorflow tensor 数学运算和逻辑运算方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
Prioritised replay原文:https://arxiv.org/pdf/1511.05952.pdf 代码地址:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/Prioritized_Replay_DQN_demo 如果大家觉得代码排版较乱,可以参考原文:https://www.jianshu.com/p/db14fdc67d2c 1、背景 这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识,如果大家对于DQN还不是很了解
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