1. 深度学习简介 2. TensorFlow系统介绍 3. Hello TensorFlow 4. CNN看懂世界 5. RNN能说会道 6. CNN LSTM看图说话 7. 损失函数与优化算法 TensorFlow的出现和成熟,改变了深度学习的入门和深造路径.今天我们完全可以从具体需求出发,以实践主导,比较容易地入门这一前沿人工智能技术.但是要超越写写例子.做做Demo的层次,创造性地解决新问题,必须在理论上达到一定的理解高度.本书就是沿着这样一个思路展开的,本书作者开辟了一条由实践主导.兼…

读国内关于深度学习的书籍,可以看看<深度学习原理与应用实践>,对深度学习原理的介绍比较简略(第3.4章共18页).只介绍了"神经网络"和"卷积神经网络",其他类型的深度神经网络(如自动编码器.循环神经网络)没有涉及. 深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细(第5章共60页),重点是卷积神经网络的实践部分.用八章介绍八个图像识别方面的应用场景,如手写数字识别.人脸识别.表情识别.年龄识别等. 最后部分对"深度学习的缺陷"…

<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数…

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten…

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在…

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow,同时成为2015年最受关注的开源项目之一.经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后,谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本,并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议. TensorFlow 1.0及Dev Summit(2017)回顾 和以往版本相比,TensorFlow 1.0 的特性改进主要体现在以下几个方面: 速度更快:TensorFlow 1.0版本采用…

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设…

深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Leslie Smith 在设置超参数(学习率.动量和权重衰减率)问题上第一阶段的研究成果.具体而言,Leslie Smith 提出的 1cycle 策略可以令复杂模型的训练迅速完成.它表示在 cifar10 上训练 resnet-56 时,通过使用 1cycle,能够在更少的迭代次数下,得到和原论文相比相同…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二…

原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经…

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库…

TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在.Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像.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,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器: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.它与后来出现的TensorFlow功能十分相似,因而两者常常被放在一起比较.它们本身都偏底层,同样的,Theano 像…

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini…

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源. 1.TensorFlow的概念 TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库.也就是说,TensorFlow 使用图(graph)来表示计算任务.图中的节点表示数学运算,边表示运算之间用来交流的多维数组(也就是tensor,张量).TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上. TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和…

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些…

数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li…

书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了…

cifar10数据集 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集.一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片 :飞机( airplane ).汽车( automobile ).鸟类( bird ).猫( cat ).鹿( deer ). 狗( dog ).蛙类( frog ).马( horse ).船( ship )和卡车( truck ).图片的尺寸为 32 × 32 ,数据集中一共有…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化,对于参数W,使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值,对于参数b,使用tf.zeros([1]) 构造初始值 第四步:使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 第五步:使用均分误差来表示loss损失值,即tf…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

1.tf.Variable([[1, 2]])  # 创建一个变量 参数说明:[[1, 2]] 表示输入的数据,为一行二列的数据 2.tf.global_variables_initializer() 进行变量全局的初始化操作 参数说明:如果代码中存在变量,那么一定需要进行初始化操作 3.tf.matmul(w, x) # 进行数据的点乘操作 参数说明:w,x表示需要进行点乘的矩阵 4.sess = tf.Session() 执行操作的函数 参数说明:通常使用sess.run() 进行参数的执行…

摘自:https://github.com/azuredsky/mtcnn-2 mtcnn - Multi-task CNN library language dependencies comments https://github.com/davidsandberg/facenet python tensorflow the most popular https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection python mxnet, ope…