前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍…

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派 来源:DataCastle数据城堡 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学**系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow已经开源一年多了,…

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一.<TensorFlow技术解析与实战>从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理.模型构建.源代码分析和网络实现等各个方面.分为基础篇.实战篇和提高篇三部分.基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理.系统架构.设计理念.编程模型.常用API.批标准化.模型的存储与加载.队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)…

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP…

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

更多内容关注专辑: 机器学习实战 1 介绍 Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发.训练.优化.部署.管理的工具集合,内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目,比如Jupyter.tfserving.Katib.Fairing.Argo等.可以针对机器学习的不同阶段:数据预处理.模型训练.模型预测.服务管理等进行管理.只要安装了k8s,可以在本地.机房.云环境中部署. 2 开发工具集 机器学习的目标最终还是为了在生产环境或者业务场景中使用,但这个过程却是很复杂的,需要进行数…

tips: Keras是一个高层神经网络API(高层意味着会引用封装好的的底层) Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端. 故先安装TensorFlow,后安装Keras 为简化环境配置,在anaconda的助攻下安装 PS:直接cmd里pip Keras似乎是行不通的...没尝试... 参考:知乎专栏:[深度学习] Anaconda下TensorFlow + Keras配置指南 简单目录: 安装TensorFlow 安装Keras 安装Tens…

作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用,在三种主流框架中演示实际使用场景,手动点赞. 转自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras-and-pytorch/ Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint your trai…