开源脉冲神经网络深度学习框架--惊蛰(SpikingJelly) 背景 近年来神经形态计算芯片发展迅速,大量高校企业团队跟进,这样的芯片运行SNN的能效比与速度都超越了传统的通用计算设备.相应的,神经形态感知芯片也发展迅速.目前已有各种模态的感知芯片,其中如北京大学黄铁军教授团队的Vidar相机,功能上仿照视网膜中央凹,能输出脉冲信号,高速情况下实现比传统相机更清晰的采样.脉冲网络研究领域顶会文章与Nature Science刊物文章也在逐年增长(如下图).通过ANN转换SNN,SNN首次达到媲…

什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份开源出来的深度学习框架.开篇我们提到过AlphaGo,它的开发团队DeepMind已经宣布之后的所有系统都将基于TensorFlow来实现.TensorFlow一款非常强大的开源深度学习开源工具.它可以支持手机端.CPU.GPU以及分布式集群.TensorFlow在学术界和工业界的应用都非常广泛.在工业界,基于TensorFlow开发的谷歌翻译.谷歌RankBrain等系统都已经上线.在学术界很多我在CMU.北大的同学都表示Te…

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9…

自学人工智能的第一天 "TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.本书为 TensorFlow 入门参考书,旨在帮助读者以快速.有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的 TensorFlow 示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书 . “互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”.“互联网+打车”…

推荐GitHub上10 个开源深度学习框架   日前,Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学…

[导读]Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二.随后是Caffe.PyTorch和Theano,再次是MXNet.Chainer和CNTK. Keras作者François Chollet刚刚在Twitter贴出一张图片,是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行: TensorFlow排名第一,这个或许并不出意外,Keras排名第二,随后是Caffe.PyT…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik…

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th…