动态图 vs. 静态图 在 fast.ai,我们在选择框架时优先考虑程序员编程的便捷性(能更方便地进行调试和更直观地设计),而不是框架所能带来的模型加速能力.这也正是我们选择 PyTorch 的理由,因为它是一个具有动态图机制的灵活框架. 依据采用动态计算或是静态计算的不同,可以将这些众多的深度学习框架划分成两大阵营,当然也有些框架同时具有动态计算和静态计算两种机制(比如 MxNet 和最新的 TensorFlow).动态计算意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行.这种机制将使得调试更加容易

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

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表

我们在定义变量是,根据定义的位置不同,分为全局变量与局部变量.我出生在一个叫“舞阳”的小县城,在这个县城中也有人名“舞阳”,前一个作用于整个县城,后一个只作用于他个人.那么从变量值的存在生存期角度,又可分为静态存储方式和动态存储方式两类. 静态存储方式:是指在程序运行期间分配固定的存储空间方式. 动态存储方式:是在程序运行期间根据需要进行动态的分配存储空间的方式. 用户存储空间可分三部分: 1.程序区 2.静态存储区 3.动态存储区 全局变量全部存放在静态存储区,在程序开始执行时给全局变量分配存

第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot 向量来表示词.这种表示方法的一大缺点就是它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强. 换一种表示方式会更好,如果不用 one-hot 表示,而是用特征化的表示来表示每个词,man,w

第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 1.1 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 1.2 数学符号(Notation) 这个输入数据是 9 个单词组成的序列,所以会有 9 个特征集和来表示这 9 个 单词,并按序列中的位置进行索引,用\(

一.Task关键字解释 Task 类的表示的单个操作不会返回一个值,通常以异步方式执行. Task 对象是一种的中心思想 基于任务的异步编程模式 首次引入.NET Framework 4 中. 因为由执行工作 Task 对象通常上异步执行一个线程池线程而不是以同步方式在主应用程序线程中,您可以使用 Status 属性,以及 IsCanceled, , IsCompleted, ,和 IsFaulted 属性,以此来确定任务的状态. 大多数情况下,lambda 表达式用于指定的任务是执行的工作.可

介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的"洞察力"(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些"洞察力"(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题. 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric.对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的. 你可以使用An

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案

NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型,使用Python开发,项目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance. 貌似很多电影都有这样的情节:对看不清的低分辨率图像(车牌.面部)进行某种处理来提高图像分辨率. NeuralEnhance比普通插值算法要优秀的多,你还可以通过提高神经元数量(或是使用相似的图片样本进行训练)来获得更好的结果. 它现在可以训练神经网络中的2倍甚至4倍放大到您的图像.通过增加神经元数量或使用类似于低分

机器之心报道 本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,然后再对其进行系统地对比 下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数,这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成. TensorFlow 地址:https://www.tensorflow.org/ TensorFlow最开始是由谷歌一个称之为DistBeliefV2的库发展而来,它是一个公司内部的深度神经网络库,隶属于谷歌大脑项目.有一些人认为Te

序 "我不想要一份完整的报告,只要给我一份结果摘要就好".我经常发现自己处于这种状况 -- 无论是在大学里还是在我的职业生涯中.我们准备一份全面的报告,但老师/主管却只有时间阅读摘要. 听起来很熟悉吧?嗯,我决定做点什么.手动将报告转换为汇总版本太耗时了,对吗?我能依靠吗 自然语言处理 (NLP) 帮助我的技巧? 这就是使用深度学习进行文本摘要真正帮助我的地方.它解决了一个一直困扰我的问题- 现在我们的模型可以理解整个文本的上下文 .对于我们所有需要快速知道文件摘要的人来说,这是一个梦

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:kevinxiaoyu,高级研究员,隶属腾讯TEG-架构平台部,主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速.FPGA云.高速视觉感知等方向的构架设计和优化."深度学习的异构加速技术"系列共有三篇文章,主要在技术层面,对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析. 一.概述:通用=低效 作为通用处理器,CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心,结合指令集,完成日常工作中多种多样的计

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic