技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型

学习神经网络 想拿lstm 做回归, 网上找demo 基本三种: sin拟合cos 那个, 比特币价格预测(我用相同的代码和数据没有跑成功, 我太菜了)和keras 的一个例子 我基于keras 那个实现了一个, 这里贴一下我的代码. import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import

接上回, 这次做了一个多元回归 这里贴一下代码 import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation from keras.layer

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写:

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备

LSTM和双向LSTM讲解及实践 目录 RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解Keras实现LSTM和双向LSTM 一.RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少,但对优化过程影响很大)的问题.对于梯度爆炸是很好解决的,可以使用梯度修剪(Gradient Clipping),即当梯度向量大于某个阈值,缩放梯度向量.但对于梯度消失是很难解决的.所谓的梯度消失或

关键词:tensorflow2.LSTM.时间序列.股票预测 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种新API的确简单易用,除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多,但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码,发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的版本,始终没有找到关于2.x的代码,于是自己写了一段,与大家共勉. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3359AV100 NNIE开发(1)-RFCN demo LoadModel函数与参数解析,通过对LoadModel函数的解析,能够很好理解.wk文件的具体内容,为方便为对其他不同模型.wk加载时如何进行修改给出参照. 在RFCN demo中把RFCN的.wk模型文件通过函数导出模型参数,具体如下所示: 1 static SAMPLE_SVP_NNIE_MODEL_S s_stRfcnModel = {0}; 2 3 HI_CHAR *p

MindSpore循环神经网络 一． 神经网络的组成 神经元模型:首先简单的了解以下构成神经网络的最基础单元:神经元.每个神经元与其它神经元相连,处于激活状态时,就会向相连的神经元发送相应信号.从而改变其它神经元的状态.如果某个神经元的信号超过某个阈值.那么将被激活,再接着发送给其它神经元.如图1所示: 图1:神经元结构 神经网络的任何神经元都可以表述为上述的形式.该单元主要由输入变量.带权参数和激活函数组成.首先是x1,x2,x3带权重的输入变量,该变量的取值来自前面一层所有变量与权重的乘积,

超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎:MindSpore Lite. MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎,目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座,已为全球1000+应用提供推理引擎服务,日均调用量超过3亿,同时在各类手机.穿戴感知.智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用. MindSpore Lite 1.0.0 已经开源,开源之后,其接口易用性.算子性能与完备度.第三方模型的广泛支持

MindSpore算子支持类 Q:在使用Conv2D进行卷积定义的时候使用到了group的参数,group的值不是只需要保证可以被输入输出的维度整除即可了吗?group参数的传递方式是怎样的呢? A:Conv2D算子是有这个约束条件的:当group大于1 时,其值必须要与输入输出的通道数相等.不要使用ops.Conv2D,这个算子目前不支持group>1.目前MindSpore只有nn.Conv2D接口支持组卷积,但是有group要与输入输出的通道数相等的约束. Conv2D算子的 def __

温馨提示:本案例只作为学习研究用途,不构成投资建议. 比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现. 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影.句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型. 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合,从而预测比特币的未来价格. import需要使用的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn

TodoList小demo 效果展示 项目地址 (单向)数据流 数据流是我们的行为与响应的抽象:使用数据流能帮我们明确了行为对应的响应,这和react的状态可预测的思想是不谋而合的. 常见的数据流框架有Flux/reFlux/Redux.相比其它数据流框架,Redux轻量(压缩后只有2K),而且在一个react项目中,Redux维护了单一的状态树. 下面我们来具体看看为什么要使用数据流 不只是前端,很多系统开发的时候遵从的都是MVC分离,也就是数据放在Model里面,View来控制显示,Cont

有些功能部分手机不能使用,网站,通讯录,wifi基本上每个手机都可以使用. 在看之前你可以扫一扫下面几个二维码先看看效果: 1.二维码生成 网址 (URL) 包含网址的 二维码生成 是大家平时最常接触到的(例如:http://dnt.dkill.net),二维码识别软件能够通过 http://前缀 知道数据代表的是一个网址.使用{URLTO:www.baidu.com} 类似的语法格式也能让识别软件认出网址. 2.二维码生成 电子邮箱地址(E-mail Address) 互联网上大家联络时基本都

平台之大势何人能挡? 带着你的Net飞奔吧!:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 下载地址:http://mozilla.github.io/pdf.js/getting_started/#download 解压打开,这两个文件夹是精华 你可以自己看看目录 我们的目标是:web/viewer.html 先打开看看: 噢,shit 了(PDF.js默认情况下不可以打开本地PDF文件(发布后可以打开服务器文件),也不可以跨域浏览P

Maven+springboot+阿里大于短信验证服务 纠结点:Maven库没有sdk,需要解决 Maven打包找不到相关类,需要解决 ps:最近好久没有写点东西了,项目太紧,今天来一篇 一.本文简介 在工作当中的项目中,我遇到过这种情况,公司架构选型SpringBoot ,这是个基于Maven构建的项目, 需要集成阿里大鱼短信系统,然后暴露REST风格的API接口出去.本文重点讲解. 二.开发准备 阿里大于,是阿里的通讯产品之一,提供短信验证码服务. 1.需要注册阿里大鱼账户.充值.设置,这一

昨天被导师叫去研究了一下vue的双向数据绑定原理...本来以为原理的东西都非常高深,没想到vue的双向绑定真的很好理解啊...自己动手写了一个. 传送门 双向绑定的思想 双向数据绑定的思想就是数据层与UI层的同步,数据再两者之间的任一者发生变化时都会同步更新到另一者. 双向绑定的一些方法 目前,前端实现数据双向数据绑定的方法大致有以下三种: 1.发布者-订阅者模式(backbone.js) 思路:使用自定义的data属性在HTML代码中指明绑定.所有绑定起来的JavaScript对象以及DOM元