ML-Agents(三)3DBall例子 前一周忙着公司的考试,都没有怎么学新的,今天补上~ 之后的记录,我准备先只研究官方的示例,主要是把研究过程中的疑惑和想法记下来.首先我先补充一下如何利用GPU进行训练,结合(一)中的安装方法,需要CUDA v10.0,cuDNN v7.6.5 for CUDA v10.0,对应Tensorflow的版本是2.0.1. 一.利用GPU进行训练 前置工作在文章(一)中都有,原先的环境可以保留.现在可以拉一个新的ml-agents源码,然后修改ml-agent

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/ml/ml.hpp>//#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>#include <fstream>#include <iomanip> #include "opencv2/imgp

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ML-Agents(二)创建一个学习环境 一.前言 上一节我们讲了如何配置ML-Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习). 如上图,本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体,而且要避免从平台上掉下去. 本示例是基于ML-Agents官方的示例,官方有中文版和英文版两个文档,英文版的是最新的,中文版中大部分内容和英文版的一致,但也有不同,本文是基于最新版所做(v0.15.0,master分支),需要参考官方文档的也可参照如下地址食

CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 未来 技术上:一定是能有效利用GPU等计算设备的方法(未必是深

人工智能现在很火,虽然最近风头隐隐有被区块链盖过,但仍是未来技术转型的首选方向之一.作为AI核心的机器学习,目前也进化到了可以基于平台自动训练模型的地步,例如Azure Machine Learning Service和Google AutoML Service.这使得训练模型的难度大大降低,开发人员可以分出更多精力关注在训练好的模型应用上. 在这种背景下,各个操作系统平台纷纷推出内置的机器学习框架/运行环境,iOS有CoreML,Android有TensorFlow.Windows在最近的RS

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/OWD5UEiVu5JpYArcd2H9ig 作者:liujizhou 导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架.现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验. 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言.iOS 8

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

ML.NET 0.9已于上周发布,距离上次0.8版本的发布只有一个多月,此次增加的新特性主要包括特征贡献计算,模型可解释性增强,ONNX转换对GPU的支持,Visual Studio ML.NET项目模板预览,以及API改进. 特征贡献计算 特征贡献计算(Feature Contribution Calculation)通过决定每个特征对模型分数的贡献,从而显示哪些特征在对特别个体的数据样本的模型预测最有影响力. 当你面临历史数据中有许多特征时而又想选择使用最重要的特征时,特征贡献计算显得十分重

利用ML&AI判定未知恶意程序 导语:0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶意程序 0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶

原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my

在经历了蛮荒的PC互联网时代,混战的移动互联网时代,到现今最火的人工智能时代. 大数据.云计算.机器学习的技术应用,已经使得IT从业者的门槛越来越高. 套用一句樊登读书会的宣传口号“keep learning”,保持对新鲜技术的好奇心,保持对技术应用的责任心,持续关注.学习是每个IT从业者的必备技能. 一.什么是人工智能? 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI. 它是一个融合计算机科学.统计学.脑神经学和社会科学的前沿综合学科. 它使得计算机像人一样拥有智能

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题.正如我们所知,机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力.在今年 5 月,我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测.而在本文中,我们将更加深入地探讨: 为什么深度学习需要使用 GPU GPU 的哪种性能指标最为重要 选购 GPU 时有哪些坑需

欢迎来到 2019年!在过去的9个月里, 我们一直在为ML.NET添加新的特征和改进相关功能.在提交1.0版本之前,我们将专注于包的整体稳定性并对API进行不断优化, 扩大测试的覆盖面并对开发文档进行改进.0.9 版本中包含多个修补程序以及对包的内部代码的重要清理. 安装 ML.NET 支持 Windows, MacOS, and Linux. 参见 .NET CORE 2.0支持版本的更多细节. 你可以使用CLI方式安装 ML.NET : dotnet add package Microsof

机器学习 CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 关于机器学习的未来 技术上:一定是能有效利用GPU等

我关心的AI.ML的分支领域: 我的博客:Deep Learning 和 Knowledge Graph howto (有关DL&KG的资料都在这里) https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/10228902.html 重要的链接: AI on the Web http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science (since 1996)

今天在中国七城联动,全球134场的AI BootCamp胜利落幕,广州由卢建晖老师组织,我参与分享了一个主题<ML.NET 机器学习指南和Azure Kinect .NET SDK概要>,活动虽然只有短短的2天时间的宣传,报名70人,到场40多人. 下面我和你分享一下我对ML.NET 机器学习的一些内容. 作为一个.NET开发者的你,可能很难立即进入机器学习.主要原因之一就是我们无法启动Visual Studio 使用我们所精通的.NET技术尝试这个新事物,这个领域被认为更适合该工作的编程语言

CSE 599W: Systems for ML Assignments Materials Projects Schedule Schedule The schedule is tentative and can subject to change. We will have guest lectures and may accomodate the schedule accordingly. Date   Mar 27th Introduction to Deep Learning Mar