本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？...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 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ?...谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...MXNet 是一个全功能、可编程和可扩展的深度学习框架，支持最先进的深度学习模型。...非开源 随着深度学习的不断发展，我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。
“注意力模型”在升温 一些系统，但不是全部，开始放到“注意力模型”的背景中，或者说让神经网络在完成任务的过程中试图学习在哪里放置其“注意力”。...计算机视觉和自然语言处理，会变得几乎不可分离——在电脑视觉和自然语言处理的领域的深度学习正在互相融合 卷积神经网络第一次出现是在电脑视觉中，但是现在用于一些自然语言处理（NLP）中了，LSTMs和主流对递归神经网络使用的倾向性...深度学习和强化学习的交叉在继续 虽然今年NIPS没有展示关于强化学习的主要结果，但是深度强化学习研究讨论室只剩下站立的地方，他们展示了深度神经网络和强化学习的计划能力两者结合给人带来的令人兴奋的可能。...在这个领域一些令人兴奋的工作正在发生，如端对端机器人，使用深度学习和强化学习来完成原始传感器数据到实际动作执行器的直接过度。我们正从过去的只是分类一步步发展到试图理解如何在方程中加入计划和行动。...谷歌的TensorFlow是数据库中很少做到这一点的平台之一：研究人员可以快速创造新的网络拓扑如图像，然后这些能够扩展在不同的配置中——如使用像Python或C++主流程序语言的单个设备、多个设备或者是移动设备中
本文作者Matthew May是一位正在进行并行式机器学习算法研究的计算机硕士研究生，同时Matthew也是一位数据挖掘研习者，数据发烧友，热忱的机器学习科学家。...开源工具在数据科学工作流中起到了愈发重要的作用。Github十大深度学习项目，其中包含了大量的代码库，框架以及学习资料。看看Github上的人们都在使用哪些工具，都在从哪些资源那里进行学习。...最新KDnuggets软件调查结果表明，在过去12个月，73%的数据科学家都会使用免费的数据科学工具。...不言而喻，Python和R语言（两者皆为开源）以及各自的生态系统，是这些免费的数据科学工具中，数据科学家们运用的最突出、最必不可少的。 ?...深度学习在学术、研究和兴趣方面的普及程度越来越高，并在数据科学方面越来越重要，我们将探索一下Github里出类拔萃的深度学习项目。
深度学习4大激活函数 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。...本文将介绍深度学习中的4个常见的激活函数，从原函数公式、导数函数及二者的可视化来进行对比： Sigmoid函数 Tanh函数 ReLu函数 Leaky ReLu函数 激活函数特征 非线性：激活函数满足非线性时...Sigmod函数存在幂运算，计算复杂度大，训练时间长。...在深度学习中，梯度更新是从后向前更新的，这也就是所谓的反向传播（Backpropagation algorithm），而反向传播的核心是链式法则。...Relu函数 ReLu函数是目前深度学习中比较流行的一种激活函数。 原函数 ReLU函数, 也称之为线性整流函数(Rectified Linear Unit), 是神经网络结构中常用的非线性激活函数。
经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。...起码目前存在以下问题： 1、深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理； 2、有些领域，采用传统的简单的机器学习方法...因此，机器学习框架和深度学习框架之间也是有区别的。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，也可以包括神经网络方法。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。训练就是把训练数据和神经网络模型（AlexNet、RNN等神经网络训练框架Caffe等）用CPU或GPU提炼出模型参数的过程。...comparethreeopenlib.html Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比 [12].https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架
经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。...起码目前存在以下问题： 1) 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理； 2) 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法...因此，机器学习框架和深度学习框架之间也是有区别的。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。...comparethreeopenlib.html Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比 [12]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架
鉴于现代深度学习的重大成功，解决这种不可信性可能似乎是仅仅对神经科学家感兴趣的一个小众任务。然而，事实远非如此；尽管最近取得了重大突破，但仍然需要重要的进展。...类似于PC，这种算法可以被证明是对数据的贝叶斯生成模型的表示和学习[38]。...当用于标准的深度学习任务，如图像分类时，这些算法表现得和其他生物上合理的算法一样好，并且也避免了上述许多不合理之处[19]。...为此，未来的努力应该集中在为深度学习模型实现生物可行的更新规则，例如LSTM，或者受控制理论启发的模型，例如卡尔曼滤波器。...深度学习，作为神经科学的近亲，现在能够在许多任务上达到并超越人类水平的表现，解决了类似于大脑使用反向传播算法的问题，这是高度神经科学上不合理的。
对于每一种实践方法，Muhia 都用了简短的 fastai 代码来概述总体思想，并指出该技术是否普遍适用，例如：对于图像识别和分类，自然语言处理，对结构化数据或协同过滤进行建模），或者对于某种特定的深度学习的数据类型...如何构建任意类别(world-class)的图像分类器 ▌八大深度学习最佳实践 1....一种普遍的做法是：在一个非自适应设置中（即不使用 Adam、AdaDelta 或它们变体的算法），由深度学习工程师/研究员进行多组并行实验，每组实验在学习率上有微小的差异。...（用于结构化数据和NLP） 当对结构化的数据集进行深度学习时，该方法能将包含连续数据的列，例如在线商店中的价格信息，和分类数据的列，例如，日期和接送地点等，以此进行区分。...这也是目前所有拥有表格数据的公司进行标准数据分析和预测的方法。 ▌结语 这一年来，深度学习进步斐然。大批研究人员和从业人员的努力，使得数据集和CPU越来越完善，开源的深度学习框架和工具也越来越多。
导读：近几年，随着深度学习的爆炸式发展，相关理论和基础架构得到了很大突破，它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台，本文将对这些平台进行简要介绍。...尽管Theano将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命—为深度学习研究人员早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向：以计算图为框架的核心...03 MXNet MXNet是亚马逊首席科学家李沐带领团队开发的深度学习框架，拥有类似Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU架构提供了良好的配置，拥有类似Lasagne和Blocks...Keras目前是最容易上手的深度学习框架，它提供了一致且简洁的API，能够极大减少一般应用下用户的工作量。 相比于深度学习框架，Keras更像是一个深度学习接口，它构建于第三方框架之上。...相对于TensorFlow，PyTorch的一大优点是它的图是动态的，而TensorFlow框架是静态图，不利于扩展。同时，PyTorch非常简洁，方便使用。本书选取PyTorch为主要的实现框架。
作者 | Nikolay Oskolkov 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 本文将讨论如何利用多种生物信息源，OMIC数据，以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。...在本文中将使用Keras进行深度学习，并展示如何集成多个OMIC数据，以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。 单细胞产生大数据 数据集成的问题对于数据科学来说并不是全新的问题。...将CITEseq数据与深度学习集成 将进行单细胞转录（scRNAseq）和蛋白质组学的无监督集成（scProteomics）从CITEseq数据，8个617脐带血单核细胞（CBMC），采用自动编码器，其非常适合用于捕获单细胞组学的高度非线性性质数据...将scNMTseq数据与深度学习集成 虽然CITEseq包括两个单细胞水平的信息（转录组学和蛋白质组学），另一个奇妙的技术scNMTseq提供来自相同生物细胞的三个OMIC：1）转录组学（scRNAseq...因此数据整合是合乎逻辑的下一步，它通过利用数据的整体复杂性提供对生物过程的更全面的理解。深度学习框架非常适合数据集成，因为当多种数据类型相互学习信息时，它通过反向传播真正“整合”更新参数。
概述 TransformersPHP是一个工具包，PHP开发人员可以轻松地将机器学习魔法添加到他们的项目中。...“预训练模型”只是从大量文本数据中获得和学习的机器学习模型。它们已经准备好开箱即用，可以执行各种任务。使用TransformersPHP，这些模型直接在PHP应用程序中运行。...这意味着您不需要使用外部服务或API来处理数据。一切都发生在本地，在你的服务器上。 什么是ONNX？ ONNX引擎看起来似乎是一个复杂的术语，但它本质上是一个高性能引擎，旨在推断和加速机器学习模型。...开放神经网络交换（ONNX）格式是该引擎的核心，是机器学习模型的通用格式。...它在机器学习世界和PHP开发之间创建了一个无缝的桥梁，允许您在应用程序中利用强大的模型。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
由于在BEEVA Labs的缘故，我们常常需要应对许多不同的深度学习库，我觉得把我们的发现和感想分享出来，帮助那些刚刚进入深度学习这个美丽世界的人，将会十分有意思。 让我们开始吧！...对于那些对深度学习有一定的了解、尚不专业的人来说，TensorFlow无疑是他们的最爱。但是在此，我要揭开深度学习的神秘面纱。 在官网上，TensorFlow被定义为“一个用于机器智能的开源软件库”。...但是我觉得更应该这么定义：TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。...据我所知，深度学习库的开端不是Theano就是Caffe。 和TensorFlow的风格类似，Theano也是一个低层库。也正因为如此，它并不适合深度学习，而是更适合数值计算优化。...结论 我的结论是：如果你想进入深度学习的领域，你应该首先学习Python。尽管深度学习的领域还支持很多其他语言，但Python是应用范围最广而且最简单的一门语言。
海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。...类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。 相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！...越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！
Introduction 数据预处理 主要分为 数据归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。...数据预处理 的 时序位置 在数据扩充之后，模型训练之前： 数据采集 –> 数据标记 –> 数据扩充 –> 数据预处理 –> 模型训练 数据归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。...简单缩放 为了使得最终的数据向量落在 [0，1] 或 [ -1，1] 的区间内（根据数据情况而定）。...Code 数据归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章：图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 数据预处理-UFLDL
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1....而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。不过此数据库的正确率已经达到100%了。...下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/...微软人体姿态数据库 MSRC-12 Gesture Dataset 手势数据集 http://www.datatang.com/data/46521 备注：数据堂链接：http://www.datatang.com...文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
“机器感知上，深度学习就比其他方法要好得多得多。” 但是，在别的领域，深度学习和其他方法之间的差距其实并没有那么大。...Corrado 解释说，谷歌需要一个巨大的系统，是因为他们有大量的数据，并且，随着研究的演进，他们要能够迅速推动项目才行。但是，如果你知道自己想干什么，或者没有大的时间限制，那么小的系统也足够了。...深度学习和这个差不多，现在神经网络就是发动机，它推动着 AI 的发展，燃料就是我们所用的数据，社会数据化给我们提供了大量的数据输入发动机中给作燃料。...但是，你可能需要很多数据 不过， Corrado 也指出，训练深度学习模型确实需要大量的数据。理想情况是，把你能拿到是所有数据都用上。...你有大量 X-Y 配对的数据，那么就可以采用深度学习。但在自行检索数据和发现价值方面，这类算法仍处在起步阶段。
如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...类间方差大，类内方差小。 cifar100数据集则包含100小类，每小类包含600个图像，其中有500个训练图像和100个测试图像。...第一个问题，要求数据集中的图像，尽量不要只是包括一个大的目标或者一个空的场景的图像，而是都有，如下图中的c而不是a,b。 ? 第二个问题就是场景的覆盖性，需要广而且足够复杂。...对比PASCAL VOC，COCO则要大的多，有更多类和instance。 ?
这两年电视剧行业可谓是迎来了“大年”，每年各种大剧、超级大剧接连出现，而且一年比一年强。...然而这些大剧已经不再仅仅是娱乐圈的事儿？现在营销圈就是要插一脚。...从去年的数据上看， 2014年共有49部国产电视剧全网播放量达到10亿以上，贡献流量占所有电视剧的67%。 ? 电视剧在网络市场的空间巨大，显然是值得广告主掘金的。...掘金法则1：“蓝筹大剧”是头牌 广告主应该优先选择更具价值的“蓝筹大剧”来进行集中化投放。啥叫蓝筹大剧呢？从《离婚律师》、《甄嬛》《武媚娘》来看，无非就是大明星加盟、豪华的制作以及接地气的剧情。...掘金法则3：衍生内容是副牌 副牌尽管没有主牌大，但是运作得当，还可以打出漂亮的同花顺，起到出奇制胜的效果。同样的道理，单纯一部大剧承载几十个品牌的传播，确实有些时候会独木难支。
新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。 深度学习十大技术展望 ?...IIya Sutskever：OpenAI 的研究部负责人 我们期待看到更深度的模型（Deeper Models），相比今天的模型，它们可以从更少的数据中学习，尤其是在非监督学习方面，会有显著的进步。...Sven Behnke：波恩大学全职教授，智能系统小组主任 我期待深度学习技术，会在那些日益增多的多结构数据问题中得到应用。这会给深度学习带来新的应用领域，包括机器人，数据挖掘和知识发现。...我们预测非监督学习和增强学习越发重要。我们也预测多方式学习（Multimodal Learning）的兴起，而且会超越个体数据集进行学习。 2015 深度学习十大顶级框架 ?...2.MXNet 轻量、便携、灵活性强的分布式/移动深度学习系统，并能对动态的、突变的数据流进行调度。
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