HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》 系列。这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist(https://github.com/keerthanvasist),为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇。
摘要: AI人才缺口巨大?如果你想成为AI革命中的一员,那么你就必须要学习深度学习,看看这12本书,它们将成为你的利器! 我相信你应该知道人工智能,尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域,现在已经变得如此主流,以至于我们现在每天使用的应用程序和服务,现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜,从20世纪40年代开始,Warren McCulloch和Walter Pitts就基于数学和算法创建了神经网络的计算模型。 然而,
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。(中文社区)
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算,边表示它们之间通信的多维数据数组(张量)。其架构灵活,你可以使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由研究Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算,而图表边表示在它们之间传递的多维数据阵列(张量)。灵活的体系结构允许您使用单个API将计算部署到桌面,服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
【新智元导读】GitHub上根据星级(stra)列出了最常用的53个深度学习项目。其中,最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表,赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
来源:云栖社区 作者:Pavel Surmenok 本文长度为2600字,建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
6 月 26 日,亚马逊云科技 Community Day 在上海举办。亚马逊云科技首席开发者布道师、资深数据科学家、资深应用科学家以及亚马逊云科技 Machine Learning Hero 悉数到场,针对 AI 开源的技术趋势及落地实践项目进行分享和讨论。 1王宇博:亚马逊在开源机器学习领域的贡献和实践 开源的概念源于上世纪 80 年代,近年来,随着机器学习和云计算的不断发展,开源逐渐成为众多开发者谈论的核心,其重要性显著提升。目前,前五大开源贡献者中,四家是云计算厂商,前十大开源贡献商中,七家是云计算
这篇文章是系列文章的第二部分,讨论使用Java以简单易懂的方式编程神经网络的方法。
程序是构建计算机应用、IT 产业和数码世界的主要工具。为了方便程序员为不同的应用开发程序,人们发明了各种编程语言。与此同时,当程序员想要将用不同语言编写的程序组合在一起时,这些编程语言的差异就为这项工作带来了困难。因此,实现不同编程语言之间的程序翻译是十分必要的。
如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍TensorFlow。阅读本文后,你将能够理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题,本文中的代码是用Python编写的,Python最近的火爆也和深度学习有关。 何时使用神经网络? 有关神经网络和深度学习的更详细的解释, 请看这里(ht
【导读】 Yusuke Sugomori等人的新书《JAVA深度学习实战》(Deep Learning: Practical Neural Networks with Java)面向希望学习深度学习的
今天看到这篇文章的时候,立马放下了手中的活,把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
随着近年来科技的发展,人工智能的利用率也是越来越高,我们需要随时了解人工智能的哪些工具、库、平台,以及提供的功能,哪些更加适合你。下面介绍的一些AI工具、库和平台,了解它们最常见的用途、优缺点,以及一
Hi,guys.今天我们来介绍一下人工智能下棋,我们将用机械臂来作为对手跟你进行下棋。
随着机器学习、深度学习为主要代表的人工智能技术的逐渐成熟,越来越多的 AI 产品得到了真正的落地。
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:
【导读】 信息检索资深专家Tommaso Teofili最新撰写的面向搜索的深度学习实战书籍(预计2018年夏季出版)《Deep Learning for Search》介绍使用Apache Lucene和DeepLearning4j实现基于深度学习的搜索引擎框架。Deep Learning for Search教您如何通过实施基于神经网络的技术来提高搜索的有效性。在这本书中,首先为你概括信息检索原则,如索引,搜索和排序,以及深度学习的快速介绍。然后,通过Apache Lucene和DeepLearning
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名)。最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
FlappyBird 是 2013 年推出的一款手机游戏,因其简单的玩法但极度困难的设定迅速走红全网。随着深度学习(DL)与增强学习(RL)等前沿算法的发展,我们可以使用 Java 非常方便地训练出一个智能体来控制 Flappy Bird。
对于计算机科学爱好者们来说,有关《我的世界》中的环境是否「够格」作为各种严肃实验的话题,早已经过了充分讨论:
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的 Python 接口,要在 TensorFlow
前有《我的世界》举办毕业典礼,后有《动物森友会》举办AI会议。最近《我的世界》又被大神带来了硬核玩法:
人工智能在过去十年中发展迅速。你已经看到它在你眼前展开了。从自动驾驶汽车到谷歌,人工智能一直是这些惊人的巨大影响项目的核心。
导读:从光棍节到购物狂欢节,双十一真是一年比一年热闹。怎样用一条图文简单方便地把这两个节一起过了,数据叔也是操碎了心。脑洞一开,办法还是有的:老规矩,送书啊!送一本解决不了问题,那就送两本啊!
【新智元导读】微软今天发布了深度学习工具包CNTK的2.0版本,新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端,Java API,模型评估的 Spark 支持,模型压缩等新功能,微软全球技术院士黄学东称其比同类产品快3倍。 微软今天发布微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit)的2.0版本。这是一个开源的深度学习工具包,以前的名字是 CNTK,是微软对应竞争对手的TensorFlow,Caffe 和 Torch 的工具。它的第一个版本已经在速度方面不输许多竞争产品,而新的2.
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。
本文为你介绍5个有关TensorFlow的机器学习课程,来帮助你进一步了解数据科学和人工智能。
谷歌2017发布会更新了挺多内容的,而且也发布了AndroidStudio3.0预览版,一些功能先睹为快。
TensorFlow 是一个机器学习框架,如果你有大量的数据,或者你在追求人工智能最先进的技术:深度学习、神经网络等,它都会使你如虎添翼。它可不是数据科学界的瑞士军刀,而是工业车床!如果你想做的只是通过 20×2 的电子表格绘制一条回归线,那你可以停止阅读本文了。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
本文介绍了10个功能强大的开源人工智能项目,这些项目分别是:STYLE2Paints、SerpentAI、Synaptic.js、Snake-AI、Uncaptcha、Sockeye、PHP-ML、CycleGAN、DeepLearn.js和TensorFire。这些项目涵盖了机器学习的各个方面,包括图像处理、神经网络框架、游戏AI、自然语言处理等,可以为开发人员提供各种场景下的AI应用。
如果你一直关注数据科学或者机器学习等领域,你肯定不会错过深度学习和神经网络的热潮。许多组织都正在寻找深度学习人才,将深度学习运用于各个领域。从参与竞赛到运用于开源项目,并愿意为之付出高额的奖励,他们正尽一切可能挖掘这个目前十分有限的人才库为自己所用。
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
TensorFlow:google开源的,当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师,从实战角度出发带你用DL4j快速上手深度学习方法,这本书的目标是使深度学习大众化,利用DL4J进行一系列深度学习实战,并且介绍了在Spark和Hadoop上使用DL4J进行深度学习开发的教程。 请关注专知公众号 后台回复“DLP” 就可以获取深度学习实战指南 pdf下载 后台回复“DLP
NO.1 人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看,我们准备了数据,现在,我们准备构建我们的模型。
http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html
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