深度學(xué)習(xí)需要大量的計(jì)算。它通常包含具有許多節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有許多需要在學(xué)習(xí)過(guò)程中必須不斷更新的連接。換句話說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有成百上千個(gè)相同的人工神經(jīng)元在執(zhí)行相同的計(jì)算。因此,
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為行業(yè)熱門,經(jīng)過(guò)二十幾年的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)目前也有了十分廣泛的應(yīng)用,如:數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、DNA序列測(cè)序、語(yǔ)音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略
編者按:在物聯(lián)網(wǎng)和AI時(shí)代,數(shù)據(jù)成為重要的決策和生產(chǎn)工具,但是如何保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)不被濫用,是許多機(jī)構(gòu)和公民擔(dān)心的問(wèn)題。谷歌公司在基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow的谷歌最新模塊,讓開發(fā)者只添加幾
TensorFlow 2.2.0 正式發(fā)布了,該版本終止了對(duì) Python 2 的支持。現(xiàn)在,新的 TensorFlow Docker 鏡像版本僅提供 Python 3。主要特性和改進(jìn)· 將字符串張量
在2019世界人工智能大會(huì)期間,AI+藝術(shù)也成了其中一個(gè)關(guān)注和討論的板塊。在TensorFlow主題論壇上,兩位獨(dú)立開發(fā)者,AI研究員黃成之(Anna Huang)、蘭州大學(xué)信息工程學(xué)院助理研究
TensorFlow 官方博客宣布開源新的運(yùn)行時(shí) TFRT,該運(yùn)行時(shí)提供了統(tǒng)一的、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層,并在各類硬件上均具有高性能。TFRT 產(chǎn)品經(jīng)理 Eric Johnson 表示,TFRT 將取代現(xiàn)
近年來(lái),人工智能(AI)正在不斷釋放科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量,深刻改變著人類生產(chǎn)生活方式和思維方式,推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力整體躍升。什么是AI?它將為我們帶來(lái)哪些價(jià)值?我們陸續(xù)為大家分享AI科普
強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)現(xiàn)自主決策,相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無(wú)法獨(dú)立完成此項(xiàng)工作。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)久以來(lái)一直扮演著小眾性角色。然而,過(guò)去幾年以來(lái),強(qiáng)化學(xué)習(xí)正越來(lái)越多地在各類AI項(xiàng)目當(dāng)
人工智能有哪些方向? 隨著超市刷臉支付、餐飲行業(yè)的服務(wù)機(jī)器人、智能音響等,人工智能已經(jīng)全面進(jìn)入了我們的生活。人工智能是一個(gè)比較前沿且學(xué)科跨度大,主要包括有以下方向。 P
我們周圍充斥著日益復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。可惜很少有人知道如何使用這些技術(shù)。 最近451 Research 研究機(jī)構(gòu)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,缺乏技術(shù)人才繼續(xù)阻礙著人工智能技術(shù)革命。事實(shí)上,是人而不是
世界野生動(dòng)物基金會(huì)的報(bào)告顯示,自20世紀(jì)70年代以來(lái),脊椎動(dòng)物的數(shù)量平均減少了60%。聯(lián)合國(guó)的一項(xiàng)全球評(píng)估發(fā)現(xiàn),有近100萬(wàn)物種面臨滅絕的危險(xiǎn),其中許多物種甚至可能在未來(lái)10年內(nèi)就盡數(shù)滅絕。
新消息:谷歌發(fā)布了免費(fèi)的開源軟件,這將使構(gòu)建量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序變得更加容易。TensorFlow Quantum是谷歌廣受歡迎的TensorFlow工具包的一個(gè)附加組件,該工具包自2015年推
(文章來(lái)源:教育新聞網(wǎng)) 谷歌本周已經(jīng)發(fā)布了他們的TensorFlow框架的新版本-TensorFlow Quantum(TFQ),這是一個(gè)用于原型量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開源庫(kù)。 量
用于定制語(yǔ)音喚醒命令的WhisPro?語(yǔ)音識(shí)別軟件現(xiàn)可用開源TensorFlow Lite for Microcontrollers,在邊緣設(shè)備實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)
開源的SYCL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)已針對(duì)PowerVR進(jìn)行了優(yōu)化,通過(guò)攜手Codeplay使開發(fā)人員可以更輕松地移植現(xiàn)有代碼
開源的SYCL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)已針對(duì)PowerVR進(jìn)行了優(yōu)化,通過(guò)攜手Codeplay使開發(fā)人員可以更輕松地移植現(xiàn)有代碼
一、學(xué)習(xí)路線個(gè)人感覺對(duì)于任何一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù),如mxnet、tensorflow、theano、caffe等,基本上我都采用同樣的一個(gè)學(xué)習(xí)流程,大體流程如下:(1)訓(xùn)練階段:數(shù)據(jù)打包-》網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、訓(xùn)練-
注意:在閱讀本文之前,請(qǐng)務(wù)必更新你的瀏覽器。Chrome大法好!?數(shù)據(jù)、模型可視化是TensorFlow的一項(xiàng)重要的功能,安裝后自帶的TensorBoard是一個(gè)很強(qiáng)大的工具,但目前的教程大多都停留在
轉(zhuǎn)展多處都沒(méi)有找到詳細(xì)介紹Tensorflow讀取文件的方法引言Tensorflow的數(shù)據(jù)讀取有三種方式:Preloaded data: 預(yù)加載數(shù)據(jù)Feeding: Python產(chǎn)生數(shù)據(jù),再把數(shù)據(jù)喂給
近日,2018谷歌開發(fā)者日今日在上海舉行。在今明兩日的活動(dòng)中,大中華區(qū)總裁Scott Beaumont、谷歌產(chǎn)品總監(jiān)Andrew Bowers以及眾多來(lái)自全球各地的谷歌工程師將在現(xiàn)場(chǎng)中國(guó)的開發(fā)者們進(jìn)行