今年2月15日,谷歌举办了首届TensorFlow Dev Summit,并且发布了TensorFlow 1.0 正式版. 3月18号,上海的谷歌开发者社区(GDG)组织了针对峰会的专场回顾活动.本文是我在活动上分享的一些回顾,主要介绍了在流利说我们是如何使用TensorFlow来构建学生模型并应用在自适应系统里面的.首发于流利说技术团队公众号原文链接 一.应用背景 自适应学习是什么 自适应学习是现在教育科技领域谈得比较多的一个概念,它的核心问题可以用一句话概括,即通过个性化的规划学习路径,提高…

论文:Deep Knowledge Tracing    Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization    How Deep is Knowledge Tracing? tensorflow代码实现:https://github.com/jiangxinyang227/dkt 1.概述 知识追踪是对学生的知识基于时间建模,以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握…

目前,教育领域通过引入人工智能的技术,使得在线的教学系统成为了智能教学系统(ITS),ITS不同与以往的MOOC形式的课程.ITS能够个性化的为学生制定有效的 学习路径,通过根据学生的答题情况追踪学生当前的一个知识点掌握状况,从而可以做到因材施教. 在智能教学系统中,当前有使用以下三种模型对学生的知识点掌握状况进行一个追踪判断:     IRT(Item response theory)  项目反应理论     BKT(Bayesin knowledge tracing) 基于贝叶斯网络的学生知…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词…

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储…

前面我们学习过回归问题,比如对于房价的预测,因为其预测值是个连续的值,因此属于回归问题. 但还有一类问题属于分类的问题,比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗.某篇文章的内容是属于体育新闻还是经济新闻等,这个结果是有一个全集的离散值,这类问题就是分类问题. 我有时会把回归问题看成是分类问题,比如对于房价值的预测,在实际的应用中,一般不需要把房价精确到元为单位的,比如对于均价,以上海房价为例,可以分为:5000-10万这样的一个范围段,并且以1000为单位就可以了,尽管这样分出了很多类,但…

一.计算模型----计算图 1.1 计算图的概念:TensorFlow就是通过图的形式绘制出张量节点的计算过程,例如下图执行了一个a+b的操作. 1.2 计算图的使用 TensorFlow程序一般分为两个阶段.第一个阶段定义计算图中的所有计算,第二个阶段执行计算(执行会话). 阶段一 >>> import tensorflow as tf >>> a = tf.constant([1,2],name = 'a') >>> b = tf.constant…

本章简单介绍了TensorFlow的安装以及使用.一些细节需要在后续的应用中慢慢把握. TensorFlow并不仅仅局限于神经网络和机器学习,它甚至可以用于量子物理仿真. TensorFlow的优势: 可运行于诸多操作系统 提供一个叫做TF.Learn(tensorflow.contrib.learn)的简单的Python API,和Scikit-Learn兼容,可以用短短几行代码训练多种神经网络. 提供另一个叫做TF-slim(tensorflow.contrib.slim)的API,用于简化…