. 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含“伪代码”.这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告. 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机,就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学.医学以及其他领域一样.最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码. 可验证的知识是科学的基础,它事关理解.随着人工智能领域的发展,打破不可复现性将是必要的. Learning Feature Py…

20140712版 版本号 Version 日期 Date 作者 Author 变更主要原因描述 Brief Description 1.0 2014-4-26 陈霈霖 初稿 2.0 1. 前言 本手册撰写目的是整体上的介绍整个制作流程,并不过多详述细节,具体功能要咨询具体人员. 2. COSMOSBOX工程目录解析 2.1 目录解析 工程目录 工程由两个库组成, SVN库(https://cosmosbox/svn/cosmosbox/trunk) SVN库存放代码.零散美术源文件.策划内容,…

前言 在上一次的测试中,我们按照官方给的流程,使用EasyDL快速实现了一个具有性别检测功能的人脸识别系统,那么今天,我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始,训练一个自己的多分类模型,并进行嵌入式部署. 整个训练过程和模型在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/61103 下面详细介绍模型训练的过程. 数据集准备 我们使用CIFAR10数据集.CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类…

目录 1.预备工作 1.1 数据集准备 1.2 数据预处理 2.训练 2.1 模型 2.2 定义训练 2.3 训练 3.预测 4.参考文献 声明:这是我的个人学习笔记,大佬可以点评,指导,不喜勿喷.实现过程参考自夜雨飘零的博客以及实现代码.框架是百度开源的框架paddlepaddle. 1.预备工作 ​ 这是我上学期一直没有去填补的坑,之前想通过传统机器学习方法来实现,不过没做完.暑假难得回一次家,所以我想该把我没做完的坑填完吧. ​ 代码到现在为止已经写完了,不过还是存在坑的,比如哈士奇它会识…

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨.经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果. 本篇内容可以说是史上最强实操课程,由浅入深完整带大家试跑ERNIE,大家可前往AI Studio fork代码 (https://ais…

一.ERNIE安装配置类问题 Q1:最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是?A1:PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本. Q2:ERNIE可以在哪些系统上使用?A2:优化后各个系统都会支持,目前建议在Linux系统使用. 二.ERNIE使用类问题 Q1:ERNIE目前能做哪些任务?A1:(1)基于ERNIE模型Fine-tune后,直接能做的任务如下: 词性标注任务,请参考:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

近期 在AI Studio上发现了不少优质的开源深度学习项目,从深度学习入门到进阶,涵盖了CV.NLP.生成对抗网络.强化学习多个研究方向,还有最新的动态图,都以NoteBook的方式直接开源出来,并且AI Studio还提供了免费算力,可直接在线运行跑训练任务,推荐深度学习开发者和学习者收藏和研究. 算力获取链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=667 A. 深度学习新手入门合集 本集合分为四小节,从零介…

ResNet模型 前言在上一次的测试中,我们从头开始训练了一个三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测的模型,这次我们自己训练一个ResNet模型,并在以下三个环境中进行性能的对比 AIStudio CPU: 2 Cores 8GB Memory AIStudio GPU: V100 16GB VMem Edgeboard 训练模型 模型使用AIStudio 进行训练,训练和预测代码如下 RESNET:https://aistudio.baidu.com/aistudio/proje…

在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄(在某地区)可以购买多大面积的房子.并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程. 线性回归的基本概念 线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据.数据预处理.训练模型.应用模型. 回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程.如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归.如果是一条二次曲线,则被称为二次…

#coding=utf-8 #!/usr/bin/python import sys, re, collections #读入文件 def read_file(filename): try: fp = open(filename) text = fp.read() except IOError: print ("Error opening or reading input file: ",filename) sys.exit() return text #分割文件为单词,并将字母都转换…