https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 By 蒋思源2017年9月12日 09:54 时序数据经常出现在很多领域中,如金融.信号处理.语音识别和医药.传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程,才能将预处理的数据输入到机器学习算法中.并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识,因此也就更进一步加大了预处理成本.例如信号处理(即 EEG 信号分类),特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱(power spectra).Hjorth 参数

tf2.0笔记 感觉,都统一了,pytorch tensorflow mxnet,大家都差不多了 gan例子笔记 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Model,layers import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import mnist num_features = 784 lr_generator = 0.0002 lr_descriminator = 0.00

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens

谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch” https://news.cnblogs.com/n/641707/ 投递人 itwriter 发布于 2019-10-01 12:38 评论(0) 有941人阅读 原文链接 [收藏] « » 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 公众号 QbitAI TensorFlow 2.0 终于来了! 今天凌晨,这个全球用户最多的深度学习框架,正式放出了 2.0 版本. Google 深度学习科学家.Keras 作者 François Chollet

批量恢复zencart产品表所属分类master_categories_id为0的产品 将下面代码保存为master_categories_id.php,上传到网站根目录运行即可,操作前先备份数据库 <?php header("content-Type: text/html; charset=utf-8"); /*** 批量恢复zencart产品表master_categories_id为0的产品 ***/ require('includes/application_top.ph

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或

Privileged Permission开机授权时序图 | SourceCode:android-10.0.0_r36 | Author:秋城 | v1.1SystemServerSystemServerSystemServerInitThreadPoolSystemServerInitThreadPoolSystemConfigSystemConfigPackageManagerServicePackageManagerServicePermissionManagerServicePermi

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

转眼读研一年了,开题也开了,方向也定了,大方向就是NLP,然而从一开始的上课.做项目开题什么的(自己也比较贪玩,以前不打游戏,结果王者上瘾了),到现在对NLP是一知半解,不对,半解都没有半解,然后时间是不等人的,学制两年,也该考虑毕业条件了(一篇SCI或两篇EI),很难,用一句网上流行的话:我太难了.所以卸载王者,下定决心学习NLP,发个文本分类的文章,所以从文本分类学习开始吧.至到现在,我删除王者已有半月有余,但是对NLP还是那个状态,心情浮躁,再加上和同届同学已经有了差距,还有不知道怎么入门

AI = 算法 + 实现 忘掉 tf 1.0吧!!! TPU tf 加速硬件 学习建议 忘记1.0 Tensorflow 和Pytorch 选择一个主修 Keras 逐渐淡出 TF.kreas Pytorch + caffe2 为什么是用tensorflow GPU加速 (速度快)

bert模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的

线性回归数据来自于国泰安数据服务中心的经济研究数据库.网址:http://www.gtarsc.com/p/sq/.数据名称为:全国各地区能源消耗量与产量,该数据的年度标识为2006年,地区包括我国30个省,直辖市,自治区(西藏地区无数据). 1.1 数据预处理 数据预处理包括的内容非常广泛,包括数据清理和描述性数据汇总,数据集成和变换,数据归约,数据离散化等.本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总.一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理.于此我们只对数据做缺失值

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

这篇文章与上一篇的回归分析是一次实习作业整理出来的.所以参考文献一并放在该文最后.CNBlOG网页排版太困难了,又不喜欢live writer…… 聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程.本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类:它们分别是系统聚类和K-mean 聚类.其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法,来考察对比它们之间的优劣.由于没有样本数据,因此不能根据其数据做判别分析.评价标准主要是观察各聚 类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小. 分析数据依然采用线性

介绍   爬虫江湖,风云再起.自从有了爬虫,也就有了反爬虫:自从有了反爬虫,也就有了反反爬虫.   反爬虫界的一大利器,就是验证码(CAPTCHA),各种各样的验证码让人眼花缭乱,也让很多人在爬虫的过程知难而返,从入门到放弃,当然,这就达到了网站建设者们的目的.但是,但是,所谓的验证码,并不是牢不可破的,在深度学习(Deeping Learning)盛行的今天,很多简单的验证码也许显得不堪一击.   本文将会介绍如何利用Python,OpenCV和CNN来攻破一类验证码,希望能让大家对Deepi

本文是基于< A convolutional neural network cascade for face detection>的解读,所以时间线是2015年. 0 引言 人脸检测是CV社区中一直研究的问题,现在大多的人脸检测器都可以很容易的检测正脸或者接近正脸.所以人们开始关心如何解决在无约束条件下的人脸检测问题.而无约束条件下的人脸包含:姿态变化,夸张的表情和极端的光照变化,而这些也会引起人脸外观的变化,所以就很容易导致人脸检测器都不够鲁棒. 人脸检测的问题主要来自两方面: 在嘈杂背景下

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

为什么要用深度学习模型?除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型.所谓“端到端”,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取.模型的学习.而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤.虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一步测试解决的.对于中文来说,字才是最低粒度的文字单位,因此从“端到端”的角度来看,应该将直