• 带你读《基于浏览的深度学习》之三:JavaScript深度...

    本质上,TensorFlow.js处理张量数据从CPU(主要的JavaScript线程)到GPU(WebGL 着色)的来回的转换,并返回结果。TensorFlow.js提供许多公共函数创建张量。在XOR解决方案中,我们使用如下的方式创建张量: 你会...
    文章 2019-11-13 935浏览量
  • 深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件

    张量对象之后,下面一步就是一系列针对这一对象的数学运算和处理过程。其实,整个神经网络都可以简单视为为了达到某种目的,针对输入张量进行的一系列操作过程。而所谓的“学习”就是不断纠正神经网络的实际输出...
    文章 2017-08-01 933浏览量
  • 带你读《TensorFlow自然语言处理》之二:理解...

    在这个例子中,我们三个CSV格式的文本文件(text1.txt、text2.txt和text3.txt),每个文件五行,每行10个逗号分隔的数字(示例行:0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0)。我们需要从文件一直到表示...
    文章 2019-11-11 852浏览量
  • 性能提升算力减半,还即插即(附论文)

    而OctConv的目标是分开处理张量中的低频和高频部分,同时实现的高频和低频分量特征表示之间的有效通信。我们将卷积核分成两个分量: W=[WH,WL] 同时实现高低频之间的有效通信。因此,输出张量也将分成两个分量: Y=...
    文章 2019-08-22 564浏览量
  • 浏览训练Tensorflow.js模型的18个技巧(下)

    浏览训练Tensorflow.js模型的18个技巧(上) 8.随机你的输入!训练神经网络的一个常见建议是通过在每个时期开始时对输入进行混洗来随机化训练样本。我们可以使用tf.utils.shuffle来实现这个目的: Shuffles the ...
    文章 2018-10-13 1298浏览量
  • 谷歌大规模机器学习:模型训练、特征工程和算法选择...

    考虑你有什么数据(例如,用户收听歌曲的历史记录和用户配置文件信息)。考虑可能相关的要素:用户年龄(可能相关?用户名和电子邮件地址(完全无关);用户位置(可能相关?用户收听歌曲的历史记录(相关)。用户...
    文章 2017-02-12 1919浏览量
  • 手把手教你学会深度学习框架—PyTorch

    loss.backward()收集一组新的梯度并用optimiser.step()进行反向传播之前,必要手动地集中那些优化.zero_grad()优化过了参数的梯度。默认情况下,PyTorch逐渐增加梯度,这是非常方便的,尤其是当你没有足够...
    文章 2018-08-02 3686浏览量
  • Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练...

    而当完成之后,你就可以线性代数来处理几何空间,捕捉到到有趣的映射模式。在上面的例子中,该模型就是在学习一个视频、问题空间到答案空间的映射。而执行的方式,是把不同的信息处理模块组合起来。这是一个十分...
    文章 2017-08-02 1945浏览量
  • PyTorch入门教程

    PyTorch的其他一些优点还包括:多gpu支持,自定义数据加载器和简化的预处理器。自从2016年1月发布以来,许多研究人员将其作为一种“go-to”库,因为它可以轻松地构建新颖的甚至是极其复杂的图形。虽说如此,PyTorch...
    文章 2018-03-01 5883浏览量
  • 《面向机器智能的TensorFlow实践》一3.2 在...

    显然,数学函数无法对字符串进行处理,而字符串解析函数也无法对数值型数据进行处理,但必要了解TensorFlow所能处理的数据类型并不局限于数值型数据!下面给出TensorFlow中可用数据类型的完整清单。数据类型...
    文章 2017-05-02 3395浏览量
  • 《游戏开发物理学(第2版)》一1.7 牛顿第二运动定律

    因此,需要向量的集合(张量)来表示它各个方向的强度。在这本书的背景下,所考虑的属性是物体的转动惯量,在3D空间中,需要9个分量完全描述它的任意转动。转动惯量不是在之前纸和布的例子中的强度属性,但它是随...
    文章 2017-05-02 1507浏览量
  • 独家|一文读懂TensorFlow基础

    注意与公式中略不同的是,这里把x声明为2维的张量,其中第1维为任意长度,这样我们就可以批量输入图片进行处理。另外,为了简单起见,我们0填充W和b。x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) W=tf.Variable(tf...
    文章 2017-09-01 2848浏览量
  • 关于TensorFlow你需要了解的9件事

    就在几周前,谷歌在Alpha平台上发布了第3代的TPU(张量处理单元),它是一个专门为机器学习和TensorFlow定制的ASIC(集成电路芯片技术)。TPU是一个可编程的人工智能加速,提供高吞吐量的低精度计算(如8位),...
    文章 2018-08-24 2331浏览量
  • (转)TensorFlow 入门

    较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理,使得整个模型代价非常大。2.手动求导耗时非常久。所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算,可以帮我们节省很多时间来训练模型。3.TensorFlow 的优点 第一,基于...
    文章 2016-09-21 1324浏览量
  • Tensorflow 搭建能理解语境的聊天机器人!

    现在可以建立响应处理器了。每个传递给response方法的句子都被分类。分类器使用model.predict()并且非常快。模型返回的概率向量与我们的意图按顺序一一对应,生成潜在响应列表。如果一个或多个分类结果高于阈值,...
    文章 2017-08-02 1318浏览量
  • 自创数据集,TensorFlow预测股票教程!(附代码)

    本文所使用的数据集可以直接下载,所以一定基础的读者也可以尝试使用更强的循环神经网络处理这一类时序数据。数据集地址:http://files.statworx.com/sp500.zip 导入和预处理数据 STATWORX 团队从服务器爬取股票...
    文章 2017-11-16 2349浏览量
  • 实战 PK!RTX2080Ti 对比 GTX1080Ti 的 CIFAR100 混合...

    FP32 张量进行权重更新,然后再换回 FP16 进行前向与反向迭代。第4步:通过乘以或除以缩放因子来完成损耗缩放: 通过乘以或除以损耗比例因子来缩放损耗。总结就是: fast.ai 上的混合精度训练 正如人们所期待的...
    文章 2019-01-30 804浏览量
  • 看图猜口袋妖怪属性,这个神经网络可能比你强!...

    但是这些卷积核与神经网络有什么关系?神经网络的卷积层实际上就是通过巧妙的方式来实现神经元之间的连接关系,进而实现一种分类,其能够通过有监督学习来识别这些特殊的滤波。在预处理步骤中,我们会使用一种...
    文章 2018-01-09 1071浏览量
  • 许家印砸1000亿布局AI、量子计算等领域,但在科技圈...

    达摩院首批公布的研究领域包括:量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感技术、嵌入式系统等,涵盖机器智能、智联网、金融科技等。当时马云表示,五年(也...
    文章 2018-05-02 1173浏览量
  • 如何Tensorflow实现RNN?本文将带你进一步研究

    tensorflow文档很好地解释了如何构建标准的RNN,但是对于构建个性化的RNN而言,它还是不足之处的。我将使用Chung等人在Hierarchical Multiscale Recurrent Neural Networks中描述的网络,作为一个非递归神经网络的...
    文章 2017-07-19 4558浏览量
  • 对标谷歌TPU,比特大陆第一代深度学习专用处理器全球...

    在今天的新智元AI World 2017世界人工智能大会上,公司联合创始人兼CEO詹克团发表演讲《AI驱动的又一个星球级计算》,亲自揭幕了公司首款面向AI应用的张量处理器——Sophon BM1680,这也是继谷歌TPU之后,全球又一款...
    文章 2017-11-09 3496浏览量
  • 拿着锤子找钉子,数字芯片领导者比特大陆进军人工智能

    在去年的谷歌 I/O 开发者大会上,谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器(Tensor Processing Unit/TPU),这一新想法的提出令业内人士激动不已,但谷歌迟迟没有公布细节。直到今年4月份,Google发表论文,...
    文章 2017-11-15 2212浏览量
  • TensorFlow 高效编程

    但是,这里一个特殊情况,那就是当你的其中一个操作数是一个某个维度为一的张量的时候,TF 会隐式地填充它的单一维度方向,以确保和另一个操作数的形状相匹配。所以,对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在 TF...
    文章 2018-07-11 935浏览量
  • “创作大师——(PyTorch)RNN”

    递归神经网络是用于处理顺序数据的一种神经网络,与前馈神经网络不同的是,RNN可以使用其内部存储处理任意输入序列。由于任意大小的输入序列,它们被简洁地描述为一个具有周期的图形(参见图片:来源)。但是...
    文章 2018-02-02 2932浏览量
  • 在数据采集中用TensorFlow进行实时机器学习

    注意:一旦TensorFlow Evaluator产生了模型输出结果,本实例中采用的管道阶段是可选的,并且可以根据例的需要与其它处理器和目标进行互换。管道执行 在预览管道上,乳腺癌数据记录的输入通过了上面所述的数据流...
    文章 2018-11-30 2124浏览量
  • 打破平衡,AI革命正催生一场各怀“芯”思的军备竞赛

    多年来,半导体世界似乎已经了一种稳定的平衡状态:英特尔击败了服务器领域几乎所有RISC处理器,让其x86系列成为了主导者。而GPU领域起步较晚的英伟达,在上世纪90年代就已淘汰了大部分的竞争对手,如今只剩下ATI...
    文章 2018-07-12 1198浏览量
  • 教你TensorFlow实现神经网络(附代码)

    一个直观的结构,因为顾名思义,它一个“张量流”。你可以很容易地看到图的每一个部分。轻松地在CPU/GPU上进行分布式计算。平台灵活性。你可以在任何地方运行模型,无论是在移动设备,服务器还是PC上。典型的...
    文章 2017-11-27 5325浏览量
  • 图灵奖得主David Patterson:将Python重写为C,性能...

    谷歌拥有张量处理单元(TPU),每个芯片一个核心和软件控制的内存(而非缓存),英伟达的GPU则拥有80多个内核;微软正在走FPGA的路线。至于英特尔,Patterson表示他们“在所有的赛道上都下了注”,为机器学习...
    文章 2018-09-20 1355浏览量
  • 英特尔AI CTO:人工智能训练需要新型芯片架构

    “这是一个张量处理器,处理矩阵操作的指令。Khosrowshahi解释说。“所以指令集是矩阵1乘以矩阵2,通过一个查找表,而且这些大指令都是高级别的。“在GPU中,它是一个个的寄存器,移入另一个寄存器,做逐个元素的...
    文章 2017-08-02 1056浏览量
  • 英特尔AI CTO:人工智能训练需要新型芯片架构

    “这是一个张量处理器,处理矩阵操作的指令。Khosrowshahi解释说。“所以指令集是矩阵1乘以矩阵2,通过一个查找表,而且这些大指令都是高级别的。“在GPU中,它是一个个的寄存器,移入另一个寄存器,做逐个元素的...
    文章 2017-08-02 876浏览量
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