• 干货|如何成为大数据Spark高手

    DeepLearning4j目前用的也比较多的一种形式 python系: pyspark spark与TensorFlow结合 第七阶级:掌握spark相关生态边缘 企业中使用spark肯定也会涉及到spark的边缘生态,这里我们举几个常用的软件框架: hadoop...
    文章 2019-12-11 1007浏览量
  • 万事开头难!入门TensorFlow,这9个问题TF Boys 必须...

    佟达:我在使用TensorFlow之前,使用过其他一些机器学习/深度学习框架,比如主要用于语音识别的Kaldi,图像识别的Caffe,还有Spark MLlib,DeepLearning4j等。所以上手TensorFlow并没有带来特别大的困难。当用...
    文章 2017-08-02 3586浏览量
  • 《面向机器智能的TensorFlow实践》一导读

    Deeplearning4j是一个专门针对神经网络的Java库,它易于与Spark、Hadoop和其他基于Java的分布式软件集成,具有良好的可伸缩性。Nervana Neon是一个高效的Python机器学习库,支持单机多GPU运算。Theano是一个极为灵活...
    文章 2017-05-02 3017浏览量
  • 深度学习必备手册(下)

    摘要:本文通过应用开源工具Apache Spack、Apache Hadoop和Deeplearning4j以分布式CPU运算完成VGG16模型迁移学习的应用,在Caltech-256数据集上实现了最好结果。13.一个伟大愿景:让深度学习更简单 摘要:文章简要...
    文章 2017-10-04 12201浏览量
  • 教你用TensorFlow实现神经网络(附代码)

    DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 让我们来看看TensorFlow所提供的功能。什么是TensorFlow?“TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算,而图边表示在它们之间传递的...
    文章 2017-11-27 5250浏览量
  • [译]哪一个深度学习框架增长最迅猛?...

    很多读者肯定会觉得像 Caffe、Theano、MXNET、CNTK、DeepLearning4J 和 Chainer 这些框架是很有价值的。然而它们虽然有诸多的优点,但确实无法与 TensorFlow 和 Pytorch 相提并论,同时又和这两个框架没有什么交集。...
    文章 2019-08-30 4509浏览量
  • 独家|一文读懂深度学习

    SGD的工作原理就是梯度下降,也就是以一定的步长(learning rate)沿着参数梯度的方向调整参数,只不过在SGD中是对随机抽取的一个样本通过梯度下降更新一次参数。在实际应用SGD的时候有多个参数可以调节,主要包括...
    文章 2017-08-01 2210浏览量
  • TensorFlow实现神经网络入门篇

    DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 让我们来看看TensorFlow所提供的功能。什么是TensorFlow?“TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算,而图边表示在它们之间传递的...
    文章 2017-11-16 5796浏览量
  • 独家|Python利用深度学习进行文本摘要的综合指南(附...

    这是一个数学密集的部分,并不强制了解Python代码的工作原理。但是,我鼓励你通读它,因为它会让你对这个NLP概念有一个坚实的理解。1.NLP中的文本摘要是什么?在了解它是如何工作之前,我们先来看看文本摘要是什么。...
    文章 2019-08-28 1211浏览量
  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    这里用到个纯数学技术,叫“反卷积”,对第 5 层进行反卷积,可以将图像扩充至原来的大小(严格说是近似原始大小,一般会大一点,但是会裁剪掉,为什么会大的原理略复杂,这里先不提,以后写进阶版再放进来)。...
    文章 2017-08-02 2609浏览量
  • 如何优化大规模推荐?下一代算法技术JTM来了

    为了更好地理解JTM,我们首先简单了解一下TDM的原理。3.1 深度树推荐模型TDM 推荐系统的任务是从候选集(例如,商品库)中选出用户当前偏好的一个子集。当候选集的规模很大时,如何快速有效地从全库中做推荐是一个具有...
    文章 2019-10-10 3079浏览量
  • 近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档,视频...

    通过学习,你也将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如果你不熟悉...
    文章 2016-11-02 2331浏览量

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