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基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题!文末附源码!
【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布,快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。
卷积神经网络应用:基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术
本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义,我们在简化的场景下进行了模型的训练,并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场(CRFs)来解决分割结果粗糙的问题,并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善,也便于读者阅读。
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来自: 云原生
利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建TensorFlow Serving集群
本文是系列中的第二篇文章,将带您快速了解Tensorflow Serving的原理和使用,并利用阿里云容器服务轻松在云端搭建TensorFlow Serving集群。
解读Keras在ImageNet中的应用:详解5种主要的图像识别模型
自从2012年以来,CNN和其它深度学习技术就已经占据了图像识别的主流地位。本文以Keras为例,介绍了5种主要的图像识别模型,并通过实际案例进行详细介绍。
高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展,作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU,使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标,推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。
如何将深度学习训练速度提升一百倍?PAISoar 来了
得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强,深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。
手把手教你搭建AI开发环境 !(附代码、下载地址)
人最大的长处就是有厉害的大脑。电脑、手机等都是对人大脑的拓展。现今,我们每个人都有这个机会,让自己头脑在智能的帮助下,达到极高的高度。所以,拥抱科技,让智能产品成为我们个人智力的拓展,更好的去生活、去战斗。
手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本 | 附源码
本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本,步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性,后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本,适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。
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