keras
我们一直知道IT属于高薪行业,越来越多的青年人趋之若鹜的加入程序员的阵营。但今年,关于IT、程序员的话题,似乎更多了。抖音、淘宝、百度.......随处可见关于Python的话题以及课程
Keras模型(通常通过Python API创建)可能被保存成多种格式之一. 整个模型格式可以被转换为Tensorflow.js的层(Layer)格式,这个格式可以被加载并直接用作Tensorflow.js的推断或是进一步的训练。 转换后的TensorFlow.js图层(Layer)格式是一个包含model.json文件和一组二进制格式的分片权重文件的目录。 model.json文件包含模型拓扑结构(又名“架构(architecture)”或“图形(graph)”:它是对图层(Layer)及其连接方式的描述)和权重文件的清单
前两天伴随着 PyTorch 开发者大会的召开,PyTorch 1.0 预览版也终于和大家见面。随之发布的还有 fastai 深度学习库,相当于 PyTorch 的 Keras。fastai 基于 PyTorch,提供简单易用的 API 接口,用更少的代码实现常用任务的模型搭建和训练
用Sequential只能定义一些简单的模型,如果你想要定义多输入、多输出以及共享网络层,就需要使用Model模型了。 在model模型的声明中,需要使用\(y = layer(...)(x)\)这样的格式来构建没一个层次,并在构造函数中声明你的模型的输入和输出是什么。 来考虑下面的模型
TensorFlow 1.4 版现在已公开发布 - 这是一个大更新!我们在这里非常高兴地宣布一些令人兴奋的新功能,希望大家喜欢。 在 1.4 版中,Keras 已从 tf.contrib.keras 迁移到核心软件包 tf.keras 中。Keras是一个非常热门的机器学习框架,它包含众多高级 API,这些 API 可以最大程度缩短从您的创意到可行实现之间的时间
日前,RStudio 博客终于发文,称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包、工具,以及学习资源等,用户可以通过 TensorFlow for R 门户来访问相关资源。TensorFlow 作为开源的机器智能软件库,已逐步成为新一代人工智能的事实标准
畅游人工智能之海--Keras教程之循环神经网络(三) 畅游人工智能之海--Keras教程之循环神经网络(三) | LSTM 如果用一句话总结LSTM的作用,它可以用来处理时序数据;如果用一句话总结卷积的作用,它用来处理空间数据。那如果是音频呢,图片随着时间变化,那我们就会想基于卷积和LSTM的结合来解决这个问题。 在处理图像时,我们通常先将数据处理成一维向量,这个过程一般通过卷积来完成,在得到了图像的一维卷积之后,我们就可以将数据接在LSTM上了
1. 负责AI业务产品的研发,技术选型,方案调优等; 2. 支持公司产品的深度学习模块研发训练,沟通算法相关项目需求、产品路线,协调开发资源; 3. 负责调研前沿人工智能技术,追踪并实验最新CV技术和多模态分析技术,并转化到实际业务中; 4. 负责团队CV算法工作,包括团队绩效达成,人才建设及管理。 1. 数学、计算机科学、机器学习、人工智能、模式识别等相关专业硕士以上学历(最好博士),5年以上工作经验; 2. 对业务、对产品有深厚的兴趣,对技术驱动业务有强烈的激情,落地过(计算机视觉、知识图谱、工业声纹检测等)产业化产品; 3. 掌握深度学习框架,至少熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras、MxNet中的两种; 4. 扎实的算法工程能力,熟练使用Python、C++等编程语言,对业务、对产品有深厚的兴趣,对技术驱动业务有强烈的激情,渴望通过代码实现自己的想法; 5. 自我驱动,勤奋而善于思考,喜欢钻研,乐于尝试,愿意不断挑战和提升自己; 6. 具有较强的解决问题能力、沟通能力及团队合作精神。 *如无适合职位,可将简历投至公司储备人才库
首先是市场分析,第一,市场需求大,除了应用于推荐系统、舆情分析、文本检测等应用。知识图谱还可以应用于金融、零售、地产、电商等领域。第二,市场价值高,据聚合数据官方统计预估,未来五年将有30%的企业引入知识图谱技术,并会这些企业节省10%的成本
在文章 OpenAI-Gym入门 中,我们以 CartPole-v1 环境为例学习了 OpenAI Gym 的基本用法。在文章 OpenAI-Gym神经网络策略及其训练 中,我们依然是以 CartPole-v1 为例,学习了策略梯度算法及其实现,并用 Keras 实际训练了一个神经网络策略。 在实际业务场景中,我们需要自己实现环境,也就是继承 gym.Env,然后重新实现 reset step render 等函数