看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？

前言：Huskarl是一种基于TensorFlow 2.0构建的深度强化学习的框架，其专注于模块化和快速原型设计。设计中尽可能使用了tf.keras API以实现简洁性和可读性。Huskarl可以轻松地跨多个CPU核心并行计算环境动态。这对于加速...

谈到机器学习，我们脑海首先蹦出的编程语言是什么？一定是python。其实除了python，Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代，从移动开发、服务器端，甚至桌面软件开发（比如大名鼎鼎的VS Code），都有Javascript的身影。...

只需采用正确的过程，为给定的预测任务找到顶尖的超参数配置并非难事。超参数优化主要有三种方法：手工、机器辅助、基于算法。本文主要关注机器辅助这一方法。本文将介绍我是如何优化超参数的，如何证实方法是有效的，理解为...

Keras、TensorFlow、PyTorch等高层框架让我们可以快速搭建复杂模型。然而，花一点时间了解下底层概念是值得的。前不久我发过一篇文章，以简单的方式解释了神经网络是如何工作的。但这是一篇高度理论性的文章，主要以数学为...

在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并，根据官方的解释，这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主，概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。...

作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。...

【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的...

回忆起我第一次接触人工智能的时候，我清楚地记得有些概念看起来是多么令人畏惧。阅读一个关于神经网络是什么的简单解释时，很容易阅读到的是一篇科学论文，其中每一句话都是一个包含很多你从未见过的符号的公式。虽然这些...

作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。...