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无所不能的Embedding5 - skip-thought的兄弟们[Trim/CNN-LSTM/quick-thought]

这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟,它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1~4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适)但它们提供了另一种思路和可能性。...

2020-12-19
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使用 TensorFlow 在 OpenFOAM 中部署深度学习

我们概述了 OpenFOAM 中数据科学模块的开发,该模块允许在场内部署经过培训的深度学习体系结构,以执行通用预测任务。此模块由 TensorFlow C API 构建,并集成为 OpenFOAM,作为可能在运行时链接的应用程序。值得注意的是,我...

2020-12-18
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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之一元线性回归例子(keras插足啦)

总结:这只是一个简单的对比,但是这么一套流程,就可以套用到各种神经网络中了,只是数据的处理、网络结构的搭建等不同。

2020-12-18
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命名实体识别之bert+bilstm(基于tensorflow)

我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert,接下来,我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征,然后接下来在添加bilstm层,...

2020-12-16
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【云+社区年度征文】AI算法落地之数据链

机器学习之初,可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数,机器学习工程被称为“炼丹”。那时候,数据是规则,目标是明确,世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过,“机器学习算法的90%都是数据处理”,“数据清...

2020-12-14
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收藏!改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术(2)

批处理规范化背后的主要思想是,在我们的案例中,我们通过使用几种技术(sklearn.preprocessing.StandardScaler)来规范化输入层,从而提高了模型性能,因此,如果输入层受益于规范化,为什么不规范化隐藏层,这将进一步改善并加快学习...

2020-12-14
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收藏!改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术(1)

正则化技术对于防止模型过度拟合至关重要,并能使它们在验证和测试集上表现更好。本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。...

2020-12-14
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近端策略优化算法(PPO):RL最经典的博弈对抗算法之一「AI核心算法」

但现在我们不用现行Policy的日志,而是用现行Policy与旧Policy的比率.

2020-12-14
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如何高效地逛Github?

以前只是将Github作为代码库,基本上只从论文给定的链接去clone代码~虽然比较直接,但是没有将Github这个全球最大的男性同志交流网站充分应用。最近探索了一下,做个记录吧~...

2020-12-11
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使用NVIDIA端到端深度学习平台进行缺陷自动检测

生产制造商对质量的要求不断提高,以满足客户的需求。通常需要手动检查以确保产品质量,但这需要大量成本,并且可能导致生产瓶颈,生产率降低等问题。...

2020-12-11
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