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PyTorch实现用于文本生成的循环神经网络

作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 自然语言处理(NLP)有很多有趣的应用,文本生成就是其中一个有趣的应用。 当一个机器学习模型工作在诸如循环神经网络、LSTM-RNN、...

2020/07/26 12:56
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神经网络训练中回调函数的实用教程

作者|Andre Ye 编译|VK 来源|Towards Data Science 回调函数是神经网络训练的重要组成部分 回调操作可以在训练的各个阶段执行,可能是在epoch之间,在处理一个batch之后,甚至在满足某个条件...

2020/09/11 23:36
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用PyTorch重新创建Keras API

作者|Bipin Krishnan P 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 Francois Chollet写的《Deep Learning with Python》一书让我进入了深度学习的世界。从那时起我就爱上了Keras的风格。 Kera...

python面向对象编程的基本概念

作者|HIMANSHI SINGH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 在学习面向对象编程时,我决定深入研究它的历史,结果发现它很迷人。术语“面向对象编程”(OOP)是Alan Kay 在1966年研究生院时提出...

def
2020/10/09 23:30
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python面向对象编程的基本概念

作者|HIMANSHI SINGH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 在学习面向对象编程时,我决定深入研究它的历史,结果发现它很迷人。术语“面向对象编程”(OOP)是Alan Kay 在1966年研究生院时提出...

def
2020/10/08 23:21
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数据科学家的Pytest

作者|Khuyen Tran 编译|VK 来源|Towards Datas Science 动机 应用不同的python代码来处理notebook中的数据是很有趣的,但是为了使代码具有可复制性,你需要将它们放入函数和类中。将代码放入...

2020/10/22 23:26
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用Tensorflow和FastAPI构建图像分类API

作者|Aniket Maurya 编译|VK 来源|Towards Datas Science 这个博客的源代码可以从https://github.com/aniketmaurya/tensorflow-web-app-starter-pack获得 让我们从一个简单的helloworld示例开...

2020/10/20 23:30
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使用TPU在PyTorch中实现ResNet50

作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag PyTorch通过提供大量强大的工具和技术,一直在推动计算机视觉和深度学习领域的发展。 在计算机视觉领域,基于深度学习的执行需要处...

Torch:从特征提取到模型的语音识别

作者|Ayisha D 编译|VK 来源|Towards Data Science 这篇文章中,我们探讨从语音数据中提取的特征,以及基于这些特征构建模型的不同方法。 语音数字(Spoken digits)数据集是Tensorflow语音数据...

2020/08/23 23:01
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Detectron2 进行评估 | 九

作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 评估 评估是一个过程,需要多个输入/输出对并进行汇总。你始终可以直接使用模型,而只是手动解析其输入/输出以执行评估。或者,可以使用DatasetEv...

用遗传算法优化垃圾收集策略

作者|Andrew Kuo 编译|VK 来源|Towards Data Science 遗传算法是一个优化技术,在本质上类似于进化过程。这可能是一个粗略的类比,但如果你眯着眼睛看,达尔文的自然选择确实大致上类似于一个...

2020/10/25 22:32
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如何编写简洁美观的Python代码

作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Python风格教程将使你能够编写整洁漂亮的Python代码 在这个风格教程中学习不同的Python约定和Python编程的其他细微差别 介绍 ...

2020/07/18 11:41
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Detectron2 编写模型 | 七

作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 编写模型 如果你尝试做一些全新的事情,你可能希望在detectron2中完全从头开始实现一个模型。但是,在许多情况下,你可能对修改或扩展现有模型的...

在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 人工神经网络有许多流行的变体,可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种,主要用于无监督学习问题。 当它...

2020/08/03 14:59
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在PyTorch中构建高效的自定义数据集

学习Dataset类的来龙去脉,使用干净的代码结构,同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦。 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。 PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,...

2020/07/14 12:04
1.2K
PyTorch实现TPU版本CNN模型

作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 随着深度学习模型在各种应用中的成功实施,现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。 为了得到更准确的结果,数据的大小是非常...

Python机器学习算法:线性回归

作者|Vagif Aliyev 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性回归可能是最常见的算法之一,线性回归是机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法,了解它的操作方式对...

2020/11/04 22:36
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用code2vec、glow和spaCy进行词嵌入

作者|Maria Malitckaya 编译|VK 来源|Towards Data Science 改进机器学习模型的一个有效方法是使用词嵌入。使用词嵌入,你可以捕获文档中单词的上下文,然后找到语义和语法上的相似之处。 在...

2020/08/31 15:05
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OpenCV-Python 使用OCR手写数据集运行SVM | 五十六

目标 在本章中,我们将重新识别手写数据集,但是使用SVM而不是kNN。 识别手写数字 在kNN中,我们直接使用像素强度作为特征向量。这次我们将使用定向梯度直方图(HOG)作为特征向量。 在这里,在...

2020/03/29 13:59
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用PyTorch实现图像聚类

作者|Anders Ohrn 编译|VK 来源|Towards Data Science 利用深度卷积神经网络(DCNN)进行监督图像分类是一个成熟的过程。通过预训练模板模型加上微调优化,可以在许多有意义的应用中获得非常高...

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