Google объявил, что TensorFlow переезжает на Swift. Так что отложите все свои дела, выбросьте Python и срочно учите Swift. А язык, надо сказать, местами довольно странный.
Рубрика «TensorFlow» - 10
Swift для дата-сайентиста: быстрое погружение за 2 часа
2018-05-10 в 8:34, admin, рубрики: data mining, deep learning, machine learning, neural networks, ods, python, swift, TensorFlow, машинное обучениеЭкскурсия по PyTorch
2018-05-04 в 15:08, admin, рубрики: deep learning, python, pytorch, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация, ПрограммированиеПривет!
Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!
Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.
Читать полностью »
Разрабатываем простую модель глубокого обучения для прогнозирования цен акций с помощью TensorFlow
2018-05-01 в 12:10, admin, рубрики: TensorFlow, биржа, Блог компании ITI Capital, машинное обучение, торговый софт, финансы, финансы в IT
Эксперт в области data science и руководитель компании STATWORX Себастьян Хайнц опубликовал на Medium руководство по созданию модели глубокого обучения для прогнозирования цен акций на бирже с использованием фреймворка TensorFlow. Мы подготовили адаптированную версию этого полезного материала.Читать полностью »
Сравнение Google TPUv2 и Nvidia V100 на ResNet-50
2018-04-29 в 14:10, admin, рубрики: Cloud TPU, Google Cloud Platform, gpgpu, Nvidia V100, ResNet-50, RiseML, TensorFlow, TPU, TPUv2, высокая производительность, глубокое обучение, машинное обучение, Облачные вычисления, тензорный процессор, умножение матриц
Недавно Google добавила к списку облачных услуг Tensor Processing Unit v2 (TPUv2) — процессор, специально разработанный для ускорения глубокого обучения. Это второе поколение первого в мире общедоступного ускорителя глубокого обучения, который претендует на альтернативу графическим процессорам Nvidia. Недавно мы рассказывали о первых впечатлениях. Многие просили провести более детальное сравнение с графическими процессорами Nvidia V100.
Объективно и осмысленно сравнить ускорители глубокого обучения — нетривиальная задача. Но из-за будущей важности этой категории продуктов и отсутствия подробных сравнений мы чувствовали необходимость провести самостоятельные тесты. Сюда входит и учёт мнений потенциально противоположных сторон. Вот почему мы связались с инженерами Google и Nvidia — и предложили им прокомментировать черновик этой статьи. Чтобы гарантировать отсутствие предвзятости, мы пригласили также независимых экспертов. Благодаря этому получилось, насколько нам известно, самое полное на сегодняшний день сравнение TPUv2 и V100.
Читать полностью »
Применение рекуррентных слоев для решения многоходовок
2018-04-25 в 13:11, admin, рубрики: Gamedev, python, Q-learning, recurrent neural network, TensorFlow, машинное обучение, рекуррентная нейронная сеть
История
Рекуррентные слои были изобретены еще в 80х Джоном Хопфилдом. Они легли в основу разработанных им искусственных ассоциативных нейронных сетей (сетей Хопфилда). Сегодня рекуррентные сети получили большое распространение в задачах обработки последовательностей: естественных языков, речи, музыки, видеоряда и тд.
Задача
В рамках задачи по Hierarchy reinforcement learning я решил прогнозировать не одно действие агента, а несколько, используя для этого уже пред обученную сеть способную предсказать последовательность действий. В данной статье я покажу как реализовать “sequence to sequence” алгоритм для обучения этой самой сети а в последующей, постараюсь рассказать, как использовать ее в Q-learning обучении.
Читать полностью »
Generative adversarial networks
2018-04-11 в 9:26, admin, рубрики: python, TensorFlow, Алгоритмы, математика, машинное обучение, нейронные сети, Программирование, теория вероятностейВ прошлой статье мы рассмотрели простейшую линейную генеративную модель PPCA. Вторая генеративная модель, которую мы рассмотрим — Generative Adversarial Networks, сокращенно GAN. В этой статье мы рассмотрим самую базовую версию этой модели, оставив продвинутые версии и сравнение с другими подходами в генеративном моделировании на следующие главы.
Pygest #24. Новости, релизы, статьи, интересные проекты и библиотеки из мира Python [март 2018 — 9 апреля 2018]
2018-04-10 в 10:33, admin, рубрики: digest, django, python, python3, TensorFlow, дайджест, ссылки, статьи, Читальный зал
Всем привет! Это уже двадцать четвертый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
Присылайте свои интересные материалы из мира Python.
С предыдущим digest можно ознакомиться здесь.
MobileNet: меньше, быстрее, точнее
2018-04-05 в 5:48, admin, рубрики: deep learning, Google, MobileNet, MobileNetV2, TensorFlow, Алгоритмы, математика, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, разработка мобильных приложенийЕсли пять лет назад нейронная сеть считалась «тяжеловесным» алгоритмом, требующим железа, специально предназначенного для высоконагруженных вычислений, то сегодня уже никого не удивить глубокими сетями, работающими прямо на мобильном телефоне.
В наши дни сети распознают ваше лицо, чтобы разблокировать телефон, стилизуют фотографии под известных художников и определяют, есть ли в кадре хот-дог.
В этой статье мы поговорим о MobileNet, передовой архитектуре сверточной сети, позволяющей делать всё это и намного больше.
Читать полностью »
«Cделать красиво». Визуализация обучения с Tensorboard от Google
2018-03-24 в 19:37, admin, рубрики: Google, Google API, python, tensorboard, TensorFlow, визуализация данных, инкарт, машинное обучение, нейронные сети
Красота, как известно, требует жертв, но и мир обещает спасти. Достаточно свежий (2015г) визуализатор от Google призван помочь разобраться с процессами, происходящими в сетях глубокого обучения. Звучит заманчиво.
Красочный интерфейс и громкие обещания затянули на разбор этого дизайнерского шайтана, с неинтуитивно отлаживающимися глюками. API непривычно скудный и часто обновляющийся, примеры в сети однотипны (глаза уже не могут смотреть на заезженный MNIST).
Чтобы опыт не прошел зря, решила поделиться максимально простым описанием инсайтов с хабравчанами, ибо рускоязычных гайдов мало, а англоязычные все как на одно лицо. Может, такое введение поможет вам сократить время на знакомство с Tensorboard и количество ругательных слов на старте. Также буду рада узнать, какие результаты он дал в вашем проекте и помог ли в реальной задаче.
Читать полностью »
Hessian-Free оптимизация с помощью TensorFlow
2018-03-20 в 17:11, admin, рубрики: machine learning, python, TensorFlow, Алгоритмы, математика, машинное обучение, ПрограммированиеДобрый день! Я хочу рассказать про метод оптимизации известный под названием Hessian-Free или Truncated Newton (Усеченный Метод Ньютона) и про его реализацию с помощью библиотеки глубокого обучения — TensorFlow. Он использует преимущества методов оптимизации второго порядка и при этом нет необходимости считать матрицу вторых производных. В данной статье описан сам алгоритм HF, а так же представлена его работа для обучения сети прямого распространения на MNIST и XOR датасетах.
Читать полностью »