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前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上。由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目。所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法。 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19
Sparse Reward 推荐资料 《深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述》1 李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 ​ 强化学习算法在被引入深度神经网络后,对大量样本的需求更加明显。如果智能体在与环境的交互过程中没有获得奖励,那么该样本在基于值函数和基于策略梯度的损失中的贡献会很小。
大作业项目简介 在如今的信息科技时代, 带有拍照功能的移动设备如手机、相机等得到了极大的普及和流行, 各种各样的图片和视频可以随时随地获得, 并借助互联网快速传播, 这种趋势使得网络上的数字图片和视频数据呈现出爆炸式的增长. 大量的数字图像信息给人们生产生活带来了许多便利的同时, 也给海量图像数据
在一切开始之前,首先要致敬 uTools!​如果没有它就没有 Rubick。 大家好,我是“拉比克”(Rubick)项目的作者木偶。我做的 Rubick 是一款基于 Electron 的开源桌面工具箱,简单讲就是好多工具的集合,然后加上快速启动、丰富的插件扩展等功能于一体。 没错!它的使用方式
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录一、预训练1.1 图像领域的预训练1.2 预训练的思想二、
1. 算法原理 1.1 概述 ​ 人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈
      BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的。 一、多层神经网络结构及其描述     下图为一典型的多层神经网络。   通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中
这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving,以及gRPC调用要注意的点。以下代码为了方便理解做了简化,完整代码详见Github-ChineseNER ,里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion,和CWS+NE
      GRPC的Client与Server,均通过Netty Channel作为数据通信,序列化、反序列化则使用Protobuf,每个请求都将被封装成HTTP2的Stream,在整个生命周期中,客户端Channel应该保持长连接,而不是每次调用重新创建Channel、响应结束后关闭Chann
真正在工作中用Go的时间不久,所以也作为新手,总结了一些常见的问题和坑 Go 中指针使用注意点 // 1.空指针反向引用不合法 package main func main() { var p *int = nil *p = 0 } // in Windows: stops onl
基于vue(element ui) + ssm + shiro 的权限框架。 领悟,理解,消化它! 引言 心声 现在的Java世界,各种资源很丰富,不得不说,从分布式,服务化,orm,再到前端控制,权限等等玲琅满目,网上有句话说,语言框架迭代太快了,我学不动了,不如回去搬砖吧,可是天这么热,砖
BERT 模型详解 本篇文章共 15326 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:BERT 模型详解 - 二十三岁的有德 目录一、BERT 引入二、图像领域的预训练三、词向量 Word Embedding3.1 One-hot 编码3.2 神经网络语言模型 - 词向量的起源四、Word2
new()和make的区别 二者看起来没什么区别,但是他们的行为不同,分别适用于不同的类型 new (T) 为每个新的类型 T 分配一片内存,初始化为 0 并且返回类型为 * T 的内存地址:这种方法 返回一个指向类型为 T,值为 0 的地址的指针,它适用于值类型如数组和结构体;它相当于 &am
论文地址:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 思维导图:https://mubu.com/explore/5JnjDt1vIng 一、背景 LSVRC:大规模图像识别挑战赛 ImageNet La
几款树莓派4B外壳散热器对比测评推荐 树莓派 背景故事 相信很多朋友新入手树莓派后,会有2个疑问:1.是否需要增加散热?2.应该用什么样的方式散热?下面一一解答一下。 是否需要散热? 实际网测树莓派4裸板,在重度使用下,会很快到达树莓派温度上限约83度,达到该温度后,会触发树莓派保护机制,主动给C
1. 线性回归   回归(regression)问题指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法,通常用来表示输入和输出之间的关系。   机器学习领域中多数问题都与预测相关,当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题,如预测房价等。(预测不仅包含回归问题,还包含分类问题)     线性回归(
模型 生成模型介绍 我们定义样本空间为(mathcal{X} subseteq mathbb{R}^n),输出空间为(mathcal{Y} = {c_1, c_2, ..., c_K})。(textbf{X})为输入空间上的随机向量,其取值为(textbf{x}),满足(textbf{x} in