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Evaluation infrastructure for adversarial competition About This directory contains code of the backend which was used to run evaluation of NIPS17 Adversarial Competition. This file describes how to run and use the code. For more details about the competition refer to our publication and to Kaggle competition page. NOTES AND DISCLAIMERS: This code is provided AS IS. At the time of publishing this
TensorFlow Java can run on any JVM for building, training and deploying machine learning models. It supports both CPU and GPU execution, in graph or eager mode, and presents a rich API for using TensorFlow in a JVM environment. Java and other JVM languages, like Scala and Kotlin, are frequently used in large and small enterprises all over the world, which makes TensorFlow Java a strategic choice f
2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython 3プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Pythonの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。 監訳者まえがき まえがき 1章 ニューラルネットワーク 1.1 知的な機械を作るということ 1.2 従来のプログラムの限界 1.3 機械学習のしくみ 1.4 ニューロン 1.5 線形パーセプトロンをニューロンとして表現する 1.6 フィードフォワードニュー
TOPICS Data Science , Database 発行年月日 2018年04月 PRINT LENGTH 568 ISBN 978-4-87311-834-5 原書 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow FORMAT PDF EPUB 本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。 深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。 深層学習にはTensorFl
MNIST in TensorFlow This directory builds a convolutional neural net to classify the MNIST dataset using the tf.data, tf.estimator.Estimator, and tf.layers APIs. Setup To begin, you'll simply need the latest version of TensorFlow installed. First make sure you've [added the models folder to your Python path]: Otherwise you may encounter an error like ImportError: No module named official.mnist. Th
Sequence-to-Sequence with Attention Model for Text Summarization. Authors: Xin Pan Peter Liu (peterjliu@google.com, github:peterjliu) Introduction The core model is the traditional sequence-to-sequence model with attention. It is customized (mostly inputs/outputs) for the text summarization task. The model has been trained on Gigaword dataset and achieved state-of-the-art results (as of June 2016)
TensorFlow Probability is a library for probabilistic reasoning and statistical analysis in TensorFlow. As part of the TensorFlow ecosystem, TensorFlow Probability provides integration of probabilistic methods with deep networks, gradient-based inference via automatic differentiation, and scalability to large datasets and models via hardware acceleration (e.g., GPUs) and distributed computation. T
Google、機械学習をモバイルで処理するTensorFlow向け画像認識モデル「MobileNetV2」オープンソース公開。従来モデルより高速に 2018-04-04 Googleは、TensorFlow向けとしてスマートフォンなどのモバイル端末のために設計されたコンピュータビジョン・ニューラルネットワーク・ファミリの次世代モデル「MobileNetV2」をオープンソースとして発表しました。 GitHub:models/research/slim/nets/mobilenet at master · tensorflow/models (MobileNetV2アーキテクチャ) 昨年、同社はスマートフォンに基づいた機械学習による視覚認識技術において、スマートフォンが大量の電力消費を必要とせずに画像をよりよく認識できるよう支援するTensorFlowベースのコンピュータビジョンモデル「Mob
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community. Pick a username Email Address Password Sign up for GitHub By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails. Already on GitHub? Sign in to your account
TensorFlow.js is a framework to define and run computations using tensors in JavaScript. A tensor is a generalization of vectors and matrices to higher dimensions. Tensors The central unit of data in TensorFlow.js is the tf.Tensor: a set of values shaped into an array of one or more dimensions. tf.Tensors are very similar to multidimensional arrays. A tf.Tensor also contains the following properti
The Layers API of TensorFlow.js is modeled after Keras and we strive to make the Layers API as similar to Keras as reasonable given the differences between JavaScript and Python. This makes it easier for users with experience developing Keras models in Python to migrate to TensorFlow.js Layers in JavaScript. For example, the following Keras code translates into JavaScript: # Python: import keras i
Training on Images: Recognizing Handwritten Digits with a Convolutional Neural Network In this tutorial, we'll build a TensorFlow.js model to classify handwritten digits with a convolutional neural network. First, we'll train the classifier by having it “look” at thousands of handwritten digit images and their labels. Then we'll evaluate the classifier's accuracy using test data that the model has
TensorFlow.js is a JavaScript library for training and deploying machine learning models in the web browser and in Node.js. This tutorial shows you how to get started with TensorFlow.js by training a minimal model in the browser and using the model to make a prediction. The example code is available on GitHub. Prerequisites To complete this tutorial, you need the following installed in your develo
Chris Lattner and Richard Wei unveil Swift for TensorFlow (TFiwS) as an early stage open source project. It has many design advantages, and will be released with technical whitepaper, code, and an open design approach in April of this year. TFiwS means TensorFlow integrated with Swift but we are officially calling it Swift for TensorFlow. Stay tuned for more announcements from the TensorFlow team
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C++、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
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