许多初学者觉得深度学习框架抽象，虽然调用了几个函数/方法，计算了几个数学难题，但始终不能理解这些框架的全貌。 为了更好地认识深度学习框架，也为了给一些想要自己亲手搭建深度学习框架的朋友提供一些基础性的指导，日前来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的硕士研究生Gokula Krishnan Santha ...
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2019-10-26 10:41:02
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机器学习目标: 以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识。 目标： 熟悉机器学习各类算法的原理 掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题 掌握机器学习算法库和框架的技能 机器学习主要领域：自然语言处理、图像识别、传统预测。 机器学习库和框架：sklearn。 深度学习框架:tensorflow。 ...
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2019-10-21 11:43:59
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Nebula Graph 的技术总监在 09.24 - 09.30 期间同开源中国·高手问答的小伙伴们以「图数据库的设计和实践」为切入点展开讨论，包括：「图数据库的存储设计」、「图数据库的计算设计」、「图数据库的架构设计」等方面内容，本文整理于他和开源中国小伙伴对图数据库的讨论内容 ...
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2019-10-10 11:20:00
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工程实践选题为深度学习相关，但是只是进行训练然后预测，所以介绍一下几种深度学习框架吧。可能从严格意义上来说这些框架并不能算是软件，而更像是一种工具，但是在开发过程中起到的作用丝毫不亚于那些集成开发工具。做一个简单的比喻，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，可以 ...
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2019-10-09 00:21:10
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因为工程实践设计深度学习中的迁移学习，要部署GPU版本的caffe框架，在部署过程中遇到了很多问题，由此引发了我对各类深度学习框架特点的思考，虽然之前也或多或少接触过各类框架，但是从没有进行过细致的相互比较。目前深度学习框架主要有TensorFlow，Caffe，MXNet，Pytorch，Kera ...
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2019-10-08 23:45:47
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（工程选题与深度学习框架有关） 现有的任何一种大型软件背后都存在两种根本性的因素：商业因素和技术因素。其两者是相互矛盾且统一的。 技术上决定了，任何现在大型软件的开发都无法不借助已有的代码和产品：大型软件的复杂性决定了除非不顾及一切商业行为，否则要想实现整套系统的完全独立开发是不切实际的。 商业上决 ...
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2019-10-06 18:26:00
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参考文章：How to Install Caffe and PyCaffe on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的，如果不习惯看英文，可以看看我下面的描述 caffe是Nvidia TensorRT最支持的深度学习框架，因此在Jetson TX2上安装caffe很有必要。顺便说一句， ...
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2019-10-05 16:33:37
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遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签： 机器学习 LR 分类 一、前言 1. 我的博客不是科普性质的博客，仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA)： 1.模型(Model) 2.策略( ...
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2019-10-04 18:42:04
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开发了一种新的深度学习框架，以实现高精度的机器故障诊断，使用转移学习，以启用和加速训练的深度神经网络。与现有方法相比，该方法训练速度更快，精度更高。首先，通过进行小波变换，将原始传感器数据转换成图像以获得时间-频率分布。接下来，使用一个预训练的网络来提取较低层次的特征。标记的时频图像然后被用来微调更 ...
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2019-10-04 14:52:45
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遵循统一的机器学习框架理解SVM 一、前言 1. 我的博客不是科普性质的博客，仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA)： 1.模型(Model) 2.策 ...
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2019-10-03 16:04:44
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