MLGO使用强化学习训练神经网络来作决策，是一种机器学习策略取代复杂的启发式方法。作为一个通用的工业级框架它将更深入、更广泛应用于更多环境，不仅仅在内联和寄存器分配。MLGO可以发展为：1）更深入，例如增加更多的功能，并应用更好的 RL 算法；2）更广泛，可应用于内联和重新分配之外的更多优化启发式方法。作者...
随着机器学习 (ML) 系统的快速发展,需要在 ML 工程的背景下开发类似的方法,来应对 ML 实际应用的独特复杂性。这个领域称为机器学习运维(MLOps),包括一套标准化流程和技术能力,用于快速可靠地构建、部署和运维 ML 系统。 我们之前发布了 《Google Cloud 的 AI 应用框架》,为希望构建有效的人工智能 (AI) 能力以...
智东西9月4日消息，谷歌今天新推出了其神经结构化学习（NSL）开源框架，能用于通过图形和结构化的数据训练神经网络。不论经验深浅，机器学习从业者都可以将NSL与TensorFlow机器学习平台配合使用。NSL可以制作计算机视觉模型、执行自然语言处理（NLP）、以及利用医疗记录或知识图等图形数据集运行预测。TensorFlow是谷歌开源的...
近期,谷歌跨平台机器学习应用开发框架MediaPipe为XR开发者提供KNIFT和Objectron两种工具,并引入高级AI框架来提升3D目标追踪。该功能将为AR/VR应用带来手势追踪、面部追踪、姿态追踪和目标追踪等功能。 据青亭网了解,MediaPipe是谷歌在2019年推出的AI框架,主要用来检测3D空间的人和物体,并通过机器学习方案来追踪目标,将2D数...
最近AI圈出了一个有意思的新闻:谷歌推出了全新的机器学习框架Jax。坊间立马传闻,谷歌这要了二宝,多半是头一胎练废了,传闻中的头胎,也就是谷歌在2015年推出的机器学习框架TensorFlow。尽管之后谷歌火速出来辟谣,但无风不起浪,本期视频,我们就从2015年、2018年、2020年三个时间节点来看,TensorFlow到底有没有被抛弃?
论文：机器学习中机会均等 摘要：我们提出了一个用于判定监督学习中对一个特定敏感属性的歧视的标准，目的是基于可用特征预测一些目标。假设受保护群体中关于预测器、目标和成员的数据是可用的，我们展示了如何优化调整任何学习到的预测器，以根据我们的定义消除歧视。我们的框架能通过将糟糕分类的成本从劣势群体转移到...
谷歌今日推出了名叫 NSL 的神经结构学习框架,作为一个开源架构,其旨在使用神经图的学习方法,对带有图形和结构化数据的神经网络展开训练。据悉,NSL 能够与 TensorFlow 机器学习平台配合使用,适用于有经验或缺乏经验的机器学习从业者。NSL 能够制作计算机视觉模型、执行自然语言处理(NLP)、从医疗记录或知识图等图形数据集中...
在机器学习框架方面,JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备,但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。 JAX到底是什么?根据JAX官方介绍: JAX是NumPy在CPU、GPU和TPU上的版本,具有高性能机器学习研究的强大自动微分(automatic differentiation)能力。
近日,斯坦福大学、谷歌AI等机构的研究者在一篇论文中提出了一个图机器学习全面分类和统一框架——GraphEDM,该框架包含了浅图嵌入方法、图自动编码器、图正则化方法和图神经网络,以期为图结构化数据的表示学习方法提供一个统一观点,进而更好理解在深度学习模型中利用不同的图结构方法。
雷锋网讯，当地时间3月9日，Google与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。该框架可构建量子数据集、混合量子模型和经典机器学习模型原型、支持量子电路模拟...