1.人工智能框架 机器学习的三要素:模型、学习策略、优化算法。 当我们用机器学习来解决一些模式识别任务时,一般的流程包含以下几个步骤: 1.1.浅层学习和深度学习 浅层学习(Shallow Learning):不涉及特征学习,其特征主要靠人工经验或特征转换方法来抽取。 底层特征VS高层语义:人们对文本、图像的理解无法从字符串或者图...
链接:AI-System/Textbook/第3章-深度学习框架基础/3-前言.md at main · microsoft/AI-System 深度神经网络算法具有高度模块化的特点 算法研究者在为具体应用设计神经网络模型时,能够通过沿着宽度和深度方向堆叠组合基本处理层的方式,构建起任意复杂的神经网络模型 需求: 扩大神经网络规模对算力需求也相应提升,就需要...
一、什么是TensorFlow 是一个开源的人工智能框架,是由Google Brain团队开发的深度学习框架。它最初是作为一个内部工具,用于Google的机器学习和深度神经网络研究,后来在2015年11月开源。TensorFlow提供了一套用于构建和训练深度学习模型的工具和库。它的核心是针对大规模机器学习的多功能数学库。 二、TensorFlow的特点 强大...
Torch是一个非主流的深度学习框架,它是基于Lua语言的。而现在主流的深度学习框架使用的语言基本都是Python,所以用Torch就会显得很非主流。但是Facebook的人工智能研究所使用的就是Torch,Torch非常适用于卷积神经网络,同时它的灵活度也很高。 有一个特点就是:它是命令式的,支持动态模型。大多数的机器学习框架都是支持...
人工智能框架就是其中一种基础设施。“人工智能框架”其中一种是“深度学习框架”，因为如今的人工智能世界，深度学习是主流，深度学习框架是主流中的激流。多年前的北京海淀区五道口，橘色路灯下，年轻的荷尔蒙，明澈的生命力在四处乱逛，互联网公司占据大部分的办公楼宇。那时候网站就是高科技。有了搜狐网易新浪门户...
在王海峰看来，当前新一代人工智能技术的发展，离不开芯片与深度学习框架这一“软”一“硬”两大基础。“随着中国科研创新能力的提升，在技术领域取得大量突破，AI基础与核心技术层面与国外的差距正在越来越小。”他说。围绕芯片领域硬、软件发展的机遇，他认为，在硬件方面，面向AI计算的AI芯片，某种意义上会成为我国...
一、深度学习框架与人工智能的关系 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对数据的自动提取和特征学习。而深度学习框架则是为了简化深度学习模型的构建和训练过程而设计的工具集。它们提供了丰富的算法库、高效的计算能力以及便捷的模型部署方式，使得研究人员和开发者能够更加...
可以观察到，人工智能国际巨头纷纷投入重金将开源深度学习框架，比如国际，谷歌公司推出TensorFlow，脸书公司的PyTorch， 亚马逊公司的MXNet。国内，百度公司的PaddlePaddle，华为公司的Mindspore，旷视科技的MegEngine，北京一流科技的OneFlow。巨头们的鹰隼之眼目的何为？抢，人工智能开发和使用生态的中心，抢，与开发者互动和...
选择深度学习框架 概述 选择合适的深度学习框架是人工智能开发的关键一步。目前,TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的深度学习框架,它们都提供了强大的工具来构建和训练神经网络模型。选择时应考虑性能、易用性、社区支持、可扩展性和模型的复杂性等因素。 性能对比 TensorFlow和PyTorch都进行了性能优化,提供了多种工具和...
人工智能的基因,深植开源。 方滨兴院士说:“现阶段,人工智能基础性算法已经较为成熟,构建算法模型的工具库成为各大巨头科技厂商追逐的目标,许多厂商将算法进行工程实现,并封装为软件框架,以开源为手段,给开发者使用。” 技术原理是,在人工智能算法的海洋中,深度学习的通用性比机器学习的要强。深度学习框架的主导型就更...