缘分天空，美丽的梦的博客

人工智能无疑是计算机世界的前沿领域，而深度学习无疑又是人工智能的研究热点，那么现在都有哪些开源的深度学习工具，他们各自的优缺点又是什么呢？最近zer0n和bamos在GitHub上发表了一篇文章，对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。网络和模型能力Caffe可能是第一个主

一、概述Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其

本文翻译杰森布朗利博士的博文，如想查看原文请点击链接时间序列预测可以被定义为监督学习问题。对时间序列数据进行重新组可以让你访问针对您问题的标准线性和非线性机器学习算法。在这篇文章中，您将发现如何将你的时间序列问题重新组织为机器学习的监督学习问题。阅读这篇文章后你将会知道：什么是监督式学习，以及它是如何成为所有预测性建模机器学习算法的基础用于构建时间序列数据集的滑动窗口方法以及如何使用它。如何使用滑...

注：该文章是翻译于詹姆斯.布朗利的一篇论文。如若参考原文请点击原文链接，查看。像深度学习这样的机器学习方法（RNN，比如LSTM）可用于时间序列预测。在使用机器学习之前，时间序列预测问题必须重新构建为监督学习问题。从一个输入序列对到一个输出序列对。本教程中，您将了解如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法一起使用监督学习问题。完成本教程后，将会知道：如何开发一个函数将时间序列数据集转...

一、Tensorflow模型的保存和提取方法1、Tensorflow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将Tensoreflow模型保存到指定的路径中，saver.save(sess,'model/model.ckpt).实际在这个文件目录下有4个文件：checkpoint 文件保存了一个录下多有的模型文件列表，m...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23869697/article/details/80683163简介受限玻尔兹曼机是一种无监督，重构原始数据的一个简单的神经网络。 受限玻尔兹曼机先把输入转为可以表示它们的一系列输出；这些输出可以反向重构这些输入。通过前向和后向训练，训练好的网络能够提取出输入中最重要的特征。为什么RBM很重要？因为它能够自动地从输入中提取...