基于强化学习的大规模多任务机器人训练

  大规模的多任务数据收集系统 MT-Opt 和 Actionable Models 的基石是训练数据的数量和质量;  用 MT-Opt 学习 我们通过在各任务间转移数据和重新平衡每个任务的数据来解决数据收集不平衡的问题;我们可以从大规模、多样化的真实机器人数据集中收集和学习许多不同的任务;一个用于数据收集自动化和多任务 RL 训练的全新多任务 RL 系统;同时为多个机器人收集多个不同任务的数据

最新进展|TensorFlow Quantum 一岁啦!

在量子机器学习或量子-经典混合模型(包括判别式模型和生成式模型)中使用 TensorFlow Quantum 的许多研究文章被发布;我们也会讨论量子计算和机器学习在 TensorFlow Quantum 中的未来;//arxiv.org/abs/1812.04948   未来计划 我们即将发布 TensorFlow Quantum 0.5.0;//arxiv.org/pdf/2011.02966 生成式模型 https;//github.com/tensorflow/quantum 探索量子在机器学习领域中的优势 https

算法研究|全新视角解读深度学习中的泛化

经过预训练的 ViT 在理想情况下的优化速度更快 我们还可以使用此框架研究数据增强;预训练模型泛化能力的增强几乎总能带来其在理想情况下优化能力的提高;理想情况下的模型使用五百万个样本训练一个周期;现实情况下的模型使用 50000 个样本训练 100 个周期;我们发现现实情况模型和理想情况模型之间的测试误差非常相近

社区分享|TensorFlow Recommenders-Addons 开源啦!

便于稀疏参数在线训练并实时线上加载模型 3. 支持EV的查询以及相关 Optimizer 的参数更新 4. API 设计兼容原生 TensorFlow;...) 其他参数同 tf.Variable tfra.embedding_variable.GradientDescentOptimizer(...) 参数同 TensorFlow tfra.embedding_variable.AdagradOptimizer(...) 参数同 TensorFlow tfra.embedding_variable.AdamOptimizer(...) 参数同 TensorFlow   3.2.4 模型保存与恢复 我们采用全量+增量的方式保存稀疏模型 1. 全量模型 通过 EVImport/EVExport 两个 Op 对 EV 进行保存与恢复;学习成本低   2.1 实现原理及 API 设计 2.1.1 分层表达稀疏参数 推荐模型的稀疏参数通常存于 HashTable 中;1)) 3. 兼容原生 TensorFlow API 的稀疏参数查询 ids = ...;我们需要迭代参数是个可被 Tenso

稀疏推理如何加速移动设备与网页神经网络?

稀疏化将模型的推理时间缩短了 30%;密集模型的处理时间是稀疏模型或蒸馏模型的 2 倍;相同质量的密集模型(左)、蒸馏模型(中)和稀疏模型(右)的执行时间比较情况;质量相同的密集模型(左)和稀疏模型(右)在处理 Google Meet 背景特征时花费的时间比较;网络的稀疏度会同时影响推理速度和质量

活动|想了解 TensorFlow 与强化学习?本周四「社区说」期待与你线上相会

直播写代码;并邀请到来自个国内不同技术方向的谷歌开发者专家以及对技术有热情、愿意分享的嘉宾;聆听机器学习方向的谷歌开发者专家孔晓泉带来的分享与提出自己在技术学习中遇到的一些问题;最近写的代码;很多小伙伴通过线上参与活动

离散世界模型,带你轻松玩转 Atari 游戏

DreamerV2 使用的世界模型的学习过程;DreamerV2 的表现超过了顶级无模型智能体 DreamerV2 在 55 款 Atari 游戏(部分)中学习的行为;使用高斯预测器的早期世界模型就无法精确匹配下一幅可能图像在多个高斯表征上的分布情况;预测器 会学习在不获取要进行计算图像的情况下猜测随机表征;世界模型自动学习计算其图像的紧凑表征

TensorFlow Probability 联合分布变分推断工具,估计权重的贝叶斯可信区间更简单

下图显示了三个 VI 代理后验得到的四个模型参数的可信区间;IAF 代理后验也使用 tfp.vi.fit_surrogate_posterior 训练;tf.linalg.LinearOperatorDiag) # Independence among the 85 county effects.;由于训练后的代理后验是 TFP 分布;//arxiv.org/abs/1601.00670   表达性代理后验 接下来我们用 VI 估计参数的后验分布

产品更新|用于语音压缩的新型极低比特率编解码器,Lyra 长什么样?

将低比特率视频和语音编解码器相结合;生成模型使用这些特征重建语音信号;Speex、MELP、AMR 等其他编解码器虽然也能够实现与 Lyra 相当的比特率;音频编解码器的比特率越低;Lyra 利用这些强大的新型自然语音生成模型

3D 语义分割、目标检测、实例分割是什么神仙操作?TF 3D 技术让你一目了然

并对合并后的特征进行子流形稀疏卷积 上述稀疏卷积网络是 TF 3D 中提供的 3D 场景理解流水线的主干;//arxiv.org/abs/1703.10277   3D 目标检测 3D 目标检测模型预测每个体素的大小、中心、旋转矩阵以及目标语义分数;TF 3D 包含用于最先进 3D 语义分割、3D 目标检测和 3D 实例分割的训练和评估流水线;右侧为 3D 实例分割模型在来自 ScanNet 数据集 的场景上的示例输出 我们将介绍 TF 3D 提供的高效可配置的稀疏卷积主干;来自 ScanNet 数据集的室内场景的 3D 语义分割 3D 语义分割模型 https

社区分享|Arm 中国生态技术市场经理教你玩转 TFLite Micro 端云一体解决方案

  1.1模型转换 将一个已训练好的 TensorFlow 模型转换为可以在嵌入式设备中运行的 TensorFlow Lite 模型可以使用 TensorFlow Lite 转换器 Python API;并添加 tensorflow 目录中除 lite/micro/kernels 以及 lite/micro/tools 文件以外的所有源文件(包含 .c 和 .cc);#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h";注意 在添加 tensorflow/lite/micro/kernel 目录下的源文件时需要区分 reference 算子和 Arm CMSIS-NN 优化加速算子;1. 将 TencentOS Tiny 源码中 qcloud-iot-explorer-sdk 整个目录复制到工程目录中

【入门教程】TensorFlow 2 模型:深度强化学习

info = env.step(action) # 让环境执行动作;# 让环境执行动作;会返回动作执行后的下一个状态和当前回合所获得的奖励值(比如我们选择向左推动小车并执行后;一个好的动作应当能够最大化整个游戏过程中获得的奖励之和;action = env.action_space.sample() # 选择随机动作(探索)

【前沿研究】机器学习助力智能家居,支持 ESP32 的 TensorFlow Lite Micro 发布

这个示例使用的是人员检测(它在人脸出现在摄像头前时进行检测);使用 ESP32 交叉构建所需的工具链和实用工具设置开发主机;ESP-EYE 开发者套件包括 ESP32 Wi-Fi/BT MCU 和一个 200 万像素的摄像头;使用以下命令生成示例项目;    人员检测或门铃摄像头

【更新发布】TensorFlow Lite 针对自然语言处理的系列实用功能更新

新的预训练 NLP 模型 创建您自己的 NLP 模型 TensorFlow NLP 模型转换为 TensorFlow Lite 更轻松 在移动设备上部署这些模型   使用新的预训练 NLP 模型 参考应用 参考应用是一组开源移动应用;开发者可以在没有内置 TensorFlow Lite 等效算子的情况下利用 TensorFlow 算子在 TensorFlow Lite 上运行模型;NLP 模型转换为 TensorFlow Lite 更轻松 由于 TensorFlow Lite 内置算子库仅支持部分 TensorFlow 算子;使用 TensorFlow Lite 运行推理比以前要容易得多;现在这些模型可以轻松转换为 TensorFlow Lite 并采用必要的算子运行

【入门教程】TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络

    使用 Keras 建立基于循环神经网络的文本生成模型 循环神经网络(Recurrent Neural Network;13        for t in range(self.seq_length);将上一个时刻 t-1 的 RNN 单元状态 state 和序列的第 t 个元素 inputs[t;12        state = self.cell.get_initial_state(batch_size=self.batch_size;5        self.seq_length = seq_length

【社区榜单】TensorFlow 社区双周问答贡献光荣榜(第三期)

社区双周问答贡献光荣榜;快来 TensorFlow 社区;欢迎马上前往 TensorFlow 社区首页 问答版块;  双周问答贡献榜用户公布 本期问答贡献榜用户公布        ○  双周被采纳最多                 ■  Yongqiang Cheng;TensorFlow 开发者出道计划

【前沿研究】轻又快!开源 TensorFlow Lite 设备端推荐解决方案

为设备端场景构建和训练高质量个性化推荐模型 一款电影推荐演示应用;可收集用户活动日志、使用收集到的日志训练推荐模型以及提供推荐模型;每个用户活动(如观看电影)都被嵌入到嵌入向量中;    示例 为了演示设备端推荐模型的质量和用户体验;在设备端部署推荐模型

【入门教程】​TensorFlow 2.0 模型:卷积神经网络

如何使用 tf.keras 构建卷积神经网络模型;在该示例中我们使用了 TensorFlow Datasets 和 tf.data 载入和预处理数据;    使用 tf.keras 构建卷积神经网络模型 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network;    快速载入并使用经典的 CNN 模型 tf.keras.applications 中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构;TensorFlow Datasets 的使用简介及  TFDS 中载入 voc2007 数据集 Q6

【更新发布】TensorFlow Lite 助力产品落地

TensorFlow Lite 支持在边缘设备上运行机器学习框架 TensorFlow 模型推理;TensorFlow Lite 提供了基准工具来度量模型的性能;模型针对 TensorFlow Lite 进行了优化;TensorFlow Lite 已支持在 NNAPI(面向 Android)和 GPU(面向 iOS 和 Android)上运行模型;无论是 TensorFlow Lite Model Maker 创建的模型

机器学习 Study Jam 第三季报名启动!组队通关,快乐 x 3!


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