面向应用型人工智能人才培养,提出项目驱动的深度学习应用开发在线开放课程建设方法,通过设计系列案例,并基于TensorFlow框架实现完整项目开发,阐述基于MOOC+SPOC的线上线下结合的混合模式教学实施过程,并探讨基于MOOC课程资源、面向不同学习对象的多种课程教学实施方案,最后对教学实施情况进行总结。
作者:曾晨; 沈宫新 期刊:《大众科技》 2019年第11期
Python语言因为简洁、易读以及扩展性强的特点,成为当下最流行的机器学习语言,通过扩展库NumPy,可以实现快速数组处理功能。同时,Python通过扩展TensorFlow框架,可以直接实现TensorFlow框架的机器学习,但是存在缺少定量分析的问题。文章通过模拟不同数量的数据,分别用NumPy库和TensorFlow框架来实现线性回归,通过比较相同的迭代次数的计算时间,相同的迭代精度的迭代次数的分析,给出了定量数据分析,为NumPy库和TensorFlow框架实践应...
作者:胡潇晗; 杨立 期刊:《信息技术与信息化》 2020年第01期
本文通过深度学习实现了银行卡号的定位与识别功能,通过对数据集的采集与标注,来为深度学习模型提供训练样本。其中,定位功能使用了文本定位EAST模型,并在此基础上扩充并实现了Advanced EAST模型;识别功能采用了CNN(VGG网络架构)与RNN的结合来实现此模型,并以CTC作为损失函数来优化。最后对两个主要功能进行了封装设计,实现了与用户交互使用的功能。
作者:陆忠华; 孙琨; 王彦棡; 王珏; 刘芳 期刊:《科研信息化技术与应用》 2017年第06期
本文研究并实现了大数据平台Hadoop YARN与深度学习框架Tensor Flow的结合。通过对DRF算法的扩展,使得Hadoop YARN在原先支持CPU和内存的基础上,可以对GPU资源进行管理和调度。通过YARN的应用接口,把Tensor Flow封装成了YARN的应用程序之一,把原来的分布式程序在多节点手动分发启动改为了在单节点自动分发启动,单机版不变。本文设计了多组实验对YARN+Tensor Flow进行了多方位的测试,实验结果表明YARN和Tensor Flow相结合相比原生T...
作者:张溦溦; 于金亮; 张豪派; 肖雪; 徐婷; 王宏伟(指导) 期刊:《科学与信息化》 2018年第15期
图像识别技术是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开,TensorFlow框架是谷歌开源的第二代人工智能学习系统。本文记述由图像识别算法卷积神经网络入手,基于TensorFlow语法,在电脑端实现重新训练模型,并将其移植到移动端,实现了移动终端分类器。
作者:陈豪; 吴健 期刊:《现代信息科技》 2019年第21期
针对在人工智能教学当中,学生掌握线性回归之后对其他的初等函数的拟合实现产生的疑问,进行简单的教学研究。主要采用TensorFlow开源软件库,利用Python语言来编写神经网络程序。对于已有的呈现正弦波样态分布的点的集合进行训练,并通过调整训练参数最终得到拟合成功的正弦波模型,可以为其他的初等函数的拟合及以后基于训练模型的预测研究提供一些见解。
作者:王井利; 阎鑫 期刊:《中国科技论文》 2019年第09期
针对当前遥感影像特定目标识别效果较差的现状,基于深度学习网络对高分二号遥感影像特定目标进行准确识别。首先通过引入部分噪声增强样本数据建立样本库并在TensorFlow框架下配置Faster R-CNN网络学习目标特征建立可用于高分二号遥感影像特定目标识别的卷积网络。而后为判别深度学习网络的识别效果,选取遥感影像目标识别效果较好的约束能量最小化(constrained energy minimization,CEM)算法与之比较。最后在待识别遥感影像内生成...
作者:章磊; 姚庆文; 徐伟; 李燕 期刊:《自动化仪表》 2019年第10期
针对一个时变且不确定的复杂系统,设计了一种全新间接型自适应多层类神经网络控制器。运用全新架构的多层类神经网络测算器,对时变受控体的系统参数进行在线识别,创新性地实现了利用极点配置法来计算自适应自我调试控制(STR)控制器参数。试验结果表明,自适应多层类神经网络控制器不论是在瞬时特性或是稳态特性方面,均优于传统的自适应STR控制器。通过对稳定时间、过冲量以及均方根稳态误差值等性能指标的交叉比较,证明了这类控制器...
作者:李楠; 蔡坚勇; 李科; 程玉; 张明伟 期刊:《计算机系统应用》 2020年第02期
人脸识别是视觉识别的一个重要领域,由于人脸识别尺度变化范围大,光照、姿态变化剧烈以及遮挡问题,导致该类非限制条件下的识别难度较大,为了解决该类问题,本文提出了一种基于Tensorflow平台的多Inception模型,通过将多个Inception结构进行串联,再通过分解卷积核的方式减少输入参数,实现了多维度同时卷积再聚合,提高了人脸识别的精度.实验结果表明,该方法在较少参数的条件下能提取出更具区分度的人脸特征,与分类损失方法及融合了其...
近年来,随着人工智能技术的不断兴起,我国大力促进人工智能与教育的融合发展,尝试在大中小学各学段,普通教育、职业教育、终身教育各类型中融入智能教育的理念、知识和方法。笔者主要对面向新疆地区高职院校开设的一门人工智能课程《TensorFlow编程和应用》的建设进行探索与研究,并得出相应的结论。
作者:马兴录; 何爱欣; 李莹莹 期刊:《计算机与现代化》 2019年第11期
与传统工业机械臂相比,桌面型机械臂具有环境多变、人机协作等特点,为其增加视觉功能显得尤为重要。而目前实现机器视觉的应用框架有很多,如何根据机械臂工作环境及性质,搭建合适的视觉应用软硬件平台,以提高机器视觉识别的准确率和效率是本文研究的重点。本文通过采用TensorFlow深度学习框架,利用嵌入式系统的软硬件设计,结合OpenCV等图像处理软件,搭建适合桌面型机械臂的机器视觉二次开发框架,为进一步开发基于视觉的机械臂应用...
作者:费宁; 张浩然 期刊:《计算机技术与发展》 2019年第09期
在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的应用。文中从TensorFlow平台的设计理念出发,分析了平台的框架和基本结构,对每个模块的功能和应用做了详尽阐述。在此基础上,通过建立一个多层深度学习神经网络,分析了输入层、隐藏层、输出层及激励函数...
近年来,由于在多个领域高效率高质量的成功运用,强化学习在机器学习领域和人工智能领域引发极大的关注。越来越多的人开始意识到机器能够自主学习的巨大价值。策略梯度(Policy Gradient)算法是一种基于策略的(policybased)强化学习技术,是强化学习的经典算法之一。以policy-based方法开始,然后介绍Policy Gradient算法的具体内容,最终利用深度学习框架TensorFlow完成该算法的实现。
随着电力系统的发展,对电力系统负荷预测提出了更高的要求。针对传统负荷预测方法在非线性拟合方面的不足,本文引入了时下流行的开源机器学习平台TensorFlow对长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networks,LSTM)进行建模,分析了不同网络结构对实验结果的影响。结果表明,LSTM网络对非线性问题有着较强的拟合能力,在负荷预测方面有着较高的准确度。
作者:侯国栋; 徐敏; 章飞 期刊:《南方农机》 2019年第23期
计算机视觉和人工智能技术现已应用在生产和生活的方方面面,该系统应用了深度学习模型来训练图片,将人工智能技术应用在日常风景图片的艺术化创作上,从而将艺术作品的风格迁移到拍摄的风景图片上,使其具有艺术画的美感。基于此,本文探讨了迁移学习和风格迁移的数学原理及实现思路,借助预训练过的深度神经网络,设计出了软件的整体框架和代码,并用带有NVIDIA显卡的图像工作站来训练此网络,以实现艺术风格的迁移,同时展示了风格迁移的...
作者:靳涛; 张永爱 期刊:《信息技术与网络安全》 2018年第04期
TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测...
作者:李昱锋; 李建宏; 文永明 期刊:《信息技术与网络安全》 2019年第05期
在大规模数据集的背景下,K-means算法随着计算量变大,计算耗时长的问题变得越来越严重。为提高算法计算速度,对传统的K-means算法进行并行化处理。TensorFlow是谷歌开发的开源机器学习库,可部署于不同的计算设备,具有强大表达能力的原语。TensorFlow可以使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)和cuDNN(CUDA Deep Neural Networklibrary)实现GPU计算,充分利用GPU并行计算架构提高算法运行效率。
作者:刘成民; 戴中坚; 陈轩 期刊:《电力工程技术》 2019年第05期
随着大规模分布式电源(DG)接入配电网,配电网的结构由传统的辐射型变为多端电源结构,传统的故障定位方法不再完全满足含DG的配电网系统,对此提出一种基于深度学习的有源配电网故障定位方法。首先通过馈线监控终端采集过电流故障数据与节点电压数据,结合各电源出力数据,形成故障数据向量;然后使用Tensorflow构建基于全连接网络的深度神经网络模型,挖掘故障数据向量与故障支路之间的映射联系,形成故障定位模型;最后利用该模型在线定...
作者:任芳语; 肖扬; 郑思远; 黄任远 期刊:《科技创新导报》 2018年第11期
近年来遥感数据获取手段加强,需要处理的遥感数据量急剧增加。本文针对海量遥感影像数据下目标地物的检测识别,利用Tensor Flow框架尝试将深度学习模型的目标学习与遥感数据处理相结合,对图像中典型目标地物进行检测与识别,从而达到提高遥感地物识别精度的目的。
作者:张皓洋 期刊:《电子技术与软件工程》 2019年第10期
本研究基于迁移学习方法,重新训练TensorFlow深度学习库中的Inception-v3卷积神经网络模型,对5种代表性蛇类进行高精度分类。模型训练结果显示,训练集总体准确率达到99%,测试集总体准确率达到92.3%,模型交叉熵损失值维持在0.015,具有良好的分类准确性。本研究针对此模型开发了一款Web系统,实现了模型Web线上部署,系统实测评估结果显示,对于5种实际蛇类图片,模型实际分类准确率维持在88%-96%之间,具有良好的泛化能力。