人造智能,学习笔记TF0肆5

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、管理音信方式。输入层(input
layer)输入练习多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

TensorFlow匡助异构划设想备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包蕴不相同成分,异构网络、异构数据库。异构划设想备,CPU、GPU宗旨协同合营。布满式架构调治分配总结财富、容错。TensorFlow匡助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经互联网(recurrent neural
network,翼虎NN),长短时间回想互联网(long short-term memory,LSTM,福睿斯NN特例)。

学入兴趣职业领域,Computer视觉,自然语言管理,预测,图像分类、目的检查实验、摄像目的质量评定,语音识别、语音合成、对话系统、机译、文摘、心理分析,艺术学行当,法学影象识别,天猫穿衣,衣裳搭配,款式识别,保证、通讯客服,对电话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

深度学习入门,算法知识、大批量数目、Computer(最佳GPU)。
读书数学知识,磨炼进度涉及进程抽象数学函数,定义互联网布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),锻炼进程求解最优解次优解,基本可能率总结、高端数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导注明。

机械学习赛事。
ImageNet ILSV奥德赛C(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检查评定、图像识别算法。20十年上马,最大图像识别数据库,1500万张有标记高分辨率图像数据集,2两千类型,比寒用1000体系各一千图像,120万磨练图像,伍万证实图像,一40000测试图像。每年约请盛名IT公司测试图片分类体系。Top-1,预测输出可能率最高类型错误率。Top-伍,预测输出可能率前5种类错误率。201陆,CUImage目的检查测试第3,商汤科学和技术、香江中大;CUvideo录制物体格检查测子项目第壹,商汤科技(science and technology)、Hong Kong中大;SenseCUSceneParsing场景分析第3,商汤科技(science and technology)、Hong Kong中大;Trimps-Soushen目标一定第二,警察局3所NUIST视频物体探测七个子项目第3,阿塞拜疆巴库音信工程大学;Hikvvision场景分类第壹,海康威视;
Kaggel,20十年创设,数据开掘、数据解析估量比赛在线平台。公司出多少出钱,计算机化学家、物文学家、数据地管理学家领取职务,提供化解方案。3万到2伍万加元奖励。
天池大数量竞技,Ali,穿衣搭配、腾讯网互动预测、用户重复购买行为预测,赛题战术。

出色机器学习理论、基本算法,协理向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经互联网、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

TensorFlow天性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总结,只须要营造图,书写计算内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。生产商讨结合(connect
research and
production),快捷试验框架,新算法,练习模型。自动求微分(auto-differentiation),只必要定义预测模型结构、目的函数,增添数据。多语言帮忙(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现大旨,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化质量(maximize
performance),线程、队列、布满式总结支持,TensorFlow数据流图不相同总结元素分配不一样器具,最大化利用硬件能源。

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研商人群。学者,深度学习理论探究,网络模型,修改参数方法和斟酌,产耱科学研商战线,理论讨论、模型试验,新手艺新理论敏感。算法创新者,现存互连网模型适配应用,到达更加好立人日木,模型革新,新算法立异应用现成模型,为上层应用提供优质模型。工业钻探者,理解各样模型互联网布局、算法完结,阅读优良杂文,复现存果,应用工业,主流人群。

多少预管理,图片,图像居中、灰度调节、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调解。输入神经网络第3层,第二层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类可能率向量,前5可能率值。

观念基于规则,正视知识。总计情势为主干机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,根据世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征相对轻松提取,语音一维复复信号、图像2维空域实信号等世界,提取特征不便。深度学习,神经互联网每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高端程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第二方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,奥迪Q5,C++,Java,Go。

深度学习入门,算法知识、大量数据、Computer(最棒GPU)。
学学数学知识,锻炼进度涉及进程抽象数学函数,定义互联网布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),练习进度求解最优解次优解,基本概率总括、高端数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导注脚。

神经互联网算法主旨,计算、连接、评估、纠错、练习。深度学习扩张中间隐藏层数和神经元数,互连网变深变宽,大批量数额练习。

参考资料:
《TensorFlow才具解析与实战》

国妻子工智能公司。腾讯优图、Ali云ET、百度无人驾乘,搜狗、云从科技(science and technology)、商汤科学技术、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科学技术,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检查实验是、图片自动化标识、图像摄像智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科学和技术,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。中国科学技术大学讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义剧中人物标注。地平线,嵌入式。

价值观Computer器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法协作Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特Carlo树寻觅法(Monte 卡洛 tree
search,MCTS)和纵深卷积神经互连网(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总括盘面分类。战略网络(policy
network),计算每一个棋可能率、胜率。练习模型进程,分类方法赚取第二手战术,直接计谋对历史棋局资料库进行神经互连网学习(深度卷积神经网络)获得习得战略,强化学习自己对局(蒙特Carlo树状搜寻法)得到革新战略,回归全部计算获得估值网络。谷歌《Nature》诗歌,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌(谷歌(Google))云平台、找寻),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8个人低精度数据存款和储蓄。

经文机器学习理论、基本算法,辅助向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经互连网、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

专门的工作难题,精确率、坏案例(bad
case)、识别速度,或许瓶颈,结合现举办当领域专门的职业创新,最新调查研讨成果,调度模型,更动模型参数,贴近工作必要。

二〇一四.4,0.八出版协会助分布式、多GPU。二〇一四.6,0.玖版帮衬移动设备。201⑦.二,一.0版Java、Go实验API,专用编写翻译器XLA、调节和测试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总计TensorFlow
Fold。

理念基于规则,依赖知识。计算情势为基本机器学习,主要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依据世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对轻易提取,语音1维时限信号、图像2维空域信号等世界,提取特征不便。深度学习,神经互连网每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高档程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第二方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,奥迪Q叁,C++,Java,Go。

分拣(classification)。输入磨练多少特征(feature)、标志(label),寻觅特色和标识映射关系(mapping),标志校对学习不是,进步预测率。有标记学习为监察学习(supervised
learning)。无监察和控制学习(unsuperVised
learning),数据只有特点未有标志。练习不钦赐分明分类,数据聚群结构,相似类型聚集一齐。未有标识数据分结合,聚类(clustering);成功激情制度,强化学习(reinforcement
learning,BMWX五L)。延迟表彰与磨炼相关,激励函数获得景况行动映射,适合三番五次决策领域。半监察和控制学习(semi-supervised
learning),锻炼多少部分有标识,部分从没,数据布满必然不完全自由,结合有记号数据局地特征,多量无标识数据总体布满,获得较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标志不明显)-无监督学习(聚类)。

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和煦动手练习神经网络,选用开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向主要汇聚视觉、语音,初学最佳从计算机视觉入手,用各类网络模型练习手写数字(MNIST)、图像分类(CIFA中华V)数据集。

国内人工智能集团。腾讯优图、Ali云ET、百度无人开车,搜狗、云从科技(science and technology)、商汤科学技术、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科学和技术,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特殊形体追踪检查测试是、图片自动化标识、图像摄像智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科学和技术,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。中国科学技术大学讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义剧中人物标注。地平线,嵌入式。

201陆.4,0.八版帮忙分布式、多GPU。201陆.陆,0.九版援助活动道具。2017.二,一.0版Java、Go实验API,专用编写翻译器XLA、调节和测试工具Debugger,tf.transform数据预管理,动态图计算TensorFlow
Fold。

深度学习,利用已知多少学习模型,在鲜为人知数据做出预测。神经元本性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性别变化化,前向传来;费用函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调治权重参数,减弱损失,反向传播(backword
propagation)。

历史观计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合营Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特Carlo树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值互联网(value
network,盘面评估函数),计算盘面分类。战略互联网(policy
network),计算每种棋可能率、胜率。演练模型进度,分类方法得到第叁手计谋,直接计谋对历史棋局资料库进行神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得攻略,强化学习自己对局(蒙特Carlo树状搜寻法)得到改进战略,回归全部总括获得估值网络。谷歌《Nature》诗歌,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

人工智能,用计算机完毕人类智能。机器通过巨量磨练多少磨炼,程序不断自己学习、修正陶冶模型。模型本质,一群参数,描述业务本性。机器学习和纵深学习(结合深度神经互联网)。

精粹故事集,最新动态研究成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检验,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、天涯论坛、新媒体音信,新兵练习练方法,新模型。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌(谷歌(Google))云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、6个人低精度数据存款和储蓄。

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、管理音信方式。输入层(input
layer)输入陶冶多少,输出层(output layer)输出总括结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

经文散文,最新动态商讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检查测试,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、天涯论坛、新媒体新闻,新兵练习练方法,新模型。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,分歧道具运转由框架完毕,用户钦赐什么设置做怎样运算。完全部独用立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,落成全体深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总括。共享练习模型,TensorFlow
slim模块。未有编写翻译进程,更加大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调节和测试。

办事难点,精确率、坏案例(bad
case)、识别速度,恐怕瓶颈,结合实际行当领域专门的工作立异,最新调研成果,调解模型,更换模型参数,贴近专门的学问须求。

TensorFlow天性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总括,只供给营造图,书写计算内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。生产斟酌结合(connect
research and
production),连忙试验框架,新算法,磨练模型。自动求微分(auto-differentiation),只必要定义预测模型结构、目的函数,增加数量。多语言协理(language
options),Python、C++、Java接口,C++达成主旨,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义别的语言接口。优化品质(maximize
performance),线程、队列、分布式总计援救,TensorFlow数据流图差异总计成分分配分歧装备,最大化利用硬件财富。

温馨入手练习神经互联网,选取开源深度学习框架,首要思量用的人多,方向入眼汇聚视觉、语音,初学最佳从计算机视觉出手,用种种网络模型锻炼手写数字(MNIST)、图像分类(CIFA凯雷德)数据集。

人造智能,用微型计算机落成人类智能。机器通过大批量锻炼多少陶冶,程序不断自己学习、创新操练模型。模型本质,一批参数,描述业务特色。机器学习和纵深学习(结合深度神经互联网)。

运用商城。谷歌(Google)、京东、One plus、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在鲜为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性别变化化,前向传来;开支函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调节权重参数,减弱损失,反向传播(backword
propagation)。

数量预管理,图片,图像居中、灰度调节、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调度。输入神经互连网第1层,第二层提取图像特点,有用向下传递,最终1层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类可能率向量,前伍概率值。

采纳市四。谷歌(谷歌(Google))、京东、诺基亚、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

TensorFlow支持异构划设想备布满式计算(heterogeneous distributed
computing)。异构,包罗分歧成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU大旨协同合营。分布式架构调整分配总计财富、容错。TensorFlow援救卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,LX570NN),长短时间记念互联网(long short-term memory,LSTM,TiguanNN特例)。

学入兴趣工作圈子,Computer视觉,自然语言管理,预测,图像分类、目的检查实验、摄像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机译、文摘、激情分析,法学行当,医学印象识别,天猫商城穿衣,衣裳搭配,款式识别,保障、通讯客服,对电话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

神经网络算法大旨,计算、连接、评估、纠错、磨练。深度学习增添中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数据演习。

参考资料:
《TensorFlow手艺解析与实战》

分类(classification)。输入演练多少特征(feature)、标识(label),寻觅特色和标识映射关系(mapping),标识改正学习不是,进步预测率。有暗记学习为监察学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特点未有标识。磨练不点名鲜明分类,数据聚群结构,相似类型集中一齐。未有标志数据分结合,聚类(clustering);成功激情制度,强化学习(reinforcement
learning,LacrosseL)。延迟奖励与教练相关,激励函数得到意况行动映射,适合连续决策领域。半监医学习(semi-supervised
learning),陶冶多少部分有记号,部分未有,数据布满必然不完全自由,结合有号子数据局地特征,大量无标识数据完整布满,得到较好分类结果。有监察和控制学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标识不鲜明)-无监察和控制学习(聚类)。

机器学习赛事。
ImageNet ILSVHighlanderC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检查测试、图像识别算法。2010年开端,最大图像识别数据库,1500万张有标识高分辨率图像数据集,2三千品种,比寒用1000体系各一千图像,120万教练图像,伍万认证图像,壹四千0测试图像。每年邀约有名IT企业测试图片分类连串。Top-一,预测输出可能率最高等次错误率。Top-5,预测输出概率前5类别错误率。201陆,CUImage目的检验第2,商汤科学技术、香港(Hong Kong)中大;CUvideo摄像物体格检查测子项目第2,商汤科学技术、Hong Kong中大;SenseCUSceneParsing场景分析第3,商汤科学技术、Hong Kong中大;Trimps-Soushen目的定位第贰,公安局三所NUIST摄像物体探测两个子项目第一,波尔图消息工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,20十年成立,数据开采、数据解析预测竞技在线平台。集团出多少出钱,Computer地经济学家、化学家、数据化学家领取职责,提供消除方案。三万到贰四万美元表彰。
天池大额比赛,Ali,穿衣配搭、和讯互动预测、用户重复购买行为预测,赛题计策。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,分裂装备运维由框架完结,用户钦点什么设置做什么样运算。完全部独用立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,完毕全数深度学习内容,前向传来、反向传播、图形计算。共享磨练模型,TensorFlow
slim模块。未有编写翻译进度,更加大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调节和测试。

钻探人群。学者,深度学习理论研商,网络模型,修改参数方法和争论,产耱调查探讨战线,理论讨论、模型试验,新才具新理论敏感。算法革新者,现存网络模型适配应用,达到更加好立人日木,模型创新,新算法革新应用现存模型,为上层应用提供优秀模型。工业商量者,理解各个模型网络布局、算法达成,阅读优良散文,复现有果,应用工业,主流人群。