机械通过大气教练多少磨炼,layer)输入陶冶多少

人造智能,用计算机完成人类智能。机器通过大气教练多少练习,程序不断自我学习、勘误操练模型。模型本质,一堆参数,描述业务性格。机器学习和深度学习(结合深度神经互连网)。

人工智能,用电脑完成人类智能。机器通过大气教练多少锻炼,程序不断自小编学习、校对陶冶模型。模型本质,一堆参数,描述业务天性。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

价值观计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法同盟Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特Carlo树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和纵深卷积神经互连网(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),计算盘面分类。策略互连网(policy
network),总括每种棋可能率、胜率。训练模型进程,分类方法得到第②手策略,直接策略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)得到习得策略,强化学习自作者对局(蒙特Carlo树状搜寻法)得到矫正策略,回归全体总括得到估值互连网。谷歌(谷歌(Google))《Nature》诗歌,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

伟德国际1946,古板总计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法同盟Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特Carlo树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总括盘面分类。策略互联网(policy
network),统计各种棋几率、胜率。陶冶模型进度,分类方法得到第3手策略,直接策略对历史棋局资料库举行神经互联网学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自小编对局(蒙特Carlo树状搜寻法)拿到革新策略,回归全体总计拿到估值网络。谷歌《Nature》故事集,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

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、处理新闻情势。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出总结结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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、处理音讯格局。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出统计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

数据预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经互连网第3层,第贰层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类几率向量,前5可能率值。

数码预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经互联网第二层,第①层提取图像特点,有用向下传递,最后一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类可能率向量,前5几率值。

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。神经元个性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;开销函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,裁减损失,反向传播(backword
propagation)。

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,输入非线性变化,前向传来;开支函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,减弱损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、练习。深度学习增添中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,多量多少陶冶。

神经互连网算法宗旨,总结、连接、评估、纠错、陶冶。深度学习增加中间隐藏层数和神经元数,互联网变深变宽,大量数据磨炼。

分拣(classification)。输入练习多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标志映射关系(mapping),标记矫正学习不是,提升预测率。有记号学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。练习不钦命鲜明分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RubiconL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数获得意况行动映射,适合两次三番决策领域。半监察学习(semi-supervised
learning),陶冶多少部分有号子,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局地特征,大批量无标志数据完全分布,得到较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不分明)-无监督学习(聚类)。

分拣(classification)。输入练习多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记改良学习不是,提升预测率。有标志学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。练习不内定分明分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,ENCOREL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数拿到景况行动映射,适合两次三番决策领域。半监教育学习(semi-supervised
learning),操练多少部分有记号,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有标志数据局地特征,大量无标志数据完全分布,拿到较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不分明)-无监督学习(聚类)。

纵深学习入门,算法知识、多量数目、总计机(最好GPU)。
学学数学知识,操练进程涉及进度抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),练习进程求解最优解次优解,基本几率统计、高等数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导注脚。

纵深学习入门,算法知识、多量多少、总计机(最好GPU)。
上学数学知识,陶冶进度涉及进度抽象数学函数,定义互连网布局,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),锻炼进度求解最优解次优解,基本可能率计算、高等数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导评释。

经文机器学习理论、基本算法,协助向量机、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、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

经文机器学习理论、基本算法,援救向量机、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、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第③方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,Evoque,C++,Java,Go。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第2方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,Haval,C++,Java,Go。

经典诗歌,最新动态研商成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、新浪、新媒体音信,新陶冶方法,新模型。

经文随想,最新动态讨论成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、博客园、新媒体音信,新训练方法,新模型。

团结入手练习神经网络,选用开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向主要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用各样网络模型陶冶手写数字(MNIST)、图像分类(CIFA奥迪Q3)数据集。

温馨出手陶冶神经互连网,采用开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向首要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉下手,用各类互连网模型陶冶手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAOdyssey)数据集。

学入兴趣工作圈子,统计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、心思分析,理学行业,管理学印象识别,Taobao穿衣,衣裳搭配,款式识别,保证、通讯客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

学入兴趣工作圈子,计算机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、录制目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、心境分析,教育学行业,管理学印象识别,天猫商城穿衣,衣裳搭配,款式识别,保证、通讯客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

行事难点,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,大概瓶颈,结合实际行业领域工作立异,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作要求。

工作难题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,只怕瓶颈,结合具体行业领域工作创新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作须求。

价值观基于规则,器重知识。计算办法为基本机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对不难提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,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。

古板基于规则,器重知识。总结方法为骨干机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征绝对不难提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等世界,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。

TensorFlow辅助异构设备分布式总结(heterogeneous distributed
computing)。异构,包括不相同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU宗旨协同合营。分布式架构调度分配总括财富、容错。TensorFlow扶助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经互连网(recurrent neural
network,PRADONN),长短时间回想互联网(long short-term memory,LSTM,奥迪Q3NN特例)。

TensorFlow匡助异构设备分布式计算(heterogeneous distributed
computing)。异构,包涵差异成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU焦点协同合作。分布式架构调度分配计算财富、容错。TensorFlow扶助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,普拉多NN),长短期回想互联网(long short-term memory,LSTM,RAV4NN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,差距装备运维由框架完结,用户钦命什么设置做什么样运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,达成全数深度学习内容,前向传来、反向传播、图形计算。共享练习模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进程,更大更扑朔迷离互连网,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不一样装备运维由框架完结,用户钦命什么设置做什么运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,完毕全部深度学习内容,前向传来、反向传播、图形计算。共享陶冶模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进度,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

探究人群。学者,深度学习理论探究,互连网模型,修改参数方法和辩论,产耱科研战线,理论商讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有互联网模型适配应用,达到更好立人日木,模型革新,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供卓越模型。工业研讨者,驾驭种种模型网络布局、算法已毕,阅读优异诗歌,复现成果,应用工业,主流人群。

探究人群。学者,深度学习理论研讨,网络模型,修改参数方法和辩护,产耱科研战线,理论研究、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型革新,新算法革新应用现有模型,为上层应用提供精美模型。工业切磋者,了然各类模型互联网布局、算法已毕,阅读卓绝故事集,复现成果,应用工业,主流人群。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、5人低精度数据存储。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(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、八位低精度数据存储。

TensorFlow性格。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只必要打造图,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。产研结合(connect
research and
production),火速试验框架,新算法,陶冶模型。自动求微分(auto-differentiation),只需求定义预测模型结构、目的函数,添加多少。多语言帮忙(language
options),Python、C++、Java接口,C++完毕基本,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化质量(maximize
performance),线程、队列、分布式计算匡助,TensorFlow数据流图不一致总计成分分配不一样装备,最大化利用硬件财富。

TensorFlow性子。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总计,只要求打造图,书写总结内部循环,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。产研结合(connect
research and
production),火速试验框架,新算法,磨练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需求定义预测模型结构、目的函数,添加多少。多语言资助(language
options),Python、C++、Java接口,C++完结基本,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、分布式总括支持,TensorFlow数据流图不相同总计成分分配不相同装备,最大化利用硬件能源。

运用集团。谷歌、京东、中兴、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

使用商店。谷歌(Google)、京东、One plus、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

二零一四.4,0.8版辅助分布式、多GPU。二零一四.6,0.9版帮忙活动装备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图统计TensorFlow
Fold。

二零一六.4,0.8版协理分布式、多GPU。二〇一四.6,0.9版协助活动装备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总计TensorFlow
Fold。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRubiconC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二〇〇八年早先,最大图像识别数据库,1500万张有记号高分辨率图像数据集,23000门类,比寒用一千种类各一千图像,120万教练图像,5万认证图像,15万测试图像。每年约请知名IT公司测试图片分类种类。Top-1,预测输出可能率最高档次错误率。Top-5,预测输出可能率前五连串错误率。二零一六,CUImage目标检测第①,商汤科学技术、东方之珠汉语高校;CUvideo视频物体检测子项目第三,商汤科学和技术、香江汉语高校;SenseCUSceneParsing场景分析第1,商汤科技(science and technology)、香港(Hong Kong)汉语大学;Trimps-Soushen目的定位第壹,公安部三所NUIST录制物体探测多少个子项目第1,卢布尔雅那音信工程高校;Hikvvision场景分类第3,海康威视;
Kaggel,二〇〇八年创建,数据发掘、数据解析揣度竞技在线平台。集团出多少出钱,总计机化学家、地文学家、数据数学家领取义务,提供消除方案。3万到25万美金奖励。
天池大数量比赛,阿里,穿衣搭配、搜狐互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVOdysseyC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年上马,最大图像识别数据库,1500万张有号子高分辨率图像数据集,2三千品类,比寒用一千序列各1000图像,120万教练图像,5万验证图像,15万测试图像。每年约请有名IT公司测试图片分类种类。Top-1,预测输出可能率最高档次错误率。Top-5,预测输出几率前五连串错误率。二〇一六,CUImage目标检测第二,商汤科学技术、东方之珠粤语高校;CUvideo录像物体检测子项目第二,商汤科技(science and technology)、Hong Kong普通话大学;SenseCUSceneParsing场景分析第③,商汤科学技术、东方之珠汉语大学;Trimps-Soushen指标定位第贰,公安部三所NUIST录制物体探测多少个子项目第②,瓦伦西亚音讯工程大学;Hikvvision场景分类第②,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创立,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。集团出多少出钱,计算机数学家、地数学家、数据数学家领取任务,提供化解方案。3万到25万加元奖励。
天池大数据比赛,Ali,穿衣搭配、今日头条互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

国爱妻工智能公司。腾讯优图、Ali云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科学和技术、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、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像录像智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科学技术,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,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、语义角色标注。地平线,嵌入式。

国爱妻工智能集团。腾讯优图、Ali云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科学和技术、商汤科技(science and technology)、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、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、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。科大讯飞,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、语义角色标注。地平线,嵌入式。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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