学习笔记TF045

2019-11-09 03:19栏目:千亿平台
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人造智能,用Computer完成人类智能。机器通过大气演练多少练习,程序不断自己学习、更正练习模型。模型本质,一批参数,描述业务特色。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

传总括算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法协作Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特Carlo树找寻法(Monte Carlo tree search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)。评估价值互联网(value network,盘面评估函数),计算盘面分类。战术互联网(policy network),计算每一个棋可能率、胜率。锻练模型进度,分类方法获得第一手战略,直接攻略对历史棋局资料库实行神经互连网学习(深度卷积神经网络)获得习得战略,深化学习自己对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得校勘攻略,回归全部计算获得评估价值网络。谷歌《Nature》散文,《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、管理消息格局。输入层(input layer)输入练习多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间掩没层(hidden layer)向前传播数据。

数据预管理,图片,图像居中、灰度调治、梯度锐化、去除噪声、偏斜度调解。输入神经网络第意气风发层,第风流浪漫层提取图像特点,有用向下传递,最终豆蔻梢头层输出结果。前向传来(forword propagation)。分类可能率向量,前5概率值。

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。神经元脾性,激活函数(activation function),非线性函数,输入非线性别变化化,前向传播;开支函数(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)。

神经互连网算法宗旨,计算、连接、评估、纠错、练习。深度学习扩充中间掩没层数和神经元数,网络变深变宽,大批量数量锻炼。

分类(classification)。输入练习多少特征(feature)、标志(label),搜索特色和符号映射关系(mapping),标志改良学习不是,升高预测率。有标记学习为监察学习(supervised learning)。无监察和控制学习(unsuperVised learning),数据独有特点未有标志。练习不点名鲜明分类,数据聚群结构,相近类型集中一同。未有标志数据分结合,聚类(clustering);成功激情制度,加强学习(reinforcement learning,KoleosL)。延迟奖赏与教练相关,鼓舞函数获得处境行动映射,符合一而再三番一次决策领域。半督察学习(semi-supervised learning),训练多少部分有标记,部分从没,数据布满必然不完全自由,结合有号子数据局地特征,大量无标识数据全部布满,获得较好分类结果。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(标识不显著)-无监控学习(聚类)。

深度学习入门,算法知识、大量数目、Computer(最好GPU)。
上学数学知识,练习进程涉及进程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化指标,定义损失函数(loss function),练习进程求解最优解次优解,基本可能率总计、高端数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导申明。

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

编制程序工具(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第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,Rubicon,C++,Java,Go。

经文故事集,最新动态研商成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检查测量检验,MSCNN,博客、笔记、Wechat公众号、博客园、新媒体音讯,新兵训练练方法,新模型。

和谐入手练习神经互连网,采纳开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向首要集中央广播台觉、语音,初学最棒从Computer视觉入手,用各样互联网模型练习手写数字(MNIST)、图像分类(CIFA福睿斯)数据集。

学入兴趣职业圈子,Computer视觉,自然语言管理,预测,图像分类、目的检查实验、摄像目的检查实验,语音识别、语音合成、对话系统、机译、文摘、心思剖析,文学行当,文学影象识别,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,人机自然语言交互作用。

行事难题,准确率、坏案例(bad case)、识别速度,恐怕瓶颈,结合现进行当领域工作立异,最新调研成果,调治模型,更正模型参数,临近专门的职业需求。

历史观基于法规,信任知识。计算方法为骨干机器学习,主要的是做特色工程(feature engineering),调参,依据世界经历提取特征,文字等庞然大物领域,特征相对轻松提取,语音风流洒脱维明确性非复信号、图像二维空域随机信号等世界,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帮助异构划杜撰备布满式总括(heterogeneous distributed computing)。异构,富含不相同成分,异构网络、异构数据库。异构划虚构备,CPU、GPU主题合营合营。布满式架构调解分配总计财富、容错。TensorFlow辅助卷积神经互联网(convolutional neural network,CNN)、循环神经互连网(recurrent neural network,奥迪Q5NN),长长时间记念网络(long short-term memory,LSTM,KugaNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,差异器械运维由框架完成,客户钦定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,完结全数深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总括。分享操练模型,TensorFlow slim模块。未有编写翻译进程,更加大更复杂网络,可解释性,有效日志调节和测验。

切磋人群。读书人,深度学习理论钻探,互连网模型,修正参数方法和批评,产耱应用商讨战线,理论研究、模型试验,新技能新理论敏感。算法矫正者,现成互连网模型适配应用,到达更加好立人日木,模型改过,新算法改良应用现成模型,为上层应用提供优越模型。工业切磋者,明白各样模型网络布局、算法达成,阅读杰出散文,复现有果,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(Google卡塔尔国云平台、寻找),面向终端客户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存款和储蓄。

TensorFlow天性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow graph)数值计算,只必要创设图,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。生产切磋结合(connect research and production),火速试验框架,新算法,演习模型。自动求微分(auto-differentiation),只须要定义预测模型结构、指标函数,增添数量。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),自定义别的语言接口。优化质量(maximize performance),线程、队列、分布式总结援助,TensorFlow数据流图不相同总计成分分配不一样道具,最大化利用硬件能源。

选择集团。谷歌(Google卡塔 尔(英语:State of Qatar)、京东、Moto麻生佑未、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

贰零壹伍.4,0.8出版协会助分布式、多GPU。二〇一六.6,0.9版支持活动器材。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专项使用编写翻译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预管理,动态图总计TensorFlow Fold。

机器学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,大范围视觉识别挑衅赛),对象检验、图像识别算法。2009年始于,最大图像识别数据库,1500万张有标识高分辨率图像数据集,22004项目,比寒用1000连串各1000图像,120万锻练图像,5万表达图像,15万测量试验图像。每一年邀约著名IT集团测量检验图片分类种类。Top-1,预测输出可能率最高类型错误率。Top-5,预测输出可能率前五类别错误率。二零一六,CUImage指标检验第黄金时代,商汤科学技术、香港(Hong Kong卡塔 尔(英语:State of Qatar)中大;CUvideo录制物体格检查测子项目第大器晚成,商汤科技(science and technology)、东方之珠中大;SenseCUSceneParsing场景分析第豆蔻年华,商汤科技(science and technology)、香岛中大;Trimps-Soushen目的一定第意气风发,警察局三所NUIST摄像物体探测三个子项目第生机勃勃,拉脱维亚里加新闻工程大学;Hikvvision场景分类第豆蔻梢头,海康威视;
Kaggel,二零零六年创设,数据开掘、数据剖析预测竞技在线平台。集团出多少出钱,Computer科学家、物农学家、数据地工学家领取职分,提供解决方案。3万到25万新币表彰。
天池大数据竞技,Ali,穿衣搭配、和讯相互作用预测、客商重复购买行为预测,赛题战略。

国内人工智能公司。腾讯优图、Ali云ET、百度无人行驶,搜狗、云从科学和技术、商汤科学技术、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科技(science and technology),衣+(dress+),图像识别、图像寻觅、特殊形体追踪检查测量试验是、图片自动化标识、图像摄像智能深入分析、边看边买、人脸识别解析。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、词性注明、命名实体识别、依存句法剖析、语义剧中人物标明。地平线,嵌入式。

参照他事他说加以考查资料:
《TensorFlow技巧分析与实战》

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