上学笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、比赛、公司

分类(classification)。输入磨练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记纠正学习不是,进步预测率。有标志学习为监督学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。练习不点名明确分类,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,RL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数拿到情状行动映射,适合连续决策领域。半监控学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有标志,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,大量无标志数据全部分布,得到较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

其一顺序包含2个重大的互相状态机,五个状态机之间是有提到的。通过相互的情事激活。

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  • 一种是把所有程序写在一个块里,但各自用六个stepNumber,但这么自然导致函数块的成效太多,不妥。

  • 另一种是把传送带和旋转平台分开写,它们中间的相互用全局变量通信。每个块功效单一,容易保障。

经文论文,最新动态探讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、天涯论坛、新媒体消息,新磨炼方法,新模型。

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利用商店。Google、京东、HUAWEI、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

这类状态机转换成程序一般有下边两种写法:

价值观基于规则,依赖知识。总计办法为主干机器学习,重要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,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,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

本着上次的分拣器,用LAD改写了。转换的方法请看前边的帖子。这里我们一向上先后。

和谐出手训练神经网络,选用开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向首要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用各样网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

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神经网络算法核心,总括、连接、评估、纠错、训练。深度学习增添中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量多少磨练。

此间选取的是第二种。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(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。二〇一〇年开班,最大图像识别数据库,1500万张有号子高分辨率图像数据集,22000档次,比寒用1000连串各1000图像,120万练习图像,5万表明图像,15万测试图像。每年邀请知名IT集团测试图片分类序列。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五序列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香江中文高校;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香岛粤语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香江中文高校;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测六个子项目第一,马那瓜信息工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创建,数据发掘、数据解析估算竞技在线平台。集团出多少出钱,统计机地理学家、数学家、数据数学家领取任务,提供解决方案。3万到25万加元奖励。
天池大数额竞技,阿里,穿衣配搭、博客园互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

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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、处理信息模式。输入层(input
layer)输入训练多少,输出层(output layer)输出总结结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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经文机器学习理论、基本算法,扶助向量机、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。

TensorFlow特性。低度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只需要构建图,书写统计内部循环,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),急忙试验框架,新算法,练习模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数据。多语言襄助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现中央,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式总括帮忙,TensorFlow数据流图不同总括元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

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TensorFlow扶助异构设备分布式统计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU主旨协同协作。分布式架构调度分配统计资源、容错。TensorFlow援助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长时间回忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

自家觉着越来越是旋转平台的规划,可以做成模版。方便此外步进程序的录用。个人感觉已经很完善了。如有必要可以再加个原位,作为输入管脚,条件写在函数块外,方便调试。

多少预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

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纵深学习入门,算法知识、大量多少、统计机(最好GPU)。
上学数学知识,磨炼过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),练习过程求解最优解次优解,基本概率总括、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导阐明。

更加旋转平奥兰多,一旦产生超时报警,就挂起步进程序,输出错误。等待故障復苏,按alarmReset后,继续上次的步进。此外比起从前的顺序,扩充了脚下步的展现,可以了然到函数块中的步的推行情状。程序调试起来相比较麻烦,很多信号要联动,我只是简短调试了一下,但也解除了诸多荒唐。即使用于现场,后果自负。

琢磨人群。学者,深度学习理论商量,网络模型,修改参数方法和辩护,产耱科研战线,理论探讨、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,为上层应用提供优异模型。工业商讨者,精通各样模型网络布局、算法实现,阅读优秀杂谈,复现成果,应用工业,主流人群。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在不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,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,缩小损失,反向传播(backword
propagation)。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

办事问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域工作改进,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作要求。

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第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

人为智能,用总括机实现人类智能。机器通过大量磨炼多少磨炼,程序不断自我学习、修正磨炼模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

葡京娱乐总站平台,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、8位低精度数据存储。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运转由框架实现,用户指定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,实现所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形总结。共享磨练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

国内人工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技、商汤科技、昆仑万维、格灵深瞳。
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观念总结机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔(Carl)o tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。锻炼模型过程,分类方法赢得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举行神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)拿到改进策略,回归全部总括得到估值网络。Google《Nature》杂文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

2016.4,0.8版襄助分布式、多GPU。2016.6,0.9版襄助移动设备。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。

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