layer)输入磨练多少,机器通过大气训练多少操练

人造智能,用微机完成人类智能。机器通过大气教练多少陶冶,程序不断自我学习、核对磨练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经互连网)。

人工智能,用微机完毕人类智能。机器通过大量操练多少操练,程序不断自我学习、立异陶冶模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和纵深学习(结合深度神经互连网)。

观念总结机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合营Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(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),统计每个棋几率、胜率。陶冶模型进程,分类方法赢得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经互联网学习(深度卷积神经网络)获得习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得更正策略,回归全体统计得到估值互连网。谷歌《Nature》诗歌,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

历史观统计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合作Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和深度卷积神经互联网(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值互联网(value
network,盘面评估函数),统计盘面分类。策略互连网(policy
network),总结每个棋几率、胜率。磨炼模型进度,分类方法获得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举办神经网络学习(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)拿到创新策略,回归全体计算获得估值互联网。谷歌《Nature》散文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

深度学习。前身 是人工神经互联网(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音讯形式。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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)输入陶冶多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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。前向传来(forword
propagation)。分类几率向量,前5几率值。

数量预处理,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)。分类几率向量,前5几率值。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在无人问津数据做出预测。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;开支函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,减弱损失,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,缩短损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法焦点,计算、连接、评估、纠错、磨炼。深度学习扩展中间隐藏层数和神经元数,互联网变深变宽,大批量多少锻练。

神经网络算法主旨,计算、连接、评估、纠错、陶冶。深度学习扩展中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大批量多少操练。

分类(classification)。输入磨炼多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标志映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提升预测率。有号子学习为监督学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。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)。延迟奖赏与训练相关,激励函数得到处境行动映射,适合屡次三番决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),锻炼多少部分有号子,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有标志数据局地特征,多量无标志数据总体分布,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(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

分拣(classification)。输入训练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记校勘学习不是,升高预测率。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。磨炼不指定明确分类,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)。延迟奖赏与磨练相关,激励函数得到情况行动映射,适合再三再四决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),操练多少部分有标志,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,巨量无标志数据总体分布,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(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

纵深学习入门,算法知识、大批量多少、总计机(最好GPU)。
学习数学知识,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,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),陶冶进度求解最优解次优解,基本几率总计、高等数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导注解。

纵深学习入门,算法知识、大批量多少、总计机(最好GPU)。
学习数学知识,陶冶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,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),陶冶进度求解最优解次优解,基本几率统计、高等数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导注脚。

经典机器学习理论、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、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

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。

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。

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。

经典随想,最新动态研讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、博客园、新媒体音信,新陶冶方法,新模型。

经文诗歌,最新动态商讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、新浪、新媒体新闻,新磨练方法,新模型。

友好出手训练神经网络,拔取开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向重点汇聚视觉、语音,初学最好从统计机视觉入手,用各类网络模型陶冶手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

友善入手陶冶神经互联网,选用开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向重点汇聚视觉、语音,初学最好从总括机视觉出手,用种种互联网模型陶冶手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

学入兴趣工作圈子,总结机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、摄像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、感情分析,管理学行业,工学印象识别,天猫商城穿衣,衣裳搭配,款式识别,有限帮忙、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。

学入兴趣工作领域,计算机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、摄像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、情绪分析,管理学行业,艺术学印象识别,天猫穿衣,衣服搭配,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。

办事难题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合现进行业领域工作立异,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需求。

工作难点,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,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。

历史观基于规则,依赖知识。计算办法为着力机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,根据世界经历提取特征,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。

历史观基于规则,依赖知识。计算办法为骨干机器学习,主要的是做特色工程(feature
engineering),调参,根据世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征绝对简单提取,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,神经互联网每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow帮衬异构设备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包括差异成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU宗旨协同同盟。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow帮助卷积神经互连网(convolutional
neural network,CNN)、循环神经互连网(recurrent neural
network,RNN),长长时间记念互联网(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow援救异构设备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,蕴涵分歧成分,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计资源、容错。TensorFlow援救卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短时间纪念互连网(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,差距装备运行由框架完结,用户指定什么设置做哪些运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,已毕所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形计算。共享操练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进度,更大更复杂互连网,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不相同装备运转由框架达成,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,已毕所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形计算。共享磨练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

探讨人群。学者,深度学习理论研究,互联网模型,修改参数方法和辩解,产耱科研战线,理论研究、模型试验,新技巧新理论敏感。算法革新者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型创新,新算法创新应用现有模型,为上层应用提供可以模型。工业探讨者,驾驭各样模型互连网布局、算法达成,阅读良好随想,复现成果,应用工业,主流人群。

研商人群。学者,深度学习理论商量,互联网模型,修改参数方法和辩论,产耱科研战线,理论商量、模型试验,新技巧新理论敏感。算法革新者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型革新,新算法创新应用现有模型,为上层应用提供可以模型。工业研商者,领会种种模型互连网布局、算法完毕,阅读优良诗歌,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(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、8位低精度数据存储。

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。

TensorFlow特性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只要求创设图,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,磨炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只要求定义预测模型结构、目的函数,添加多少。多语言协助(language
options),Python、C++、Java接口,C++完结中央,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化品质(maximize
performance),线程、队列、分布式总计支持,TensorFlow数据流图不相同总括元素分配分化装备,最大化利用硬件资源。

TensorFlow特性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值计算,只须要创设图,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,锻炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只须求定义预测模型结构、目的函数,添加多少。多语言扶助(language
options),Python、C++、Java接口,C++已毕中央,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、分布式计算协理,TensorFlow数据流图分裂计算元素分配分歧装备,最大化利用硬件资源。

选用商店。谷歌、京东、三星、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

利用商店。谷歌(谷歌)、京东、金立、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版支持分布式、多GPU。2016.6,0.9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,动态图计算TensorFlow
Fold。

2016.4,0.8版帮衬分布式、多GPU。2016.6,0.9版扶助移动设备。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,动态图统计TensorFlow
Fold。

机器学习赛事。
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,1500万张有标志高分辨率图像数据集,22000门类,比寒用1000序列各1000图像,120万陶冶图像,5万证实图像,15万测试图像。每年诚邀盛名IT集团测试图片分类种类。Top-1,预测输出几率最高档次错误率。Top-5,预测输出几率前五系列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科学技术、香港(Hong Kong)汉语学院;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科技(science and technology)、Hong Kong中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学和技术、香岛汉语高校;Trimps-Soushen目标定位第一,公安部三所NUIST摄像物体探测五个子项目第一,伯明翰音信工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创设,数据发掘、数据解析推测比赛在线平台。公司出多少出钱,计算机地理学家、物理学家、数据地理学家领取职分,提供解决方案。3万到25万英镑奖励。
天池大数目竞赛,阿里,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。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。二零一零年底始,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品种,比寒用1000系列各1000图像,120万教练图像,5万阐明图像,15万测试图像。每年邀约出名IT集团测试图片分类体系。Top-1,预测输出几率最高档次错误率。Top-5,预测输出几率前五连串错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科学和技术、Hong Kong中文高校;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科学和技术、Hong Kong汉语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技(science and technology)、Hong Kong粤语高校;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测七个子项目第一,圣何塞新闻工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年成立,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。公司出多少出钱,统计机地理学家、地文学家、数据地理学家领取职责,提供解决方案。3万到25万泰铢奖励。
天池大数量竞技,阿里,穿衣搭配、新浪互动预测、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、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科学和技术、商汤科学和技术、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。

国爱妻工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技(science and technology)、商汤科学和技术、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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