layer)输入陶冶多少,layer)输入操练多少

人造智能,用微机达成人类智能。机器通过大批量陶冶多少操练,程序不断自我学习、改良磨炼模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

事在人为智能,用总括机达成人类智能。机器通过大批量磨练多少训练,程序不断自我学习、修正磨练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

历史观计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法同盟Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和纵深卷积神经互联网(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总计盘面分类。策略互联网(policy
network),总计每个棋几率、胜率。训练模型进程,分类方法得到第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举办神经网络学习(深度卷积神经互联网)获得习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得勘误策略,回归全体计算得到估值网络。谷歌(谷歌)《Nature》杂文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

历史观总括机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法协作Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值互连网(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型进程,分类方法获得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(深度卷积神经互连网)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到改进策略,回归全体总括得到估值网络。谷歌(Google)《Nature》随笔,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

深度学习。前身 是人工神经互连网(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理信息形式。输入层(input
layer)输入陶冶多少,输出层(output layer)输出计算结果,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、处理音信方式。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。输入神经互联网第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类几率向量,前5几率值。

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

深度学习,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;花费函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,缩短损失,反向传播(backword
propagation)。

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;费用函数(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)。

神经互连网算法焦点,计算、连接、评估、纠错、磨炼。深度学习伸张中间隐藏层数和神经元数,互联网变深变宽,大批量数目训练。

神经互联网算法主题,计算、连接、评估、纠错、磨练。深度学习扩充中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大批量数目操练。

分类(classification)。输入操练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和符号映射关系(mapping),标记改正学习不是,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。陶冶不指定明确分类,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)。延迟奖赏与陶冶相关,激励函数得到情状行动映射,适合延续决策领域。半督察学习(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,结合有标志数据局地特征,多量无标志数据总体分布,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(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

分类(classification)。输入训练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标志映射关系(mapping),标记修正学习不是,提升预测率。有号子学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。锻练不点名明确分类,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)。延迟奖赏与陶冶相关,激励函数得到情状行动映射,适合一而再决策领域。半督查学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有号子,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,大批量无标志数据完全分布,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(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

纵深学习入门,算法知识、多量数量、总括机(最好GPU)。
上学数学知识,锻练过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,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),陶冶进度求解最优解次优解,基本几率总括、高等数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导申明。

纵深学习入门,算法知识、多量数目、总括机(最好GPU)。
学习数学知识,练习过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,设定优化指标,定义损失函数(loss
function),磨炼进程求解最优解次优解,基本几率总结、高等数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导表明。

经典机器学习理论、基本算法,接济向量机、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。

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。

经文诗歌,最新动态研讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、和讯、新媒体信息,新锻炼方法,新模型。

经典随想,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、新浪、新媒体音信,新磨炼方法,新模型。

和谐入手操练神经互联网,拔取开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向主要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉入手,用各个互连网模型操练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

友善下手陶冶神经互连网,采取开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从总结机视觉入手,用各样网络模型磨炼手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

学入兴趣工作圈子,总括机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、视频目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、心境分析,工学行业,经济学映像识别,Tmall穿衣,衣服搭配,款式识别,有限支撑、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,总计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、视频目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、心理分析,法学行业,管理学印象识别,天猫商城穿衣,衣服搭配,款式识别,保障、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。

工作难点,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立异,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作必要。

行事难点,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合现举行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作须要。

观念基于规则,依赖知识。统计办法为中央机器学习,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,特征相对简单提取,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,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

价值观基于规则,看重知识。统计格局为着力机器学习,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,神经互联网每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow协理异构设备分布式总括(heterogeneous distributed
computing)。异构,包蕴不相同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU大旨协同同盟。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow支持卷积神经互连网(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期回想网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow帮助异构设备分布式计算(heterogeneous distributed
computing)。异构,包括不相同成分,异构互联网、异构数据库。异构设备,CPU、GPU要旨协同合作。分布式架构调度分配统计资源、容错。TensorFlow辅助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期回想互联网(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,分裂装备运转由框架完结,用户指定什么设置做什么运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,落成所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形统计。共享陶冶模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进度,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、图形总结。共享锻炼模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进度,更大更扑朔迷离互联网,可解释性,有效日志调试。

探讨人群。学者,深度学习理论钻探,网络模型,修改参数方法和辩解,产耱科研战线,理论商量、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,新算法革新应用现有模型,为上层应用提供优异模型。工业研讨者,了解各类模型网络布局、算法已毕,阅读良好诗歌,复现成果,应用工业,主流人群。

探究人群。学者,深度学习理论切磋,网络模型,修改参数方法和驳斥,产耱科研战线,理论探讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法创新者,现有互联网模型适配应用,达到更好立人日木,模型创新,新算法革新应用现有模型,为上层应用提供优质模型。工业钻探者,了然各样模型互联网布局、算法完成,阅读卓越杂谈,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、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(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特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总括,只必要营造图,书写统计内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、笔记本、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,操练模型。自动求微分(auto-differentiation),只须要定义预测模型结构、目标函数,添加多少。多语言帮衬(language
options),Python、C++、Java接口,C++达成中央,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式总计援助,TensorFlow数据流图不一致统计元素分配分裂装备,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)数值总结,只要求营造图,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),快速试验框架,新算法,陶冶模型。自动求微分(auto-differentiation),只要求定义预测模型结构、目的函数,添加数量。多语言援救(language
options),Python、C++、Java接口,C++完结主旨,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、分布式统计协助,TensorFlow数据流图不一样计算元素分配差距装备,最大化利用硬件资源。

行使集团。谷歌(Google)、京东、三星、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

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

2016.4,0.8版接济分布式、多GPU。2016.6,0.9版帮助移动设备。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。

2016.4,0.8版帮忙分布式、多GPU。2016.6,0.9版支持活动装备。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,动态图总括TensorFlow
Fold。

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。二零一零年启幕,最大图像识别数据库,1500万张有记号高分辨率图像数据集,22000门类,比寒用1000连串各1000图像,120万操练图像,5万认证图像,15万测试图像。每年邀约盛名IT公司测试图片分类序列。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目标检测第一,商汤科技(science and technology)、香岛中文大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科学技术、香港(Hong Kong)中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学技术、香港普通话大学;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测五个子项目第一,瓦伦西亚音信工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创设,数据发掘、数据解析预测比赛在线平台。集团出多少出钱,总结机数学家、地教育学家、数据数学家领取义务,提供解决方案。3万到25万美元奖励。
天池大数据比赛,阿里,穿衣配搭、网易互动预测、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。二零一零年上马,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种类,比寒用1000连串各1000图像,120万练习图像,5万证实图像,15万测试图像。每年邀约有名IT公司测试图片分类系列。Top-1,预测输出几率最高类型错误率。Top-5,预测输出几率前五体系错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技(science and technology)、香江粤语大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科学和技术、Hong Kong中经济高校;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学技术、香港(Hong Kong)中文高校;Trimps-Soushen目标一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测三个子项目第一,马那瓜新闻工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年制造,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。公司出多少出钱,统计机数学家、地工学家、数据数学家领取职分,提供解决方案。3万到25万比索奖励。
天池大数量竞技,阿里,穿衣配搭、天涯论坛互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

国内人工智能集团。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技(science and technology)、商汤科技(science and technology)、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。
陌上花科技(science and technology),衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像摄像智能分析、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。

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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