学习笔记TF045

2019-10-17 21:24栏目:最大平台
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事在人为智能,用计算机完毕人类智能。机器通过大气教练多少练习,程序不断自己学习、修正训练模型。模型本质,一批参数,描述业务性子。机器学习和深度学习(结合深度神经互联网)。

价值观Computer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)。估价网络(value network,盘面评估函数),总结盘面分类。计策网络(policy network),总计各类棋可能率、胜率。练习模型进度,分类方法得到第一手战略,直接计谋对历史棋局资料库举行神经互连网学习(深度卷积神经网络)获得习得战术,深化学习自己对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得改正计谋,回归全体总结得到估价网络。Google《Nature》故事集,《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、管理音信情势。输入层(input layer)输入训练多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间掩饰层(hidden layer)向前传播数据。

数码预管理,图片,图像居中、灰度调解、梯度锐化、去除噪声、偏斜度调解。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。前向传来(forword propagation)。分类概率向量,前5可能率值。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在不敢问津数据做出预测。神经元性情,激活函数(activation function),非线性函数,输入非线性别变化化,前向传来;费用函数(cost function),定量评估预测值和真实值差别,调解权重参数,收缩损失,反向传播(backword propagation)。

神经网络算法宗旨,总计、连接、评估、纠错、练习。深度学习扩展中间遮盖层数和神经元数,网络变深变宽,大批量多少练习。

分类(classification)。输入练习多少特征(feature)、标志(label),寻觅特色和标记映射关系(mapping),标志勘误学习不是,进步预测率。有标识学习为监察学习(supervised learning)。无监督学习(unsuperVised learning),数据唯有特点未有标识。练习不点名显明分类,数据聚群结构,相似类型聚焦一同。未有标志数据分结合,聚类(clustering);成功激情制度,加强学习(reinforcement learning,酷威L)。延迟表彰与演习相关,鼓劲函数获得意况行动映射,相符三番五次决策领域。半督察学习(semi-supervised learning),演练多少部分有暗号,部分从没,数据遍布必然不完全自由,结合有号子数据局部特征,大量无标识数据完全布满,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(标志不明确)-无监督学习(聚类)。

深度学习入门,算法知识、多量数额、Computer(最棒GPU)。
学习数学知识,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),练习进度求解最优解次优解,基本可能率计算、高档数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导阐明。

精粹机器学习理论、基本算法,扶持向量机、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、关联性解析、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,奥迪Q7,C++,Java,Go。

优良散文,最新动态切磋成果,手写多少字识别,LeNet,物体指标检查实验,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、今日头条、新媒体消息,新兵练习练方法,新模型。

友善出手训练神经互联网,选取开源深度学习框架,首要思索用的人多,方向注重集聚视觉、语音,初学最佳从Computer视觉入手,用种种互联网模型练习手写数字(MNIST)、图像分类(CIFASportage)数据集。

学入兴趣工作领域,计算机视觉,自然语言管理,预测,图像分类、目的检验、摄像指标检查测量试验,语音识别、语音合成、对话系统、机译、文摘、心境分析,经济学行业,历史学印象识别,Taobao穿衣,服装搭配,款式识别,保证、通信客服,对电话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

行事难题,正确率、坏案例(bad case)、识别速度,可能瓶颈,结合现举办业领域职业立异,最新调研成果,调解模型,更动模型参数,贴近职业要求。

观念基于法规,注重知识。总结划办公室法为中心机器学习,首要的是做特色工程(feature engineering),调参,依据世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征相对轻易提取,语音一维时域能量信号、图像二维空域时域信号等世界,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。

TensorFlow扶植异构划设想备遍布式总计(heterogeneous distributed computing)。异构,满含不相同元素,异构网络、异构数据库。异构划虚拟备,CPU、GPU大旨协同合营。布满式架构调节分配计算财富、容错。TensorFlow补助卷积神经互联网(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,TiguanNN),长短时间回忆互联网(long short-term memory,LSTM,福睿斯NN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,分歧器材运营由框架实现,顾客钦赐什么设置做如何运算。完全部独用立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,达成全部深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总计。分享训练模型,TensorFlow slim模块。未有编写翻译进程,越来越大更复杂互连网,可解释性,有效日志调节和测验。

研究人群。读书人,深度学习理论切磋,互连网模型,修改参数方法和评论,产耱应用切磋战线,理论研商、模型试验,新手艺新理论敏感。算法革新者,现有网络模型适配应用,到达越来越好立人日木,模型革新,新算法创新应用现存模型,为上层应用提供优质模型。工业斟酌者,理解各样模型网络布局、算法实现,阅读优异诗歌,复现存果,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)云平台、寻找),面向终端顾客移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存款和储蓄。

TensorFlow性子。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow graph)数值总结,只须求营造图,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。生产商量结合(connect research and production),火速试验框架,新算法,锻炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只供给定义预测模型结构、目的函数,加多数量。多语言援救(language options),Python、C++、Java接口,C++实现大旨,Jupyter Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化品质(maximize performance),线程、队列、布满式总括支持,TensorFlow数据流图分歧总计成分分配不一样道具,最大化利用硬件财富。

动用市肆。Google、京东、Nokia、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

贰零壹伍.4,0.8出版协会理布满式、多GPU。贰零壹陆.6,0.9出版协会理移动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编写翻译器XLA、调节和测量检验工具Debugger,tf.transform数据预管理,动态图总括TensorFlow Fold。

机械学习赛事。
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。二〇〇八年始于,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门类,比寒用1000连串各一千图像,120万教练图像,5万验证图像,15万测量检验图像。每一年特邀著名IT公司测验图片分类连串。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。二零一四,CUImage目的检验第一,商汤科技(science and technology)、Hong Kong中大;CUvideo录像物体检验子项目第一,商汤科学技术、香江中大;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学技术、香港(Hong Kong)中大;Trimps-Soushen目的定位第一,公安局三所NUIST摄像物体探测多个子项目第一,波尔图音讯工程学院;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创造,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。集团出多少出钱,Computer化学家、物教育学家、数据化学家领取职分,提供解决方案。3万到25万韩元嘉奖。
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国内人工智能公司。Tencent优图、Ali云ET、百度无人驾车,搜狗、云从科学技术、商汤科学和技术、昆仑万维、格灵深瞳。
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仿效资料:
《TensorFlow才能解析与实战》

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