上学笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、竞赛、公司

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深度学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音讯情势。输入层(input
layer)输入练习多少,输出层(output layer)输出总括结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(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。

经典机器学习理论、基本算法,援助向量机、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。

神经网络算法要旨,总结、连接、评估、纠错、练习。深度学习扩大中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数据磨炼。

历史观基于规则,倚重知识。总括办法为主干机器学习,首要的是做特色工程(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。

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。

TensorFlow匡助异构设备分布式总计(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核心协同协作。分布式架构调度分配总括资源、容错。TensorFlow扶助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短时间记念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

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。
陌上花科技,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。旷视科技,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。

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。二〇一〇年起先,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类别,比寒用1000类别各1000图像,120万磨练图像,5万表达图像,15万测试图像。每年邀请著名IT公司测试图片分类序列。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五连串错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香岛粤语高校;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香江粤语高校;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港(香港(Hong Kong))闽南语大学;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST录像物体探测多少个子项目第一,维尔纽斯新闻工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创立,数据发掘、数据解析预测比赛在线平台。公司出多少出钱,总结机科学家、地教育学家、数据科学家领取任务,提供解决方案。3万到25万法郎奖励。
天池大数目竞技,阿里,穿衣配搭、果壳网互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

探讨人群。学者,深度学习理论研究,网络模型,修改参数方法和辩论,产耱科研战线,理论钻探、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,模型立异,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供精美模型。工业研究者,领会各个模型网络布局、算法实现,阅读优异论文,复现成果,应用工业,主流人群。

和谐动手训练神经网络,选取开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用各个网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

分拣(classification)。输入操练多少特征(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。有号子学习为监控学习(supervised
learning)。无监督学习(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)。延迟奖赏与教练相关,激励函数拿到处境行动映射,适合连续决策领域。半监察学习(semi-supervised
learning),锻炼多少部分有号子,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有标志数据局部特征,大量无标志数据全体分布,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)。

纵深学习入门,算法知识、大量数码、总括机(最好GPU)。
读书数学知识,练习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,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),磨炼过程求解最优解次优解,基本概率总计、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导注解。

深度学习,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别,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》

学入兴趣工作领域,统计机视觉,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、著作摘要、心绪分析,工学行业,经济学印象识别,天猫穿衣,衣裳搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

TensorFlow特性。中度灵活性(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),迅速试验框架,新算法,训练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目标函数,添加数量。多语言帮忙(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、分布式统计补助,TensorFlow数据流图不同总计元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

2016.4,0.8版匡助分布式、多GPU。2016.6,0.9版匡助活动设备。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。

人工智能,用电脑实现人类智能。机器通过大量教练多少操练,程序不断自我学习、修正练习模型。模型本质,一堆参数,描述业务特色。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架实现,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,实现所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总结。共享练习模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更复杂网络,可解释性,有效日志调试。

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运用商店。Google、京东、黑莓、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

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办事问题,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革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作要求。

观念总计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯(Max)算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔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),总计盘面分类。策略网络(policy
network),统计每个棋概率、胜率。磨炼模型过程,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)得到改革策略,回归全部总计拿到估值网络。Google《Nature》杂谈,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。