攻笔记TF045:人工智能、深度上、TensorFlow、比赛、公司。学习笔记TF045:人工智能、深度上、TensorFlow、比赛、公司。

by admin on 2018年10月5日

人为智能,用计算机实现人类智能。机器通过大气教练多少训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一积参数,描述业务特色。机器上及纵深上(结合深度神经网络)。

人为智能,用计算机实现人类智能。机器通过大量训多少训练,程序不断自学习、修正训练模型。模型本质,一堆积参数,描述业务特性。机器上及纵深上(结合深度神经网络)。

人情计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo 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),计算盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法得到第一手策略,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)得到改善策略,回归整体统计得到估值网络。谷歌《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

俗计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),计算盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法赢得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(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)得到改进策略,回归整体统计得到估值网络。谷歌《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

纵深上。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)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

纵深上。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)输出计算结果,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。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有因此往下传递,最后一交汇输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

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。输入神经网络第一叠,第一叠提取图像特点,有因此为下传递,最后一重合输出结果。前为传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

深度上,利用曾了解多少上型,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,前望传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差距,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

深度上,利用曾领略数上型,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,前向传来;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差距,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、训练。深度上多中隐藏层数及神经元数,网络更换充分变富裕,大量数据训练。

神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、训练。深度上多中隐藏层数与神经元数,网络更换死变富裕,大量数额训练。

分类(classification)。输入训练多少特征(feature)、标记(label),找有特色及标志映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提高预测率。有记号上呢监督上(supervised
learning)。无监控上(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分做,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,激励函数获得状态行动映射,适合连续决策领域。半监察上(semi-supervised
learning),训练多少有发生标志,部分无,数据分布必然不了自由,结合来号数据有特征,大量随便标志数据完全分布,得到比较好分类结果。有监督上(分类、回归)-半监督上(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督上(聚类)。

分拣(classification)。输入训练多少特征(feature)、标记(label),找来特色跟记映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提高预测率。有号子上也监察上(supervised
learning)。无监督上(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集并。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,激励函数获得状态行动映射,适合连续决策领域。半监控上(semi-supervised
learning),训练多少有来号,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合来号子数据有特征,大量凭标志数据整体分布,得到比较好分类结果。有监督上(分类、回归)-半监督上(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督上(聚类)。

纵深上入门,算法知识、大量数目、计算机(最好GPU)。
上学数学知识,训练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),训练过程求解最优解次优解,基本概率统计、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导证明。

深度上入门,算法知识、大量数、计算机(最好GPU)。
读数学知识,训练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),训练过程求解最优解次优解,基本概率统计、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导证明。

经机器上理论、基本算法,支持为量机、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。

经典机器上理论、基本算法,支持为量机、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,线性代数仓库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器上库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,线性代数仓房、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器上库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

经典论文,最新动态研究成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、微博、新媒体消息,新训练方法,新模型。

藏论文,最新动态研究成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、微博、新媒体消息,新训练方法,新模型。

友好下手训练神经网络,选择开源深度上框架,主要考虑就此的人大多,方向主要集中视觉、语音,初学最好自电脑视觉入手,用各种网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

友善动手训练神经网络,选择开源深度上框架,主要考虑用的丁大多,方向重点汇集视觉、语音,初学最好打计算机视觉入手,用各种网络型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

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、目标检测、视频目标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析,医学行业,医学影像识别,淘宝穿衣,衣服搭配,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。

学入兴趣工作圈子,计算机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、视频目标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析,医学行业,医学影像识别,淘宝穿衣,衣服搭配,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。

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

工作问题,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创新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需要。

俗基于规则,依赖知识。统计方法也核心机器上,重要的凡开特色工程(feature
engineering),调参,根据世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对好提取,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。深度上,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

风土基于规则,依赖知识。统计方法吧主干机器上,重要的是做特色工程(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。深度上,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow支持异构设备分布式计算(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核心协同合作。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow支持卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow支持异构设备分布式计算(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核心协同合作。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow支持卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《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啊运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度上内容,前为传播、反向传播、图形计算。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更可怜又复杂网络,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运转由框架实现,用户指定什么设置做啊运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度上内容,前向传播、反向传播、图形计算。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更特别又复杂网络,可解释性,有效日志调试。

研人群。学者,深度上理论研究,网络型,修改参数方法以及驳斥,产耱科研战线,理论研究、模型试验,新技巧新理论敏感。算法改进者,现有网络型适配应用,达到更好立人日木,模型改进,新算法改进以现有模型,为上层应用提供可以模型。工业研究者,掌握各种模型网络布局、算法实现,阅读优秀论文,复现成果,应用工业,主流人群。

研人群。学者,深度上理论研究,网络模型,修改参数方法以及理论,产耱科研战线,理论研究、模型试验,新技巧新理论敏感。算法改进者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型改进,新算法改进以现有模型,为上层应用提供优质模型。工业研究者,掌握各种模型网络布局、算法实现,阅读优秀论文,复现成果,应用工业,主流人群。

TensorFlow工业优势,基于服务端非常数据服务(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号没有精度数据存储。

TensorFlow工业优势,基于服务端好数据服务(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位没有精度数据存储。

TensorFlow特性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值计算,只需要构建图,书写计算中循环,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,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,添加数据。多语言支持(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现基本,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、分布式计算支持,TensorFlow数据流图不同计算元素分配不同装备,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,只待构建图,书写计算中循环,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,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,添加数据。多语言支持(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现核心,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、分布式计算支持,TensorFlow数据流图不同计算元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

使商店。谷歌、京东、小米、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

下商店。谷歌、京东、小米、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

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

2016.4,0.8版支持分布式、多GPU。2016.6,0.9版本支持活动装备。2017.2,1.0本子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。

机上赛事。
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。2010年初步,最充分图像识别数据库,1500万摆发号高分辨率图像数据集,22000类型,比寒用1000像样别各1000图像,120万训图像,5万说明图像,15万测试图像。每年约知名IT公司测试图分类体系。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五类似别错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香港中文大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香港中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港中文大学;Trimps-Soushen目标一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测两只子项目第一,南京信息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,2010年树,数据发掘、数据解析预计竞赛在线平台。公司有数来钱,计算机科学家、数学家、数据科学家领取任务,提供解决方案。3万交25万美元奖励。
天池大数额比,阿里,穿衣配搭、微博互动预测、用户更购买行为预测,赛题攻略。

机上赛事。
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。2010年开始,最深图像识别数据库,1500万布置发号高分辨率图像数据集,22000项目,比寒用1000近似别各1000图像,120万训图像,5万证实图像,15万测试图像。每年邀请知名IT公司测试图分类体系。Top-1,预测输出概率最高档次错误率。Top-5,预测输出概率前五类别错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香港中文大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香港中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港中文大学;Trimps-Soushen目标一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测两只子项目第一,南京信息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,2010年树,数据发掘、数据解析预计竞赛在线平台。公司发生数有钱,计算机科学家、数学家、数据科学家领取任务,提供解决方案。3万暨25万美元奖励。
天池大数额比,阿里,穿衣配搭、微博互动预测、用户更购买行为预测,赛题攻略。

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。
田埂上消费科技,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、边看边打、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、语言说、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。
田埂上花科技,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、边看边打、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、语言说、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技术解析和实战》

参考资料:
《TensorFlow技术解析及实战》

迎接付费咨询(150冠每时),我之微信:qingxingfengzi

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