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深度学习

人造智能,用总括机完毕人类智能。机器通过大气教练多少操练,程序不断自我学习、改良陶冶模型。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)。

观念总计机器下棋,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)和深度卷积神经互连网(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值互连网(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略互连网(policy
network),计算每个棋几率、胜率。训练模型进程,分类方法取得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举办神经互联网学习(深度卷积神经互联网)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得革新策略,回归全部计算得到估值互联网。谷歌(谷歌(Google))《Nature》随想,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

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、处理音信情势。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出总括结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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,最后一层输出结果。前向传来(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,前向传来;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)。

农业大学,神经互联网算法宗旨,总计、连接、评估、纠错、操练。深度学习增添中间隐藏层数和神经元数,互连网变深变宽,多量数据陶冶。

分拣(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),标记更正学习不是,提升预测率。有记号学习为监督学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。磨练不点名明确分类,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,激励函数得到境况行动映射,适合一连决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),练习多少部分有记号,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有号子数据局地特征,大批量无标志数据完整分布,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、多量多少、统计机(最好GPU)。
学学数学知识,操练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,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),训练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、进程,兴趣涉猎推导阐明。

经文机器学习理论、基本算法,协理向量机、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。

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。

经典杂文,最新动态商讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、今日头条、新媒体音讯,新磨炼方法,新模型。

友好出手操练神经网络,拔取开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向首要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉下手,用各个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,总括机视觉,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、心情分析,管理学行业,法学印象识别,天猫商城穿衣,衣裳搭配,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。

做事难题,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革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作须求。

历史观基于规则,重视知识。计算办法为大旨机器学习,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辅助异构设备分布式统计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包蕴分歧成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU主旨协同合营。分布式架构调度分配总计资源、容错。TensorFlow帮衬卷积神经互连网(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长时间回想网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不一样装备运转由框架达成,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,完结所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总计。共享陶冶模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进程,更大更复杂互联网,可解释性,有效日志调试。

切磋人群。学者,深度学习理论研商,网络模型,修改参数方法和申辩,产耱科研战线,理论研商、模型试验,新技巧新理论敏感。算法创新者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法革新应用现有模型,为上层应用提供可以模型。工业研讨者,精晓种种模型互连网布局、算法完毕,阅读良好诗歌,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)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。低度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总结,只需求营造图,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。产研结合(connect
research and
production),飞快试验框架,新算法,训练模型。自动求微分(auto-differentiation),只须求定义预测模型结构、目的函数,添加数据。多语言辅助(language
options),Python、C++、Java接口,C++达成大旨,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、分布式计算扶助,TensorFlow数据流图差别总结元素分配不相同装备,最大化利用硬件资源。

行使公司。谷歌(谷歌(Google))、京东、红米、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版帮助分布式、多GPU。2016.6,0.9版协助移动设备。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,动态图计算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。二零一零年始于,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种类,比寒用1000体系各1000图像,120万教练图像,5万表明图像,15万测试图像。每年约请有名IT公司测试图片分类种类。Top-1,预测输出几率最高类型错误率。Top-5,预测输出几率前五系列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技(science and technology)、香江汉语高校;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科学和技术、香江中文高校;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技(science and technology)、Hong Kong普通话大学;Trimps-Soushen指标定位第一,公安部三所NUIST录像物体探测七个子项目第一,马那瓜音信工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
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参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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