layer)输入训练多少,layer)输入操练多少

分类(classification)。输入磨炼多少特征(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。有记号学习为监控学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与磨练相关,激励函数得到状况行动映射,适合连续决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),练习多少部分有号子,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,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)。

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。

TensorFlow补助异构设备分布式总括(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主题协同合作。分布式架构调度分配统计资源、容错。TensorFlow帮助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长时间回忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

纵深学习,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,前向传来;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,收缩损失,反向传播(backword
propagation)。

纵深学习入门,算法知识、大量多少、总括机(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,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),锻炼过程求解最优解次优解,基本概率总括、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导讲明。

琢磨人群。学者,深度学习理论琢磨,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。算法革新者,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,通晓各类模型网络布局、算法实现,阅读非凡随笔,复现成果,应用工业,主流人群。

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。

干活问题,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立异,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需要。

做事问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合现进行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需要。

TensorFlow辅助异构设备分布式统计(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主题协同协作。分布式架构调度分配总计资源、容错。TensorFlow帮忙卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期记念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

观念统计机器下棋,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(Carl)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),总括每个棋概率、胜率。练习模型过程,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)得到改善策略,回归全部总括得到估值网络。Google《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

动用商店。Google、京东、vivo、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

神经网络算法要旨,总计、连接、评估、纠错、锻炼。深度学习扩展中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数量锻练。

学入兴趣工作领域,总结机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、随笔摘要、心绪分析,理学行业,管经济学映像识别,Taobao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。

温馨出手磨练神经网络,接纳开源深度学习框架,重要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从总计机视觉动手,用各样网络模型操练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

分拣(classification)。输入磨练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提高预测率。有记号学习为监察学习(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)。延迟奖赏与训练相关,激励函数拿到意况行动映射,适合连续决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),磨练多少部分有标志,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,大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)。

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,前向传来;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,减弱损失,反向传播(backword
propagation)。

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。

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。

神经网络算法要旨,总结、连接、评估、纠错、锻炼。深度学习扩充中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数目磨练。

经文机器学习理论、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。

《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怎么着运算。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、图形统计。共享磨炼模型,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。

《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什么样运算。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,前向传来、反向传播、图形总括。共享磨炼模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

TensorFlow特性。低度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总括,只需要构建图,书写总计内部循环,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,磨炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数码。多语言补助(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、分布式统计援助,TensorFlow数据流图不同总结元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

经文杂谈,最新动态研讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、乐乎、新媒体消息,新磨练方法,新模型。

历史观统计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔o tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),统计盘面分类。策略网络(policy
network),统计每个棋概率、胜率。磨炼模型过程,分类方法拿到第一手策略,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)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)拿到立异策略,回归全部总计拿到估值网络。Google《Nature》散文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

价值观基于规则,依赖知识。总计格局为主干机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,按照世界经历提取特征,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。

观念基于规则,倚重知识。总括办法为着力机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经验提取特征,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特性。低度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只需要构建图,书写总括内部循环,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
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production),快捷试验框架,新算法,锻炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数量。多语言扶助(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、分布式统计帮助,TensorFlow数据流图不同统计元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

迎接付费咨询(150元每时辰),我的微信:qingxingfengzi

2016.4,0.8版补助分布式、多GPU。2016.6,0.9版补助活动装备。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,动态图总计TensorFlow
Fold。

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、处理信息形式。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出总结结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

人工智能,用电脑实现人类智能。机器通过大量教练多少练习,程序不断自我学习、修正训练模型。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)。

2016.4,0.8版协理分布式、多GPU。2016.6,0.9版扶助移动设备。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,动态图总计TensorFlow
Fold。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

深度学习入门,算法知识、大量数目、统计机(最好GPU)。
学习数学知识,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),操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,兴趣涉猎推导注脚。

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。二零一零年起头,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门类,比寒用1000体系各1000图像,120万教练图像,5万申明图像,15万测试图像。每年邀请著名IT公司测试图片分类系列。Top-1,预测输出概率最高档次错误率。Top-5,预测输出概率前五体系错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香港(香江)粤语大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香岛汉语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港(Hong Kong)闽南语大学;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测多少个子项目第一,大阪音讯工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
公海赌船备用网址,Kaggel,二〇一〇年创立,数据发掘、数据解析预测比赛在线平台。集团出多少出钱,总计机数学家、地文学家、数据化学家领取任务,提供解决方案。3万到25万新币奖励。
天池大数据竞技,阿里,穿衣搭配、和讯互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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、著作摘要、心情分析,教育学行业,艺术学影象识别,天猫穿衣,服装搭配,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。

和谐动手操练神经网络,选用开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从统计机视觉动手,用各样网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

数码预处理,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。前向传来(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

人工智能,用电脑实现人类智能。机器通过大量操练多少操练,程序不断自我学习、修正锻炼模型。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)。

研讨人群。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,为上层应用提供不错模型。工业商量者,领悟各样模型网络布局、算法实现,阅读出色随想,复现成果,应用工业,主流人群。

经典杂文,最新动态研商成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、天涯论坛、新媒体音讯,新锻炼方法,新模型。

迎接付费咨询(150元每刻钟),我的微信:qingxingfengzi

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,最后一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

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、处理音讯形式。输入层(input
layer)输入磨练多少,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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。

使用集团。Google、京东、HUAWEI、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

经文机器学习理论、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。

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。

机器学习赛事。
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。二零一零年起头,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连串,比寒用1000类别各1000图像,120万磨炼图像,5万表明图像,15万测试图像。每年邀请有名IT公司测试图片分类体系。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五连串错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香江粤语高校;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科技、香港(Hong Kong)粤语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香江闽南语大学;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测两个子项目第一,乌鲁木齐音讯工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创立,数据发掘、数据解析估量比赛在线平台。公司出多少出钱,总计机数学家、地教育学家、数据数学家领取任务,提供解决方案。3万到25万美金奖励。
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