C++学习笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、竞技、集团

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、视频目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、感情分析,历史学行业,教育学映像识别,Tmall穿衣,衣裳搭配,款式识别,有限匡助、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。

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。二零一零年启幕,最大图像识别数据库,1500万张有记号高分辨率图像数据集,22000品种,比寒用1000连串各1000图像,120万训练图像,5万证实图像,15万测试图像。每年特邀知名IT公司测试图片分类体系。Top-1,预测输出几率最高类型错误率。Top-5,预测输出几率前五序列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技(science and technology)、香岛粤语高校;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技(science and technology)、Hong Kong普通话高校;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学和技术、香江汉语学院;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测七个子项目第一,马那瓜新闻工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年成立,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。公司出多少出钱,计算机地理学家、物理学家、数据物理学家领取任务,提供解决方案。3万到25万比索奖励。
天池大数目比赛,阿里,穿衣搭配、新浪互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

TensorFlow特性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总计,只须求营造图,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),快捷试验框架,新算法,磨练模型。自动求微分(auto-differentiation),只必要定义预测模型结构、目标函数,添加多少。多语言协理(language
options),Python、C++、Java接口,C++完结基本,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化品质(maximize
performance),线程、队列、分布式计算扶助,TensorFlow数据流图不一致统计元素分配分化装备,最大化利用硬件资源。

选用集团。谷歌(谷歌)、京东、HUAWEI、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

纵深学习入门,算法知识、大批量多少、计算机(最好GPU)。
上学数学知识,训练进程涉及进度抽象数学函数,定义互连网布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),练习过程求解最优解次优解,基本几率计算、高等数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导讲明。

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探讨人群。学者,深度学习理论啄磨,网络模型,修改参数方法和申辩,产耱科研战线,理论切磋、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有互连网模型适配应用,达到更好立人日木,模型创新,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供优质模型。工业研商者,通晓各个模型互联网布局、算法完结,阅读非凡杂谈,复现成果,应用工业,主流人群。

经典散文,最新动态探讨成果,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、新媒体信息,新锻练方法,新模型。

2016.4,0.8版帮助分布式、多GPU。2016.6,0.9版支持活动装备。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。

干活难题,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创新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作必要。

分类(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),标记改正学习不是,升高预测率。有标志学习为监控学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。练习不点名明确分类,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)。延迟奖赏与锻练相关,激励函数获得情状行动映射,适合一连决策领域。半监历史学习(semi-supervised
learning),陶冶多少部分有标志,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,大批量无标志数据总体分布,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(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

C++,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(science and technology)、商汤科学技术、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科学技术,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。旷视科学技术,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。

数量预处理,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,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类几率向量,前5几率值。

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。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不一样装备运行由框架落成,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,落成所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形计算。共享磨练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进度,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

TensorFlow辅助异构设备分布式计算(heterogeneous distributed
computing)。异构,包罗分歧成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU主题协同合营。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow匡助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长时间回想网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

友好入手操练神经互联网,采取开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向重点汇聚视觉、语音,初学最好从电脑视觉下手,用各类互连网模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

观念计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合作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)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略互联网(policy
network),统计每个棋几率、胜率。陶冶模型进程,分类方法取得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经互连网学习(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)得到改革策略,回归全体总计获得估值网络。谷歌(谷歌(Google))《Nature》杂谈,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

经典机器学习理论、基本算法,扶助向量机、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、人工神经互联网、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

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。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;开销函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,收缩损失,反向传播(backword
propagation)。

观念基于规则,爱惜知识。总结格局为主干机器学习,主要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依据世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对简单提取,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。

神经网络算法大旨,统计、连接、评估、纠错、磨炼。深度学习增添中间隐藏层数和神经元数,互联网变深变宽,大批量数额磨练。

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、处理消息格局。输入层(input
layer)输入陶冶多少,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

人工智能,用总结机落成人类智能。机器通过大批量操练多少磨练,程序不断自我学习、改进操练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和纵深学习(结合深度神经互联网)。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌(谷歌(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。