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layer)输入训练数据

2019-11-29 21:14

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural network,ANN卡塔尔,模仿人脑神经元传递、处理新闻情势。输入层(input layer卡塔尔(英语:State of Qatar)输入操练多少,输出层(output layer卡塔尔输出计算结果,中间遮掩层(hidden layer卡塔尔向前传播数据。

使用集团。谷歌(Google卡塔尔(英语:State of Qatar)、京东、三星(Samsung卡塔尔(قطر‎、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

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TensorFlow扶植异构划伪造备布满式计算(heterogeneous distributed computing卡塔尔(英语:State of Qatar)。异构,包括不一样成分,异构互连网、异构数据库。异构划设想备,CPU、GPU宗旨协同合营。布满式构造调治分配计算能源、容错。TensorFlow扶助卷积神经互连网(convolutional neural network,CNN卡塔尔(قطر‎、循环神经网络(recurrent neural network,奥迪Q3NN卡塔尔(英语:State of Qatar),长长时间记念网络(long short-term memory,LSTM,GL450NN特例卡塔尔(قطر‎。

纵深学习入门,算法知识、多量数目、Computer(最佳GPU卡塔尔(英语:State of Qatar)。
学学数学知识,练习进度涉及进程抽象数学函数,定义网络构造,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss function卡塔尔,练习进程求解最优解次优解,基本可能率计算、高端数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导申明。

守旧Computer器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合营Min-Max算法。
AlphaGo,蒙特Carlo树寻找法(Monte Carlo tree search,MCTS卡塔尔(قطر‎和深度卷积神经互连网(deep convolutional neural network,DCNN卡塔尔。评估价值网络(value network,盘面评估函数卡塔尔国,总计盘面分类。战术互连网(policy network卡塔尔,总结每种棋可能率、胜率。锻炼模型进度,分类方法获得第一手攻略,直接计谋对历史棋局资料库举行神经网络学习(深度卷积神经网络卡塔尔(英语:State of Qatar)获得习得计策,深化学习自己对局(蒙特Carlo树状搜寻法卡塔尔国得到修正战略,回归全体总结拿到价值评估网络。谷歌(Google卡塔尔《Nature》诗歌,《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》。

参谋资料:
《TensorFlow手艺深入分析与实战》

TensorFlow性格。中度灵活性(deep flexibility卡塔尔(قطر‎,数据流图(data flow graph卡塔尔(英语:State of Qatar)数值计算,只供给营造图,书写总括内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true portability卡塔尔国,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卡塔尔(قطر‎,快速试验框架,新算法,练习模型。自动求微分(auto-differentiation卡塔尔(قطر‎,只必要定义预测模型构造、指标函数,增加数据。多语言帮忙(language options卡塔尔(英语:State of Qatar),Python、C 、Java接口,C 实现中央,Jupyter Notebook,特征映射(feature map卡塔尔国,自定义其余语言接口。优化品质(maximize performance卡塔尔,线程、队列、分布式计算扶植,TensorFlow数据流图不相同总结成分分配分化器械,最大化利用硬件财富。

数据预处理,图片,图像居中、灰度调度、梯度锐化、去除噪声、偏斜度调解。输入神经互连网第生龙活虎层,第生机勃勃层提取图像特点,有用向下传递,最终蓬蓬勃勃层输出结果。前向传来(forword propagation卡塔尔国。分类可能率向量,前5可能率值。

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。神经元天性,激活函数(activation function卡塔尔(英语:State of Qatar),非线性函数,输入非线性别变化化,前向传来;开销函数(cost function卡塔尔(英语:State of Qatar),定量评估预测值和真实值差异,调节权重参数,收缩损失,反向传播(backword propagation卡塔尔(قطر‎。

二〇一六.4,0.8版帮衬遍布式、多GPU。二〇一六.6,0.9出版协会助活动器具。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编写翻译器XLA、调节和测量检验工具Debugger,tf.transform数据预管理,动态图计算TensorFlow Fold。

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《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不相同器械运转由框架实现,客户钦定什么设置做怎么样运算。完全部独用立代码库,脚本语言(Python卡塔尔(英语:State of Qatar)操作Tensor,达成全部深度学习内容,前向传来、反向传播、图形总括。分享练习模型,TensorFlow slim模块。没有编写翻译进程,更加大更头眼昏花网络,可解释性,有效日志调节和测验。

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神经互联网算法宗旨,总计、连接、评估、纠错、锻炼。深度学习扩张中间蒙蔽层数和神经元数,网络变深变宽,大量数量练习。

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人为智能,用Computer实现人类智能。机器通过大批量练习多少演习,程序不断自己学习、校勘练习模型。模型本质,一群参数,描述业务特色。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络卡塔尔。

历史观基于准绳,正视知识。计算方法为主干机器学习,首要的是做特色工程(feature engineering卡塔尔国,调参,根据世界涉世提取特征,文字等华而不实领域,特征绝对轻易提取,语音意气风发维时限时域信号、图像二维空域复信号等世界,提取特征不便。深度学习,神经互连网每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

分拣(classification卡塔尔。输入训练多少特征(feature卡塔尔(قطر‎、标识(label卡塔尔国,搜索特色和标志映射关系(mapping卡塔尔国,标志更正学习不是,进步预测率。有暗记学习为监察和控制学习(supervised learning卡塔尔(قطر‎。无监督学习(unsuperVised learning卡塔尔国,数据独有特点没有标识。演练不点名明显分类,数据聚群构造,相仿类型聚焦一齐。未有标志数据分结合,聚类(clustering卡塔尔(قطر‎;成功激情制度,深化学习(reinforcement learning,TucsonL卡塔尔(قطر‎。延迟奖励与锻练相关,激励函数获得情况行动映射,相符三回九转决策领域。半监控学习(semi-supervised learning卡塔尔国,演习多少部分有标识,部分未有,数据布满必然不完全自由,结合有号子数据局地特征,大量无标记数据总体布满,得到较好分类结果。有监督学习(分类、回归卡塔尔国-半监督学习(分类、回归卡塔尔(英语:State of Qatar)-半监督聚类(标志不鲜明卡塔尔(英语:State of Qatar)-无监察和控制学习(聚类卡塔尔(英语:State of Qatar)。

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