美高梅网站开户:人工智能能力提升指导总结

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申博最新网址,  作为“中国制造2025”的主攻方向,智能制造已经在一些企业初现成效。有的中介竟称租客欠了一万多元水费,用多少水能贵到这个程度黑中介屡被投诉,有的也被立案侦查。  现在我们看到物理和数字的这些资产都变得同样重要。  阿里每年有超过4亿的活跃买家,实际上就是超过4亿的活跃付费用户。

  2016年,我们确定了长期发展策略,战略上不再犹豫,投入力度持续加大。  近年来,租房黑中介问题愈演愈烈,不少北漂青年遭遇过黑中介。金建杭称,“双十一”是消费者对新经济投出的信心票,中国大陆正在由投资出口驱动转向消费驱动,强大的内需就是强大的引擎,会给创新者带来巨大的回报。  生在较富裕家庭的学生自然最幸运,他们不难获得来自家庭的额外财务支持。

从视频付费用户的年龄结构来看,39岁以下的用户占90.7%,其中20-29岁之间的用户占比44.2%,是付费用户的主要群体。这是我们作为互联网医疗平台为之努力的垂直细分领域之一。  罗志敏认为,总量少、比例低、范围窄仍是高校吸引捐赠中存在的主要问题。  《欢乐喜剧人》、《极限挑战2》、《中国新歌声》、《爸爸去哪儿4》2016四大头部综艺集体落户优酷;联合汪涵、马东、李咏等金牌内容创作人推出的多款网综佳作,如《火星情报局》、《拜拜啦肉肉》、《偶像就该酱婶儿》等均获得年轻用户的喜爱和热议。

基础知识

  1. 传统图像处理基本知识
    传统图像处理基本知识可以明白为什么卷积神经网络是有效的。
  2. 数学统计基础可视化学习

人工智能自学之路

直接参考这个路线: 人工智能能力构建和模型调参经验分享

1. 人工智能、机器学习、深度学习的关系

博文链接

2. 数据集—需求

所有人工智能数据集总结

加拿大高级研究所CIFAR-X 系列数据集解析

  1. CIFAR-10
    CIFAR-10数据集包含10个不同类,的60,000张32x32彩色图像,有50000个训练图和10000个测试图。

  2. CIFAR-100
    Cifar-100数据集包含有100个类,的60000张32X32彩色图片,每个分类包含500-1000,600张图片500-100。

  3. Tiny Images: 该数据集由79,302,017个图像组成,每个图像为32x32彩色图像(500G);

  4. ImageNet-ILSVRC(Large Scale Visual Recognition Challenge)
    AI研究员Fei-Fei Li,手工注释了超过1400万个图像,并且在至少100万个图像中,还提供了边界框。
    ImageNet包含超过20,000个具有典型类别的类别,88、3232和64*64。

  5. COCO 数据集
    COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像识别、分割、标注,数据集.
    330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点

3. 深度学习平台比较

/en_wikipedia_org/wiki/Comparison_of_deep-learning_software

4. 训练过程可视化

/playground_tensorflow_org/
很好用:/cs_stanford_edu/people/karpathy/convnetjs/
/vision_stanford_edu/teaching/cs231n/index.html
/neuralnetworksanddeeplearning_com/chap4.html
/colah_github_io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/

5. 经典训练案例

通过python 训练 mnist:
TensorFlow: MNIST for beginners step by step:
Handwritten Digit Recognition using Convolutional Neural Networks in Python with Keras


训练通用规则

1. 设置目标

基于CIFAR-10数据集,训练一个简单CNN网络;保存训练好的模型,测试;使用GPU训练;

2. 准备数据集

所有人工智能数据集总结
加拿大高级研究所CIFAR-X 系列数据集解析

找数据,打标签,数据增强,预处理,现在一般都直接用现有的数据;例如:CIFAR-10

3. 模型搭建

定义网络—设置损失函数,优化迭代方法

常见模型
常见损失函数
常见优化方法

4. 训练网络与测试

实际的和标签的差就是loss

这里看PPT:李宏毅一天搞懂深度学习

5. 保存模型

  • cfair10.pth(pytorch)
    多 GPU 训练的方法是使用 torch.nn.DataParallel

  • model.ckpt:—>>>checkpoint
    xxx.ckpt.data-0000-of-00001 权重;
    xxx.ckpt.meta 图结构;
    xxx.ckpt.index 权重节点索引)

  • model_deploy.prototxt (描述了网络结构和数据集信息);

  • train_iter_100.caffemodel(权重)

6. 验证模型

拿些没有用过的图,去用训练好的模型。

7. 评价模型的方法

待上传

例如输出一个模糊矩阵

参考链接

/www_jianshu_com/p/e704a6f6e8d3

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