【美高梅6s游戏平台】深度学习,学习笔记TF045

人工智能,用计算机实现人类智能。机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

人工智能,用计算机实现人类智能。机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

人工智能,用计算机实现人类智能。机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max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),计算盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法得到直接策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(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)得到改良策略,回归整体统计得到估值网络。谷歌《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max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),计算盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法得到直接策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(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)得到改良策略,回归整体统计得到估值网络。谷歌《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max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),计算盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法得到直接策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(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)得到改良策略,回归整体统计得到估值网络。谷歌《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

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、处理信息模式。输入层(input
layer)输入训练数据,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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、处理信息模式。输入层(input
layer)输入训练数据,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

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、处理信息模式。输入层(input
layer)输入训练数据,输出层(output layer)输出计算结果,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。输入神经网络第一层,第一层提取图像特征,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。

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。输入神经网络第一层,第一层提取图像特征,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。

【美高梅6s游戏平台】深度学习,学习笔记TF045。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。输入神经网络第一层,第一层提取图像特征,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。

【美高梅6s游戏平台】深度学习,学习笔记TF045。深度学习,利用已知数据学习模型,在未知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差距,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

深度学习,利用已知数据学习模型,在未知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差距,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

深度学习,利用已知数据学习模型,在未知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差距,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

【美高梅6s游戏平台】深度学习,学习笔记TF045。神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、训练。深度学习增加中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数据训练。

神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、训练。深度学习增加中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数据训练。

【美高梅6s游戏平台】深度学习,学习笔记TF045。神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、训练。深度学习增加中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数据训练。

分类(classification)。输入训练数据特征(feature)、标记(label),找出特征和标记映射关系(mapping),标记纠正学习偏差,提高预测率。有标记学习为监督学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特征没有标记。训练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分组合,聚类(clustering);成功激励制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与训练相关,激励函数获得状态行动映射,适合连续决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),训练数据部分有标记,部分没有,数据分布必然不完全随机,结合有标记数据局部特征,大量无标记数据整体分布,得到较好分类结果。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)。

分类(classification)。输入训练数据特征(feature)、标记(label),找出特征和标记映射关系(mapping),标记纠正学习偏差,提高预测率。有标记学习为监督学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特征没有标记。训练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分组合,聚类(clustering);成功激励制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与训练相关,激励函数获得状态行动映射,适合连续决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),训练数据部分有标记,部分没有,数据分布必然不完全随机,结合有标记数据局部特征,大量无标记数据整体分布,得到较好分类结果。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)。

分类(classification)。输入训练数据特征(feature)、标记(label),找出特征和标记映射关系(mapping),标记纠正学习偏差,提高预测率。有标记学习为监督学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特征没有标记。训练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分组合,聚类(clustering);成功激励制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与训练相关,激励函数获得状态行动映射,适合连续决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),训练数据部分有标记,部分没有,数据分布必然不完全随机,结合有标记数据局部特征,大量无标记数据整体分布,得到较好分类结果。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)。

深度学习入门,算法知识、大量数据、计算机(最好GPU)。
学习数学知识,训练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络结构,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),训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,兴趣涉猎推导证明。

深度学习入门,算法知识、大量数据、计算机(最好GPU)。
学习数学知识,训练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络结构,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),训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,兴趣涉猎推导证明。

深度学习入门,算法知识、大量数据、计算机(最好GPU)。
学习数学知识,训练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络结构,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),训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,兴趣涉猎推导证明。

经典机器学习理论、基本算法,支持向量机、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。

经典机器学习理论、基本算法,支持向量机、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。

经典机器学习理论、基本算法,支持向量机、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。