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sqlite 的比较等运算是根据不同的值而不同的,并不是根据的字段类型,因为 sqlite 是弱类型字段

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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)。

 

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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。

原创 2017-10-26 微信号wozhuzaisi 程序员的文娱情怀

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。

 

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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)。

在SQLite3.0版中,值被定义为什么类型只和值自身有关,和列没有关系,和变量也没有关系. (这有时被称作 弱类型.)所有其它的我们所使用的数据库引擎都受静态类型系统的限制,其中的所有值的类是由其所属列的属性决定的,而和值无关.

一、印象马云

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。

 

       1)最早知道马云,是因为在淘宝上买东西,总该知道谁是幕后的老板了吧,后来知道是马云了,一个瘦瘦的,其貌不扬的杭州人,却有着前瞻的洞察力和坚持的韧劲儿,所以有了后来的阿里巴巴的宏伟帝国。整个浙江省,尤其是杭州因为阿里巴巴的存在成为了中国互联网的前沿阵地之一,马云“马副省长”功不可没。

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)。

为了最大限度的增加SQLite数据库和其他数据库的兼容性,SQLite支持列的"类型亲和性". 列的亲和性是为该列所存储的数据建议一个类型.我们要注意是建议而不是强迫.在理论上来讲,任何列依然是可以存储任何类型的数据的. 只是针对某些列,如果给建议类型的话,数据库将按所建议的类型存储.这个被优先使用的数据类型则被称为"亲和类型". 

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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。

 

       马云成功之后,伴随他的一直是鲜花和掌声,溢美之词,不绝于耳。阿里巴巴,淘宝,天猫也成了高逼格,互联网+的代名词,无数的小企业主在淘宝天猫上发了财,中国人的消费娱乐金融习惯因此改变。然而想想最初马云创办中国黄页时的不被理解,不被看好,也是唏嘘不已。“时势造英雄”,历史选择了马云,而马云影响了国人!

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。


        马云个人也常年蝉联中国的首富,俨然风云人物,在国际上,不管是政治还是经济上都能说上话,他本身就有留美的经历,当过英语老师,沟通起来更是恒通无阻。

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。

When grouping values with the 当用GROUP BY子句给值分组时,具有不同存储类型的值被认为是不同的, 但也有例外, 比如,一个整数值和一个实数值从数字角度来说是相等的,那么它们则是相等的.用GROUP by 子句比较完后,值不具有任何亲和性.

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经典论文,最新动态研究成果,手写数据字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、微博、新媒体资讯,新训练方法,新模型。

 

       2)毫无疑问,马云是阿里巴巴的代言人。身材矮小的他,多年来在国外媒体的报道中被形容成“小顽童”,要不就是“一个颧骨深凹,头发凌乱,笑起来显得有些淘气的小矮个儿”,还有关于他相貌的形容:“严肃而机警”“淘气”“精灵般的”等。不过,马云将他独特的相貌转化成了优势。当阿里巴巴推出的浙江网商银行意图通过面部识别系统让客户实现远程开户时,阿里巴巴向众人表明马云这样一个“靠脸没饭吃的人终于靠脸吃上饭了”。

自己动手训练神经网络,选择开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向主要集中视觉、语音,初学最好从计算机视觉入手,用各种网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。


 

学入兴趣工作领域,计算机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、视频目标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析,医学行业,医学影像识别,淘宝穿衣,衣服搭配,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。

要特别注意的是 sqlite 文档讲解到的

二、关于马云有趣的事

工作问题,准确率、坏案例(bad case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域业务创新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近业务需求。

 

      1)一件就是马云的名言“梦想还是要有的,万一实现了呢?”,激励温暖了多少人的内心,一种积极向上的态度,或许就是一个改变的开始。

传统基于规则,依赖知识。统计方法为核心机器学习,重要的是做特征工程(feature engineering),调参,根据领域经验提取特征,文字等抽象领域,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,提取特征困难。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。

      2)【长得像马云】

TensorFlow支持异构设备分布式计算(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核心协同合作。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow支持卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN),长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

BLOB文本是以“x”或“X”开头的含有十六进制文本信息的文本值。例如:

       — 之前网上听说有一个长得很像马云的乡村小朋友,被曝光后,出了名,马云也宣布会资助这个孩子上学的费用,令人羡慕,关键是这个小朋友现在似乎是一个明星了,已经在接拍戏份了,人生就是如此的奇妙,哈哈。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同设备运行由框架实现,用户指定什么设置做什么运算。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、图形计算。共享训练模型,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。

 

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研究人群。学者,深度学习理论研究,网络模型,修改参数方法和理论,产耱科研前沿,理论研究、模型实验,新技术新理论敏感。算法改进者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型改进,新算法改进应用现有模型,为上层应用提供优良模型。工业研究者,掌握各种模型网络结构、算法实现,阅读优秀论文,复现成果,应用工业,主流人群。

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      3)【阿里的花名】

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌云平台、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。

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