数据变金矿：一文读懂序列模型（附用例）-低调大师

数据变金矿：一文读懂序列模型（附用例）

2018-05-28 856

简介

众所周知，人工神经网络(ANN)的设计思路是模仿人脑结构。但是直到10年前，ANN和人类大脑之间唯一的共同点是对实体的命名方式（例如神经元）。由于预测能力较弱并且实际应用的领域较少，这样的神经网络几乎毫无用处。

但是随着近十年来技术的飞速进步，神经网络越来越接近人脑，这使得ANN在各个行业中应用得越来越多。

本文中，我们将介绍人工神经网络(ANN)领域的两大革新，这些革新使得ANN更接近于人类大脑。

ANN领域的两大革新
思想实验
序列模型的实际应用
序列生成器
序列到序列NLP模型
一些非文本的序列到序列模型

ANN领域的两大革新

随着GPU极大地提升了计算能力，我们可以大幅度地增加神经元的深度和广度。然而这样的人工神经网络仍然远远不及大脑的神经元数量。
ANN现在既可以处理输入节点的序列数据，也可以处理输出节点的序列数据。这和我们大脑的工作

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DL_WITH_PY系统学习（第3章）

本节提示： 1、DL的核心构建 2、Keras的简单介绍 3、搭建DL机器训练环境 4、使用DL模型解决基础问题 3.1 DL的基本构建：layer layer的定义：以1个或多个tensor作为输入，并且运算出来1个或者多个tensor作为输出的数据处理模型。 from keras import modelsfrom keras import laytersmodel = models.Sequentail()model.add(layers.Dense(32,input_shape=（784，)))model.add(layers.Dense(32)) 在这样的代码中，第二层的layer自动以前一层的结果大小为输入大小。 3.2 DL的基本构建：model model的定义：一个DL的model是一个直接的、非循环的layer的图，是最直接的layers的线性表示方式，单输入并且但输出。 model包含squence和model两种模式，这在之前已经讨论过。 3.3 DL的基本构建:loss function和optimizers loss function:它表示的是当前训练项目...

2018-05-29

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AR/VR常作为孪生兄弟被相提并论，被普遍认为为应用层新技术或者说是“智能可穿戴设备”，相比人工智能相对的“算法”标签，显得不够有深度有内涵高大上，那AR和人工智能之间到底是什么关系?AR属不属于当下我们认知中的人工智能? 2018年3月，上海市经济和信息化委员会公示了2018年第一批本市人工智能创新发展专项拟支持项目。“一共有19家创新企业入围，亮风台作为AR公司也入围此次支持项目”亮风台工作人员告诉青亭网，这不是AR企业第一次被划归到人工智能，但这种归类方式也并不常见。据了解此专项由经信委与市财政局联合开展，拟支持金额超过1亿。简单梳理下AR的核心技术 AR(Augmented Reality)，是在现实世界中叠加虚拟信息，也即给现实做“增强”，这种增强可以是来自视觉、听觉乃至触觉，主要的目的均是在感官上让现实的世界和虚拟的世界融合在一起。其中，对现实世界的认知主要体现在视觉上，这需要通过摄像机来帮助获取信息，以图像和视频的形式反馈。通过视频分析，实现对三维世界环境的感知理解，比如场景的3D结构，里面有什么物体，在空间中的什么地方。而3D交互理解的目的是告知系统要“增强”的内容...

2018-05-29

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