CCTC 2016 平安科技夏磊豪:两朵云与金融“阿法狗”

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该文档来自CCTC 2016中国云计算技术大会。平安科技高级研究员夏磊豪发表的题为“两朵云与金融“阿法狗””的主题演讲,欢迎下载!
人工智能进军金融界 CCC 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 资产价格预期 8000 7000 沪深30指数 机器人学习1 机器人学习2 6000 5000 4000 3000 2000 1000 只R 月月月 资产配置表现 智能投顾,是虚拟机器人基于投 纯股=纯债 机器人投顾 资者自身的理财需求,通过算法 3.5 和产品来完成以往人工提供的理 财顾问服务。用户无需掌握太多 2.5 市场和金融产品知识就可以使用 1.5 该服务 1 0.5 目前,此类人工智能产品已在金 融理财崭露头角。 布局金融大数据 CCTG 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 c● 图像数据 视频数据 大数据深度学习+异构计算 语音数据 文本数据 什么是深度学习技术? CCTG 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 Recurrent Neural Net Convolutional Boosting Neural Net Neural Net Perceptron SUPERVISED SVM Deep(sparse/denoising) UNSUPERVISED Autoencoder Neural Net O PROBABILISTIC Sparse Coding, GMM Deep belief Net Restricted BM BavesNP 卷积神经网络模型(CNN) CCTG 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 Motor command Categorical judgments 140-190ms decision making MC Simple visual forms卷积神经网络是人工神经网络 120-160 ms PMC edges, corners 的一种,已成为当前语音分析 100-130 ms PFC 和图像识别领域的研究热点 V1 4060ms 30-50ms 它的权值共享网络结构使之更 LGN ms v2 类似于生物神经网络,降低了 V4 50-70ms 网络模型的复杂度,减少了权 PIT Retina 70-90ms Intermediate visual 值的数量。 20-40m5 AIT forms, feature groups, etc 80-100ms High level object descriptions faces, objects 11 192 2048 os \ dense 4日 192 124 128 55 13 13 224 3 dense dense 3 11 192 128 Max 4 224 2048 Stride Max 128 Max pooling of 4 pooling pooling 基于卷积神经网络的深度学习技术 CCC 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 3:f.maps16@10×10 feature maps 6@28x28 S4: f. maps 16@@ 5x5 CONVOLUTIONAL NET f. maps 4x14 F6: layer OUTPU 84 Learn multiple filters Full connection Gaussian Convolutions Subsampling Convo|uth心 Subsampling Full connection 字符识别 Eg:1000×100 o image 10。 Filters Filter size: 10x10 10K parameters 卷积层(特征提取层) 降采样层 Ra 利用图像的空间联系是局部的,我 Inference 区域,然后在更高层中,将这些感A,图…88 们使每个神经元只感受局部的图像 Feature Maps 0.1“ Spiderman” o.9“ Superman” 0.5“ Batman Input Convolutional layer Pooling layer 受不同局部的神经元综合起来就可 Fully Connected layer 以得到全局的信息。 Network Architecture 物品识别 异构计算体系 CCTG 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 c包 Imagination AMD以 ARM Bas△N MEDATEK EXS NSTRUMEMTS ANSUN TALCON Key Founders of the HSA Foundation 异构运算体系(HSA)在析取计算任务并行性类型基础上,将具有相同类型 的代码段划分到同一子任务中,然后根据不同并行性类型将各子任务分配 到最适合执行它的计算资源上加以执行,达到使计算任务总的执行时间为 最小 为什么选择GPU计算? CCTG 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 Theoretical gfloPs Theoretical gB 5750 5500 GeForce 780 Ti 5250 GeForce 780 T1 330 5000 NVIDIA GPU Single Precision 4750 PNVIDIA GPU Double Precision 4500 Intel CPU Double Precision GeForce GEXTIA CPU Tesla K40 4250 -iNtel CPU Single Pre ecIsion 270 GeForce gpl Tesla K2oX 3750 Tesla GPU 3250 210 3000 GeForce GTX 680 Ge Force GTX 480 2750 180 GeForce GTX 680 2500 Tesla m2090 2250 fOrce 2000 Tesla C2050 1750 GTX580 干esaK40 1500 GefereegX 480 esla K20X GeForce 8800 GTX 1250 Tesla c1060 Ge Force GTX 280 1000 esla M2090 GeForce 7800 GTX Ivy Bridge Sandy bridge GeForce 8800 GIX Testa c2050 Bloomfield GeForce 6800 GT 500 GeForce 7800-GFX 30 GeForce 6800 Utra Sandy bridge GeForce Fx 590Q 4 Woodcrest Pres sco GeForce FX 5800 oodcrect Harpertown Westmere Aprs2Jn04Mya50406Feb08N61如p12Au要13Dec4 0 t Northwood T 20032004200520062007200820092010201120122013 更强的计算力 更高的带宽 为什么选择GPU计算? CCTG 2016中国云计算技术大会 Cloud Computing Technology Conference 2016 Theoretical gfloPs Theoretical GB / 5750 360 5500 GeForce 780Ti 5250 GeForce 780 T1 NVIDIA GPU Single Precision 330 5000 4750 PNVIDIA GPU Double Precision 300 4500 K40 4250 GPU拥有几干个计算核心 3750 CPU只有几个计算核心 3500 TITAN X:3072核 3250 3000 Tesla K80:2*2496核 1,2,4,6,8核 2750 2500 2250 GeForce 2000 Tesla C2050 120 1750 GTX580 干esaK40 1500 GefereegX 480 esla K20X Ge Force 8800 GTX 1250 Tesla c1060 Ge Force GTX 280 GeForce 7800 GTX Ivy bridge 1000 esla M2090 60 Sandy bridge GeForce 8800 GIX Testa c2050 Bloomfield GeForce 6800 GT 500 GeForce 7800-GFX GeForce 6800 Utra GeForce FX 5800 oodcrect Harpertown Sandy bridge Geforce fX 5900 Prescott woodcrest Westmere Harpertown Aprs2Jn04Mya50406Feb08N61如p12Au要13Dec4 0+ Northwood 20032004200520062007200820092010201120122013 更强的计算力 更高的带宽

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yoyoliushui_baijie 谢谢分享,好久以前下载的
2018-07-04
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