2-3-人工智能关键技术.pptx
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人工智能的关键技术 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第1页。 提纲 人工智能关键技术总览 人工智能基础设施 人工智能算法 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第2页。 人工智能关键技术总览 CPU服务器 Tensorflow/Caffe/Mxnet/Torch/Keras/PyTorch/Theano… 算法层 强化学习 对抗学习 迁移学习 算法框架 基础硬件 GPU服务器 专用芯片 高速网络 基础设施 机器学习 深度学习 …… 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第3页。 基础设施(1)基础硬件 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第4页。 基础设施(2)算法框架 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第5页。 算法(1)机器学习的基本方法 例如: 房价预测 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第6页。 算法(2)机器学习的分类 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第7页。 算法(3)深度学习 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第8页。 算法(4)卷积神经网络和循环神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第9页。 算法(5)迁移学习 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第10页。 算法(6)对抗学习 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第11页。 算法(7)强化学习 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第12页。 人工智能平台 开源框架 底层硬件 能力层 应用层 基础设施 深度学习平台:基础设施,提供算法、算力和数据 AI能力平台:提供语音语言、图像视频、智能数据分析等AI核心能力 标注数据 Tensorflow / Caffe / Mxnet / Keras / Kaldi / Theano / cuDNN / CNTK / Torch / ImageNet / LFW / THCHS-30 / AI Shell / … … 深度学习平台 GPU / CPU / ASIC / FPGA 智慧网络 智慧服务 智慧市场 智慧管理 AI能力平台 语音 语言 图像视频 智能数据分析 情感识别 语音识别 文本分类 人机对话 人脸识别 行为分析 通用建模 数据可视化 多租户 容器化 Kubernetes Spark+Hadoop 云服务 平台管理 智慧安全 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第13页。 总结 人工智能的发展历程 人工智能的标志性产品 人工智能应用现状和发展趋势 2-3-人工智能关键技术全文共14页,当前为第14页。 卷积神经网络主要用于图像处理特征。多层神经网络,将局部感受野、权值共享、亚采样这三种结构思想结合,提取图像/文本特征。如图所示,图像A表示为32*32的矩阵向量作为CNN的输入,经过卷积层、池化层后全连接将32*32的矩阵向量变为1维的向量表示,将其作为Softmax层的输入,输出类别,即图像中的字母。 循环神经网络的应用场景比较多,比如暂时能写论文,写程序,写诗等。如图所示,每个圆圈可以看作是一个单元,从图中可以看出循环神经网络中的单元结果是重复使用的。并且一个序列当前的输出与前面的输出也有关,因此该模型具有记忆能力。 9 迁移学习主要是对通过对源域的学习解决目标域的识别任务。把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练,可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型,从而加快并优化模型的学习效率。 如图中所示,传统的机器学习的方法针对特定的问题训练不同的模型,而迁移学习允许我们通过借用已经存在的一些相关的任务或域的标签数据来处理这些场景。我们尝试着把在源域中解决源任务时获得的知识存储下来,并将其应用在我们感兴趣的目标域中的目标任务上去。 10 生成式对抗网络核心是对抗式,两个网络互相竞争,一个负责生成样本,另一个负责判别样本。 如图所示,生成模型G(generator network)捕捉样本数据的分布,判别模型D(discriminator)是一个二分类器,估计一个样本来自于训练数据(而非生成数据)的概率。生成模型G,输入是一些服从某一简单分布(例如高斯分布)的随机噪声,输出是与训练图像相同尺寸的生成图像。向判别模型D输入生成样本,对于 D 来说期望输出低概率(判断为生成样本),对于生成模型 G 来说要尽量欺骗 D,使判别模型输出高概率(误判为真实样本),从而形成竞争与对抗。 11 传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习。 监督学习是学习给定标签的数据集。标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的数字,则称为回归。 无监督学习是学习没有标签的数据集。 半监督学习的数据集部分有标签部分无标签的数据集。由于有标签的数据很多时候需要花大量人力
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