人工智能技術(shù)概覽(參考版)
2025-02-22 16:14本頁(yè)面
【正文】 ? 各局設(shè)計(jì)、圖形化調(diào)參、學(xué)習(xí)速率 北京久其軟件股份有限公司 2023年 3月 10日 CNN – 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? Convolutional Neural Network ? 圖像領(lǐng)域應(yīng)用非常成功，人臉識(shí)別超 % ? 全連接 ? 尿部連接，權(quán)值共享 ? 圖像識(shí)別、 OCR、語(yǔ)音識(shí)別（ DBN+CNN+RNN最好） 2023年 3月 10日 特征數(shù)量 卷積核大小RNN – 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? Recurrent Neural Network ? （ t+1）時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的最終結(jié)果 O(t+1)是該時(shí)刻輸入和所有歷史共同作用的結(jié)果 ? 語(yǔ)音識(shí)別、 NLP ? Bidirectional RNNs、 Deep RNNs、 GRU RNN 北京久其軟件股份有限公司 2023年 3月 10日 LSTM 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò) ? Long ShortTerm Memory Neural Network ? RNN時(shí)間上傳遞的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可能“梯度消失” ? 通過(guò)門(mén)的開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)時(shí)間上記憶功能，防止梯度消失 ? 遺忘門(mén) ? 輸入門(mén) ? 輸出門(mén) ? Seq2Seq機(jī)器翻譯 ? Attention Model對(duì)話 2023年 3月 10日 GAN 生成性對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò) ? Generative Adversarial Networks ? 它有兩個(gè)模型：一個(gè)生成器，一個(gè)判別器 ? 沒(méi)有損失函數(shù)，優(yōu)化過(guò)程是“二元極小極大博” 北京久其軟件股份有限公司 2023年 3月 10日 深度學(xué)習(xí)框架 庫(kù)名稱 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言 速度 靈活性 文檔 適合模型 平臺(tái) 上手難易 Caffe c++/cuda 快 一般 全面 CNN 所有系統(tǒng) 中等 TensorFlow c++/cuda/Python 中等 好 中等 CNN/RNN Linux, OSX 難 MXNet c++/cuda 快 好 全面 CNN 所有系統(tǒng) 中等 Torch c/lua/cuda 快 好 全面 CNN/RNN Linux, OSX 中等 Theano python/c++/cuda 中等 好 中等 CNN/RNN Linux, OSX 易 2023年 3月 10日 ? Caffe – 2023年底 ,由 UC Berkely的 Yangqing Jia開(kāi)發(fā) – 計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域首選 Caffe ? TensorFlow – Google主推的開(kāi)源學(xué)習(xí)框架
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