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  • 人工智能论文参考文献范例借鉴
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    2021-07-22 04:59:42

    参考文献 简单来说就是我们在论文的 写作 当中参考引用过的内容,在文中引用的地方标注出来,然后在论文的末尾依次详细的列出来。关注毕业论文网查阅更多优秀的论文参考文献,下面是小编采编收集的关于人工智能论文 基于佛教世界观进路的人工智能体开发的技术探 浅析人

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    人工智能论文

    基于佛教世界观进路的人工智能体开发的技术探

    浅析人工智能在财务决策支持系统中的应用

    试论认知计算机辅助工艺设计与人工智能

    关于人工智能及其应用的分析探讨

    论基于人工智能的计算机辅助教学

    从人工智能看当代逻辑学的发展

    人工智能技术的发展趋势研究

    人工智能与现今逻辑学的发展

    论人工智能的研究与发展

    人工智能概述(jsj189)

    参考文献,欢迎大家阅读借鉴。

    人工智能论文参考文献:

    [1]杨状元,林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[J].科技信息,2009(04):184~185.

    [2]郝勇胜.对人工智能研究的哲学反思[D].太原:太原科技大学,2012.

    [3]蔡曙山,薛小迪.人工智能与人类智能——从认知科学五个层级的理论看人机大战[J].北京大学学报(哲学社会科学版),2016,53(04):145.

    [4]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁学院学报,2010,26(04):85~87.

    [5]褚秋雯.从哲学的角度看人工智能[D].武汉:武汉理工大学,2014.

    人工智能论文参考文献:

    [1]史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:国防工业出版社,2007.

    [2]周以真.计算思维[J].中国计算机学会通讯,2007(3).

    [3]陈庆霞.人工智能研究纲领的发展历程和前景[J].科技信息,2008(33).

    [4]周晓东,刘雪梅.信息时代的计算机人工智能[J].硅谷,2010(1).

    [5]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技,2011(17).

    人工智能论文参考文献:

    [1]黄炎孙.人工智能的符号主义立场研究[D].北京化工大学,2014.

    [2]刘步青.人机协同系统的推理机制及其哲学意蕴[D].华东师范大学,2016.

    [3]陈晋.人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.

    [4]马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技,2014,(S1):50-51+55.

    [5]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程,2014,(11):246-247.

    [6]纪***.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试,2014,(03):137-138.

    [7]祝珊.人工智能与会计人员[J].中财税研究,2016(15).

    [8]人工智能会造成财会人员失业吗?[J].中国总会计师,2016(3).

    [9]李佳楠.人工智能大潮来临复合型财会人才是方向[J].财会信报,2016(9).

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    人工智能论文3000字以上

    《计算机人工智能识别技术的应用瓶颈探赜》

    【摘 要】21 世纪以来,随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展,人工智能识别技术应运而生,成为一种新兴计算机技术,在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大,为经济增长、社会发展提供重要基础保障。然而,就当前应用情况来看,计算机人工智能识别技术的应用面临一系列瓶颈问题。基于此,文章通过研究和探析计算机人工智能识别技术应用瓶颈问题,为计算机人工智能识别技术的应用和发展奠定坚实基础。

    【关键词】计算机 人工智能识别技术 应用 瓶颈

    作为一种自动化、智能化、科学化计算机技术,计算机人工智能识别技术通过将人类思维模式从抽象化到具体化,进行准确识别、科学判断和准确模拟,最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域,与其他计算机技术相比,人工智能识别技术的应用前景更为广阔,能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来,计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效,然而由于发展时间较短,尚未形成一套完整的运行体系,整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。因此,本文研究具备一定的实践意义。

    1、计算机人工智能识别技术的含义及类型

    1.1、人工智能识别技术的含义

    人工智能识别技术,实质上指的是基于计算机技术和人工智能平台所衍生出来的一种科学技术,人工智能识别技术能够对人类各种思维模式、行为方式进行准确识别和完整模拟,经过智能化、自动化,所形成的一种自动智能化机器。在实际应用过程中,计算机人工智能识别技术装置可以对相关物品信息进行扫描、识别。比如: 超市中所利用的扫描装置,就是一种人工智能识别装置,通过扫描产品上的条形码,产品的质量、单价、名称等相关信息便会完整呈现出来,售货员进行数量的录入,便可以进行总价的计算,作为计算机人工智能识别技术的一种典型应用案例[1]。此外,计算机人工智能识别技术还能够被应用于企业办公自动化、生产智能化等方面,从而有利于人们办事效率、工作水平的大幅提高。

    1.2、人工智能识别技术的类型

    按照人工智能化特征进行划分,我们可以将人工智能化识别技术划分为机械化识别技术和人工化识别技术两种类型。

    1.2.1、机械化识别技术

    机械化识别技术,顾名思义,就是通过识别无生命特征的物体信息,主要涉及到的技术有以下三种:

    第一,智能卡技术。作为一种集成电路卡,与计算机系统紧密关联起来,共同完成信息数据的采集、管理、传输、加密和处理。通常情况下,智能卡识别技术被广泛运用于物品验证、车辆识别、信息跟踪等方面。

    第二,条形码识别技术。一般而言,条形码识别技术可以划分为两种: 一是一维条码技术; 二是二维条码技术。二维条码技术是一维条码技术的衍生物,在一维条码技术的改进和优化之上所形成,所以二维条码技术更为先进,能够进行数据信息的采集、识别,并能够准确、即时显示出来,被广泛运用于条码扫描和信息识别等方面。

    第三,射频识别技术。射频识别技术与智能卡、条形码识别技术应用原理不同,它不需要与物体进行零距离接触,只需要借助无线电磁波进行信息的采集和识别。射频识别技术主要对物品信息进行有效标识,从一定程度上可以取代传统条形码识别技术,将有可能成为物品标识管理最为有效和先进的一项技术。

    1.2.2、人工化识别技术

    人工化识别技术,是针对人体所设计的一项智能识别技术,主要涉及到的核心技术有以下三种:

    第一,人脸识别技术。对人脸进行扫描,进而进行身份信息的识别和判断,通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大,自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别,通过调节亮度,提高识别结果的精准性。

    第二,声音识别技术。通过对人的声音进行有效识别,以此来判断声音主体身份。声音识别技术运作原理为,从音色、音调、音质等层面,进行声音的辨别,并在系统中进行特征的记录和匹配,进而实现识别目的[2]。

    第三,指纹识别技术。通过扫描人的指纹,进而进行身份的识别和判定。由于每个人与其他人的指纹并不相同,所以指纹识别技术十分先进,能够准确识别和判断个人身份信息。

    2、计算机人工智能识别技术应用领域

    20 世纪 60 年代之后,随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速革新,人工智能识别技术因此得到快速发展,其应用范围和领域不断扩大,逐步发展成为各行各业、各个领域的核心技术。

    2.1、应用于机器人技术领域

    研究表明,机器人技术源自于 20 世纪 70 年代,成为一种专业学科。同时,机器人技术被各个领域所使用,取得一系列显着应用成效。比如: 机器人技术运用于外科手术中,机器人助手能够帮助外科手术医生进行手术,其应用范畴不断扩大。究其原因,机器人人工智能识别技术不仅能够减少组织成本性资金投入,而且有利于组织内外部风险的预防和规避。当然,尽管人工智能识别技术在机器人产业中的应用力度较大、范围较广,但是依然需要改进和完善。

    2.2、应用于语音识别技术领域

    语音识别,顾名思义就是通过某种特别手段和人工智能识别技术,让机器对人类的语言有一定的理解,并且能够产生识别、交互行为。长期以来,语音识别技术深受国内外学术界的高度重视。

    语音识别类产品涉及面较广、服务领先,具有巨大交互优势。近年来,随着人工智能识别技术的快速发展,语音识别技术同样实现了较快发展,建立在语音识别技术之上的芯片越来越多,已然成为新时期人工智能识别与交互的核心内容。

    2.3、应用于人工神经网络领域

    人工神经网络简称为神经网络,是批量处理单元相互交织形成的一种特殊网络形态。神经网络基于人脑,是对人脑抽象活动的具体化、简单化和模拟化,与人脑基本功能极为相似。人工神经网络是通过对人脑活动、指令的模拟、效仿,并从中得到启发,进行批量单元信息的处理。人工神经网络中,神经元之间的相互作用便会产生信息处理过程。尽管人工神经网络并不能等同于人脑,也不能完全发挥出人脑所有作用,但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。

    3、计算机人工智能识别技术的应用瓶颈

    20 世纪末,以密码、密钥等安全识别技术为主的信息、数据安全保障手段被广泛运用于各行各业、各个领域之中。然而,其具备一定的易复制性、丢失性、不稳定性,所以在一定程度上严重制约和影响到信息安全技术的发展。计算机人工智能识别技术基于计算机技术之上,通过对信息数据进行采集、识别和录入,能够为人们提供便捷的操作方法[3]。然而,我国计算机人工智能识别技术发展应用时间较短,尽管取得了一系列显着成效,应用范围不断扩大,但是其依然面临巨大的应用瓶颈问题。

    3.1、语音人工智能识别技术应用瓶颈

    语音人工智能识别技术旨在让机器能够读懂和识别出人类语言,并按照人类的指令进行一系列操作。语音人工智能识别技术作为计算机人工智能识别技术的一项核心技术,长期以来,深受国内外学术界的高度重视。与此同时,语音人工智能识别技术被广泛应用于各行各业、各个领域,其技术和产品优势十分鲜明,在语音电话、语音通信、语音交互等方面取得显着应用成效。21 世纪以来,计算机人工智能识别类产品类型的不断增多,语音人工智能识别技术得到快速发展,以语音识别技术为载体的芯片数量日渐增多。然而,语音人工智能识别技术的发展时间较短,依然存在应用瓶颈问题,具体表现在以下三个方面:

    (1) 语音识别技术有待提升。语音识别技术实际应用过程中,必须尽可能排除外界环境的干扰,比如: 外部其他噪声。唯有此,才能准确识别音色、音调、音质。尽管语音识别技术基本上实现了智能化,但是以目前的技术来讲,并无法在外部噪音的干扰下准确识别语音。如此一来,从一定程度上影响到语音识别技术的发展。因此,要想确保语音识别技术能够在外部噪音影响的情况下实现准确识别,必须采取特殊抗噪音麦克风,这对于普通用户来讲,基本上达不到该项要求。与此同时,用户在日常谈吐过程中,较为随意,具有明显的地方特色,加之语速、频率等控制影响较大,普通话不标准等问题,直接影响到语音识别设备对音色、音调、音质等的准确识别。除此之外,人们的语言受到年龄、情绪、身体素质等的影响,其音色、音调、音质随着自身及外部环境的变化而改变,直接给语音识别形成影响。因此,当前语音识别技术可靠性有待提升。

    (2) 语音识别系统不健全,词汇量较少。目前,我国计算机人工语音识别系统词汇量较少,在实际运行过程中,并不能识别到所有的音色、音调和音质。倘若语音模型有一定的限制,词汇中出现一些难以识别的方言、外语,那么语音识别系统将无法在较短的时间内准确识别出语音,甚至会出现识别错误、不准等情况。基于此,随着语音识别技术的不断发展,其应用范围的进一步扩大,需要进行其词汇量的增加,尽可能准确、快速识别出更多的语音,而建模方法、搜索算法的逐步变革,使得语音识别系统不能实现智能化识别,仅仅能够识别出基础的音色、音调和音质,对于其系统、深入、全面应用来讲,依然存在较多的瓶颈问题[4]。

    (3) 应用成本较高、体积较大。目前,我国计算机人工智能识别技术的应用范围不断扩大、应用领域不断增多,特别是语音识别技术的应用成效十分显着。然而,语音识别技术的应用成本依然很高,使得普通用户基本无法接受。就目前的发展情况来看,语音识别技术应用成本的降低似乎难度很大。对性能、功能要求较高的语音识别基本上无法实现,当前的条件并不成熟,无法实现规模

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    GitChat 作者:李嘉璇
    原文:从零开始,如何阅读一篇人工智能论文,及构建论文与代码的实现
    关注公众号:GitChat 技术杂谈,一本正经的讲技术

    本次 Chat 的第一部分:

    首先讲解如何从零基础开始阅读一篇机器学习方向的论文,以及对待论文中的数学问题。随后,从一篇经典论文入手,讲解如何快速梳理和理解一个深度学习框架及模型。

    最近人工智能和机器学习方向的论文非常多,那么一个有工程背景、学术经验较少或者有一定经验的工程师,如何阅读一篇人工智能相关的论文呢?

    在刚开始的学术探索中,我倾向于全文精读,尤其是深度学习领域的经典论文,但发现这种方式花费时间太多,以至于挤压了我的真正目的——工程实现和工程结合。并且,因为想抓住的东西太多,反而没有抓住一篇文章的核心,导致很容易忘记,比如昨天读的文章就像喝了水一样忘掉了。

    我将和大家从两个方面探讨。

    一、从零开始,阅读一篇论文的层次

    这里的从零开始,指的是我们要从零了解这篇文章做了什么事情、使用了什么方法、得到什么结果,这样的方法和结果对我有没有什么借鉴。

    而不是说,接触到一个全新的领域,从读论文开始入手。对于没有过接触的陌生领域。我的方法是,先看中文综述,中文博士论文,而后是英文综述。通过中文综述,可以首先了解这个领域的基本名词、实验常用方法。

    否则直接从论文入手的话,作者站的高度和我们的水平不一致,很容易想当然的理解或者根本看不下去。因此,在阅读这篇文章之前,对于这篇文章中涉及到的基础知识,对应中文基础都理解透彻。

    这时,回归到从零开始理解这篇文章的状态。

    对一篇文章的阅读往往有3个递增的层次:

    层次1. 读懂这篇文章的概要信息(5-10分钟)

    • 认真读懂标题、摘要、简介(title, abstract, and introduction)。

    • 只读各个部分和子部分(section and sub-section)的标题,跳过具体内容。

    • 读懂结论和讨论(作者通常会在这里论述本研究的不足和缺失,为未来的研究提供建议,指明方向)。

    • 浏览参考文献,记下哪些文献是你已经读过的。

    因此,在第一层次过后,应该能回答出以下5个问题:

    1. 文章分类:关于实现方法的文章?对于已有系统的分析文章?对于研究理论的描述文章?

    2. 内容:有没有对应的相关paper?这篇文章是基于什么样的基础理论?(theoretical bases)

    3. 文章的假设(assumptions)是真的正确么?

    4. 贡献:这篇文章是在效果上(state of art)有了明显进步?还是方法上有了创新?还是完善了基础理论?

    5. 清晰度:是一篇描述清晰的文章么?

    第一个层次完成你就可以觉得是否要深入第二个层次,它足够做你的某天想用到时的知识储备,而不是现在立刻入手。

    层次2. 抓住文章的内容,忽略文章细节(1个小时)

    第二个层次需要认真读,抓住重点:

    1. 对图、表的含义以及他们支持的结论弄懂。

    2. 记下参考文献中你认为重要的未读文献,它能让你对这篇文章的背景有深刻理解。

    完成第2个层次,要达到知道文章用了哪些证据,如何证明了一个什么样的结论。

    尤其在这个层次中,如果遇到读不懂(原因有很多:公式太多、对术语不理解、对实验手段不熟悉、参考文献的文献过多)。说明我们还没有和作者在一个基础上,建议先从几篇重要的参考文献入手,补充背景知识。

    层次3. 深入细节理解文章(5-6小时)

    如果这个文章是你想应用到目前工程中的,则需要第3个层次。目标是能够在相同的假设条件下,重现(re-implement)论文。

    同时,要注重论文在GitHub上的对应代码,跳到程序中能加速理解。

    比较你重现的结果和原论文,就能真正理解一篇文章的创新点,以及它的隐含前提或假设。并且你能从重现过程中得到一些你未来工作的方向。

    做这三个层次的好处就是,能够让你对读一篇文章的时间有合理的估计,甚至可以根据时间和你的工作需要调整掌握一篇文章的深度。

    二、如何阅读包含很多数学内容的机器学习论文

    这个在很多AI论文中很普遍,所以一般来讲,在第一个层次中,不需要理解一个公式的所有步骤。尽量的跳过公式,读文字描述,读实验结果,读结论。

    随着你平时工作中数学的积累,在第二个层次中,你也许能直接通过看公式来真正理解作者的目的和步骤。

    如果非要进入第三个层次,可能需要跟着文章做一些推导。但是实际上,如果有现成的代码实现,可以让你从工程的角度更好的理解数学过程。

    最后,建议大家用这种方式,尝试把这128篇论文中自己感兴趣的领域根据自己的需要,调整阅读层次地读完。(笔者刚刚读完啦,欢迎一起来交流哦)

    128篇论文,21大领域的机器学习论文

    下面结合TensorFlow的架构和体系设计论文《TensorFlow:
    Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》来讲解以下两点:

    TensorFlow的编程模型和基本概念

    结合不到20行代码讲解静态图模型。

    TensorFlow的运行方式分如下4步:

    1. 加载数据及定义超参数;

    2. 构建网络;

    3. 训练模型;

    4. 评估模型和进行预测。

    下面我们以一个神经网络为例,讲解TensorFlow的运行方式。在这个例子中,我们构造一个满足一元二次函数y = ax2+b的原始数据,然后构建一个最简单的神经网络,仅包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。通过TensorFlow将隐藏层和输出层的weights和biases的值学习出来,看看随着训练次数的增加,损失值是不是不断在减小。

    生成及加载数据

    首先来生成输入数据。我们假设最后要学习的方程为y = x2 − 0.5,我们来构造满足这个方程的一堆x和y,同时加入一些不满足方程的噪声点。

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    # 编造满足一元二次方程的函数
    x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] # 为了使点更密一些,我们构建了300个点,分布在-1到1区间,直接采用np生成等差数列的方法,并将结果为300个点的一维数组,转换为300×1的二维数组
    noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape) # 加入一些噪声点,使它与x_data的维度一致,并且拟合为均值为0、方差为0.05的正态分布
    y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise # y = x^2 – 0.5 + 噪声

    接下来定义x和y的占位符来作为将要输入神经网络的变量:

    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

    构建网络模型

    这里我们需要构建一个隐藏层和一个输出层。作为神经网络中的层,输入参数应该有4个变量:输入数据、输入数据的维度、输出数据的维度和激活函数。每一层经过向量化(y = weights×x + biases)的处理,并且经过激活函数的非线性化处理后,最终得到输出数据。

    下面来定义隐藏层和输出层,示例代码如下:

    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
      # 构建权重:in_size×out_size大小的矩阵
      weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) 
      # 构建偏置:1×out_size的矩阵
      biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) 
      # 矩阵相乘
      Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, weights) + biases 
      if activation_function is None:
         outputs = Wx_plus_b
      else:
         outputs = activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs # 得到输出数据
    # 构建隐藏层,假设隐藏层有10个神经元
    h1 = add_layer(xs, 1, 20, activation_function=tf.nn.relu)
    # 构建输出层,假设输出层和输入层一样,有1个神经元
    prediction = add_layer(h1, 20, 1, activation_function=None)

    接下来需要构建损失函数:计算输出层的预测值和真实值间的误差,对二者差的平方求和再取平均,得到损失函数。运用梯度下降法,以0.1的效率最小化损失:

    # 计算预测值和真实值间的误差
    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
                          reduction_indices=[1]))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

    训练模型

    我们让TensorFlow训练1000次,每50次输出训练的损失值:

    init = tf.global_variables_initializer() # 初始化所有变量
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)
    
    for i in range(1000): # 训练1000次
      sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
      if i % 50 == 0: # 每50次打印出一次损失值
        print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))

    TensorFlow的基本实现

    包括:设备、分布式运行机制、跨设备间通信、梯度计算。

    TensorFlow的分布式有两种模式,数据并行和模型并行,我们最常用的就是数据并行。数据并行的原理很简单,如图所示。其中CPU主要负责梯度平均和参数更新,而GPU1和GPU2主要负责训练模型副本(model replica)。这里称作“模型副本”是因为它们都是基于训练样例的子集训练得到的,模型之间具有一定的独立性。

    enter image description here

    具体的训练步骤如下。

    1. 在GPU1和GPU2上分别定义模型网络结构。

    2. 对于单个GPU,分别从数据管道读取不同的数据块,然后进行前向传播,计算出损失,再计算当前变量的梯度。

    3. 把所有GPU输出的梯度数据转移到CPU上,先进行梯度求平均操作,然后进行模型变量的更新。

    4. 重复第1步至第3步,直到模型变量收敛为止。

    数据并行的目的主要是提高SGD的效率。例如,假如每次SGD的mini-batch大小是1000个样本,那么如果切成10份,每份100个,然后将模型复制10份,就可以在10个模型上同时计算。

    但是,因为10个模型的计算速度可能是不一致的,有的快有的慢,那么在CPU更新变量的时候,是应该等待这一mini-batch全部计算完成,然后求和取平均来更新呢,还是让一部分先计算完的就先更新,后计算完的将前面的覆盖呢?

    这就引出了同步更新和异步更新的问题。

    分布式随机梯度下降法是指,模型参数可以分布式地存储在不同的参数服务器上,工作节点可以并行地训练数据并且能够和参数服务器通信获取模型参数。更新参数也分为同步和异步两种方式,即为异步随机梯度下降法(Async-SGD)和同步随机梯度下降法(Sync-SGD)。如图:

    enter image description here

    同步随机梯度下降法(也称同步更新、同步训练)的含义是在进行训练时,每个节点上的工作任务需要读入共享参数,执行并行的梯度计算,同步需要等待所有工作节点把局部的梯度算好,然后将所有共享参数进行合并、累加,再一次性更新到模型的参数;下一个批次中,所有工作节点拿到模型更新后的参数再进行训练。

    这种方案的优势是,每个训练批次都考虑了所有工作节点的训练情况,损失下降比较稳定;劣势是,性能瓶颈在于最慢的工作节点上。在异构设备中,工作节点性能常常不同,这个劣势非常明显。

    异步随机梯度下降法(也称异步更新、异步训练)的含义是每个工作节点上的任务独立计算局部梯度,并异步更新到模型的参数中,不需要执行协调和等待操作。

    这种方案的优势优势是,性能不存在瓶颈;劣势是,每个工作节点计算的梯度值发送回参数服务器会有参数更新的冲突,一定程度上会影响算法的收敛速度,在损失下降过程中抖动较大。

    同步更新和异步更新如何选择?有没有优化方式呢?

    同步更新和异步更新的实现区别主要在于更新参数服务器的参数的策略。在数据量小,各个节点的计算能力比较均衡的情况下,推荐使用同步模式;在数据量很大,各个机器的计算性能参差不齐的情况下,推荐使用异步模式。具体使用哪一种还可以看实验结果,一般数据量足够大的情况下异步更新效果会更好。

    下面展示将如何创建一个TensorFlow服务器集群,以及如何在该集群中分布式计算一个静态图。

    TensorFlow分布式集群的所有节点执行的代码都是相同的。分布式任务代码具有固定的结构:

    # 第1步:命令行参数解析,获取集群的信息ps_hosts和worker_hosts,
    以及当前节点的角色信息job_name和task_index。例如:
    tf.app.flags.DEFINE_string("ps_hosts", "", "Comma-separated list of hostname:port pairs")
    tf.app.flags.DEFINE_string("worker_hosts", "", "Comma-separated list of hostname:port 
    pairs")
    tf.app.flags.DEFINE_string("job_name", "", "One of 'ps', 'worker'")
    tf.app.flags.DEFINE_integer("task_index", 0, "Index of task within the job")
    FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
    ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")
    worker_hosts = FLAGS.worker_hosts(",")
    
    # 第2步:创建当前任务节点的服务器
    cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
    server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)
    
    # 第3步:如果当前节点是参数服务器,则调用server.join()无休止等待;如果是工作节点,则执行第4步
    if FLAGS.job_name == "ps":
      server.join()
    
    # 第4步:构建要训练的模型,构建计算图
    elif FLAGS.job_name == "worker":
    # build tensorflow graph model
    
    # 第5步:创建tf.train.Supervisor来管理模型的训练过程
    # 创建一个supervisor来监督训练过程
    sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(FLAGS.task_index == 0), logdir="/tmp/train_logs")
    # supervisor负责会话初始化和从检查点恢复模型
    sess = sv.prepare_or_wait_for_session(server.target)
    # 开始循环,直到supervisor停止
    while not sv.should_stop()
       # 训练模型

    采取上面的代码框架,对MNIST数据集进行分布式训练,代码见:

    https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dist_test/python/mnist_replica.py#L1

    本次Chat的第二部分: 讲解如何将你手上的需求转化为论文的描述并实现出来。

    以推荐系统为例:参考文章:

    https://www.textkernel.com/building-large-knowledge-graph-recruitment-domain/

    我们以招聘的招聘推荐系统中知识库的构建为例,讲解在哪里以及如何引入NLP和知识图谱的方法。

    (1)为什么建设知识库?如下就是一个基于知识库的搜索:

    enter image description here

    也就是我们希望把对应的职位描述,结构化为知识图谱:

    enter image description here

    我们知道知识图谱包括实体和实体关系,那么结合招聘的场景,实体库中就应该包含:职位库、职业库、简历库、实体词库。而实体关系可能有归属关系、层级关系、关联关系。

    我们来对职位描述做结构化的抽取,来设计实体关系的标签体系,如下:

    enter image description here

    具体如何来抽取呢?

    1. 寻找定位词和标点符号,切分成短句。

      职位内容:(营业员/学徒):负责吧台,跟随师傅调制 饮料,切配果盘,小吃;待遇:正式员工底薪3000- 3500元/月+奖金+五险一金,公司包吃住工作地点: 公司根据员工住所安排最近的上班地点

    2. 从短句中基于特征字/词定位核心内容

      (营业员/学徒)
      吧台,跟随师傅调制饮料,切配果盘,小吃
      正式员工底薪3000-3500元/月+奖金+
      公司根据员工住所安排最近的上班地点

    3. 核心词抽取

      营业员 学徒
      吧台 调制饮料 切配果盘 小吃
      底薪3000-3500元/月 奖金 五险一金
      最近的上班地点

    那么在这个过程中,如何来寻找定位词呢?一般分为3步:

    (1)定位词->种子词->定位词。例如:

    enter image description here

    (2)基于词性标注。例如:

    对文本分词,进行词性标注, 查找里面的动词、数词、量词,作为定位词

    enter image description here

    (3)基于语法。例如:

    动词后面连续的名词、简称

    词组联合共现频率高。动词+形容词,动词+副词的组合

    enter image description here

    关于词性标注,详见汉语词性标注集:

    https://gist.github.com/luw2007/6016931

    最终建立起一个招聘知识库:

    enter image description here

    最后,希望大家能够多读论文,并且总结和温习读过的文章,结合GitHub上的开源实现,在TensorFlow上多多练习。在一个领域多的论文积累量,能发现很多存在的问题和机会。


    实录:《李嘉璇:如何从人工智能论文中学习TensorFlow》


    彩蛋:

    重磅 Chat 分享:

    《高效学习,快速变现:不走弯路的五大学习策略》

    分享人:
    一名会在 B 站直播写代码,会玩杂耍球、弹 Ukulele、极限健身、跑步、写段子、画画、翻译、写作、演讲、培训的程序员。喜欢用编程实现自己的想法,在 Android 市场上赚过钱,有多次创业经历。擅长学习,习惯养成,时间管理。身体力行地影响他人做出积极的改变!目前就职于 ThoughtWorks,致力于传播快乐高效的编程理念。业余创立软件匠艺社区 CodingStyle.cn,组织超过30场技术活动。个

    Chat简介:
    说到学习呀,真是头大哟:
    碎片化,没有较长的连续时间来学习
    难专注,捧起书,手机却在召唤:来呀,快活呀~ 反正有,大把时光~
    做不到,看了很多书,生活中却做不到
    然并卵,学了方法和工具,找不到使用场景
    效率低,学习速度跟不上知识产生的速度
    记不牢,学习速度赶不上遗忘速度
    在这个知识泛滥、跨界竞争的年代,学习能力才是核心竞争力。你想想,过去一周,有没有哪一件工作是不需要学习就能完成的?尽管如此重要,大部分人却没研究过学习这件事,以为上下班路上打开「得到」听本书,就是碎片时间终身学习者了。

    我是程序员,咨询师,培训师,这几个角色都要求我必须学得又快又好。本场 Chat 将分析学习的「趋势,原则,策略」,帮你站在更高的视角看待学习,从「内容,动机,交互,收益,资源」五方面制定策略,解决学习痛点,助你成为高效学习者!

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    点击上方“AI算法与图像处理”,选择加"星标"或“置顶”

    重磅干货,第一时间送达

    大家好,今天给大家分享一个教大家手把手复现经典CNN论文的视频教程。是由爱可可老师从油管上面搬运过来的哈!

    希望分享的内容能让你有所收获,如果觉得有用的,帮我分享出去,谢啦!

    简介

    经常会看到类似的广告《面试算法岗,你被要求复现论文了吗?》不好意思,我真的被问过这个问题。当然也不是所有面试官都会问,究其原因,其实也很好理解。企业肯定是希望自己的产品是有竞争力,有卖点的,市场上大部分都是基于开源的项目开发的,显然就没有优势。自己的研发能力,研发成本有限,那么最快的方式显然是迅速的从最新的论文中提取价值。

    复现的话,据我所知,一般就两种:

    (1)复现作者的网络架构

    (2)复现论文中的结果

    今天分享的内容就是关于如何复现网络架构的,主要是一些经典的网络架构,包括

    AlexNet、VGG、GoogLeNet、MobileNet、ResNet(后续还会继续更新其他经典网络)

    我简单的看了一下视频,预览一下主要的内容:

    视频的主要目的教大家如何阅读一个CNN架构的论文,并应用这个模型。

    支持小编


    生活不易,下面的????小卡片希望大家可以 [ 点击一下] ,你的顺手点击将是我坚持的动力,点一下即可,万分感谢!

    方法:

    作者小哥讲的挺认真的,不过咖喱味比较重,对于很多小伙伴可能很难接受。

    这里提供了两个办法:

    (1)小译同传(PC端)

    可以实现对视频或声音进行实时的翻译,并显示字幕

    实时翻译软件》包含使用方法

    (2)github项目中的描述

    项目:https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/CNN-Architectures/tree/master/Implementations

    内容还是蛮详细的:

    论文部分:

    网络部分:

    整体实现思路:

    代码部分详解:

    好了,今天分享的内容就这些啦,小伙伴记得点个在看或分享到朋友圈给你的好朋友哟

    B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1aa4y1x7vj

    github项目:https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/CNN-Architectures/tree/master/Implementations

    加群交流

    欢迎小伙伴加群交流,目前已有交流群的方向包括:AI学习交流群,目标检测,秋招互助,资料下载等等;加群可扫描并回复感兴趣方向即可(注明:地区+学校/企业+研究方向+昵称)

     每一次创造都不容易,听说吴彦祖都点在看了 ????

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