Keras: 基于 Python 的深度学习库
Keras: 基于 Python 的深度学习库 Keras: The Python Deep Learning library* Author: Keras-Team Contributor: 万 震 (WAN Zhen) � wanzhenchn � wanzhen@cqu.edu.cn 2018 年 12 月 24 日 *Copyright © 2018 by Keras-Team Keras-Team 前 言 整理 Keras: 基于 Python 的深度学习库 PDF 版的主要原因在于学习 Keras 深度学习库时方 便本地查阅,下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作,本文档制作基于此处。 严正声明:本文档可免费用于学习和科学研究,可自由传播,但切勿擅自用于商业用途,由 Otherwise, the contributor is not responsible for the consequences. 目录 I 目录 1 Keras: 基于 Python 的深度学习库 1 1.1 你恰好发现了 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 码力 | 257 页 | 1.19 MB | 1 年前3从推荐模型的基础特点看大规模推荐类深度学习系统的设计 袁镱
从推荐模型的基础特点看 袁镱 腾讯 个⼈简介 � ⽆量系统 � 项⽬于17年启动,先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景,⽀持腾讯 IEG,CSIG,QQ⾳乐,阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠,专家⼯程师 � 研究⽅向:机器学习系统,云计算,⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群(PCG)技术中台核 ⼼引擎:⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练, ⼼引擎:⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练, 上线与推理 提纲 �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �推荐类模型的深度学习系统设计 � 系统维度 � 算法维度 �总结 基于深度学习模型的推荐流程,场景与⽬标 Serving系统 HDFS 数据 通道 训练系统 召回 业务服务 排序 混排 模型 管理 上线 管理 ⽆量 RGW/Cos/ kafka 样本 存储 实时样本 ⽣成服务 离线样本 ⽣成任务 � 推荐场景的重要性 � PCG的图⽂,视频推荐(腾讯视频,腾讯新 闻,QQ看点,浏览器,微视, QQ⼩世界等) � 腾讯系内容推荐:阅⽂集团,QQ⾳乐 � Facebook推荐场景推理成本占AI推理成本的 >72% [ISCA2020 RecNMP] � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征(TB级)的模型的在线/离 线训练,在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化,达到业界先0 码力 | 22 页 | 6.76 MB | 1 年前3杨赛赛-基于深度学习的多维时间序列预测在数据机房中的应用
基于深度学习的多维时间序列 预测在数据机房中的应用 目 录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 1. 背景介绍 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 空调是数据机房中电量消耗最大的设备 空调为什么那么耗电?怎么优化节能? 低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散 热性能差 不够智能 的空调控 空调缺乏对整个环境 的全面感知 空调对温度的控制 存在延迟 多 维 感 知 温 度 预 测 控 制 2. 研究目标 对数据机房的温度进行预测 ⚫ 根据机房的历史运行数据变化预测未来 XX 分钟机房的温度值,从而实现空调的预测控制。 风机状态 服务负载 天气状况 室外温度 室外湿度 门禁状态 时序数据 温度预测 预测控制 节能调节 3. 研究内容 ⚫ 时间序列预测方法的比较 传统时间序列预测 ARIMA 基于深度学习的 时间序列预测 ⚫ 利用多维时间序列之间的 信息 ⚫ 对变周期序列,多维空间 依赖序列预测较弱 ⚫ 代表算法有RNN,LSTM 混合多维时间序列预测 ⚫ 提取多维序列之间更加复杂 的关系 ⚫ 提取维度之间空间依赖关系, 长短期依赖关系 ⚫ 算法有LSTNet,TPA-LSTM 多维时间序列预测方法解决机房温度预测 对数据包含的信息提取能力越来越强 选择0 码力 | 17 页 | 2.49 MB | 1 年前3谭国富:深度学习在图像审核的应用
深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台,借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据,专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究,并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 腾讯优图内容审核能力介绍 02 深度学习技术介绍 03 内容审核的扩展和延伸 00 图像审核的行业背景 SACC2017 内容审核 - 行业现状 不良信息泛滥,监管猝不及防 Ø 随着互联网的飞速发展和信息量的猛增, 大量的色情图片、暴力等不良信息夹杂其 中,严重影响着互联网的健康发展。 Ø 直播行业的快速兴起,使得视频中不良信 息含量更加迅猛增长,色情暴力等不雅视 频频繁流出,导致各网络直播平台面临危 频频繁流出,导致各网络直播平台面临危 机。 Ø 内容监管日趋严格, 2017年上半年,各 大直播行业协会相应成立,行业平台自我 规范的同时,网信办、文化部等国家部门 对于直播行业监管也越发严格,几乎所有 知名的直播平台均被有关部门点名查处过, 特别2017 年月中旬,黄鳝事件引爆网络, 让色情直播再度被推上舆论浪尖。 微信朋友圈日上传图片10亿张,视频播放20亿次 4000亿QQ空间存量图片,每天空间相册新增6亿0 码力 | 32 页 | 5.17 MB | 1 年前3深度学习在电子商务中的应用
1 深度学习在电商搜索和聊天机器人中的应用 探索 SPEAKER / 程进兴 2017年4月 2 3 苏宁国际美国硅谷研究院 苏宁美国硅谷研究院创 建于2013年11月,其宗旨是建立 高科技人才和专利的蓄水池,推 动苏宁持续地创新和转型,为用 户提供简约完美的用户体验。 硅谷研究院由来自云计 算、大数据、人工智能及深度学 习等不同专业背景的工程师、数 据科学家及分析师组成。目前包 据分析,机器学习,人工智能应用等方面的研发 工作。在此期间,发表了10多篇相关领域的研究 论文,并有10多项相关领域的专利。 业余爱好: 骑行 个人简介 电子邮箱: jim.cheng@ususing.com 5 议程 • 深度学习与商品搜索 矢量化搜索技术简介 基于词语聚类的矢量化 基于用户会话的矢量化 原型评测结果及效果示例 • 深度学习与聊天机器人 聊天机器人简介 山地车,死飞,自行车,碟刹,折叠车,公路车, 单车 • 解决方案 同义词 ? 归一化 ? 預報 =》预报, 五岁 =》 5岁 目前商品搜索中的一些问题 7 人工智能/深度学习在搜索中的应用:网页/电商搜索 • 基于深度学习的(Query, Document)分数是Google搜索引擎中第3重要的排序信 号 • 亚马逊(Amazon/A9)电子商务搜索引擎中, 深度学习还在实验阶段, 尚未进入生产线。 8 •0 码力 | 27 页 | 1.98 MB | 1 年前3复杂环境下的视觉同时定位与地图构建
复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器:较近距离感应,常用于扫地机器人。 • 激光雷达:单线、多线等。 • 摄像头:单目、双目、多目等。 度计等):智能手机标配。 常见的单目摄像头 激光雷达 普通手机摄像头也可作为传感器 双目摄像头 微软Kinect彩色-深度(RGBD)传感器 手机上的惯性传感器(IMU) SLAM运行结果 • 设备根据传感器的信息 • 计算自身位置(在空间中的位置和朝向) • 构建环境地图(稀疏或者稠密的三维点云) 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解, 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化,减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 • 三维点云 RGB图 深度图 IMU测量值 优化以减少误差累积 回路检测 SLAM应用介绍 • 扫地机器人 小米扫地机器人 以激光雷达为核心 戴森360°Eye扫地机器人 以视觉为核心(顶部有全景摄像头) SLAM应用介绍0 码力 | 60 页 | 4.61 MB | 1 年前3深度学习下的图像视频处理技术-沈小勇
深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人,专家研究员 个人主页:http://xiaoyongshen0 码力 | 121 页 | 37.75 MB | 1 年前3搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用
搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用 舒鹏 目录 CONTENTS 01 搜索广告背景知识 02 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 03 基于多模型融合的CTR预估 04 若干思考 搜索广告背景知识 信息需求 用户查询 查询理解 广告召回 点击率预估 排序计价 结果展示 点击及后续行为 广告库 日志收集 展示日志 点击日志 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 无需分词:基于字符粒度表达的问答系统设计 无需分词:基于字符粒度表达的问答系统设计 L.X Meng, Y.Li, M.Y Liu, P Shu. Skipping Word: A Character-Sequential Representation based Framework for Question Answering. CIKM2016, pages 1869-1872, 2016. Sogou Inc 文本相关性计算 文本相关性计算 文本相关性计算 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 LSTM LSTM LSTM 中长款 牛仔 外套 ResNet-50层 CNN-LSTM Encoder CNN CNN 中长款牛仔外套 Cosine-Loss 广告物料推荐 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 方向 用途 相关技术 图像理解 图片物料推荐 CNN 文本相关性 广告召回、创意生成 Word2Vec、CSR、LSTM CTR预估0 码力 | 22 页 | 1.60 MB | 1 年前3Chatbots 中对话式交互系统的分析与应用
三个火枪手:三个Bot框架 • IR-Bot、Task-Bot、Chitchat-Bot • 爱因互动所做的事 • 总结 Chatbots简史 1950 • 提出 “图灵 测试” 1966 •ELIZA:MIT 发展的精神 治疗师 chatbot 1995 •A.L.I.C.E.: 基于模式匹 配的NLP chatbot 2011, 2012 •Siri •Watson •Google Now •Facebook Messenger •Microsoft Tay IR-Bot: 智能检索机器人 IR-Bot:检索问答系统 IR-Bot:深度学习 • 句子表示、QA匹配 基于深度学习的智能问答 IR-Bot:深度学习 • 句子表示、QQ匹配 Semantic Question Matching with Deep Learning Task-Bot: 任务对话机器人 Task-Bot: 产生模块 Spoken Language Understanding (SLU) • 结构化表示自然语言的语义: • act1 (slot1=value1, slot2=value2,…), act2 (slot1=value1,…), … • acttype, slot, value的取值范围已预先定义好 “您好韩小姐,麻烦提供下手机号哦” request (phone, name=韩小姐)0 码力 | 39 页 | 2.24 MB | 1 年前3李东亮:云端图像技术的深度学习模型与应用
云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 稳定拥有35%以上的市场份额 中国最大的互联网安全公司 360智能硬件 智能摄像头超400万,儿童手表超 350万,行车记录仪超300万 SACC2017 奇虎360 安全 ——360的基因 SACC2017 【万物互联的新时代】 线上安全 线下安全 泛 安 全 安全 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 老幼安全—穿戴 家人安全—家居 出行安全—车辆 …… 电脑安全 手机安全 企业安全 …… 新时代的奇虎360 SACC2017 万物互联的新时代 交通 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017 万物互联的核心技术 视觉感知 语音感知 语义理解 人工智能 大数据分析 物 环境 SACC2017 图像 视频 检测0 码力 | 26 页 | 3.69 MB | 1 年前3
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