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哇！今天挺开心的，30天的时间，19篇文章，2459人阅读，5313人次阅读！今天开通的原创标识，恩！除了激动，就是非常感谢大家的支持！ 感谢大家的支持！ 大家的支持！ 的 支持！ 支持！ 持！我会继续努力的！我们一起进步！(./鞠躬！） ***** ** *** *** *****分割线 ********** *** ** *** 在学习TensorFlow之前，先给大家安利一波其他的几个库，主要有caffe，CNTK，keras，Theano，Torch，MaxNet。 总的来说，Caffe，CNTK这类是基于配置文件来定义模型，而Torch，Theano，Keras，TensorFlow是基于语言来定义模型。其中Torch是基于lua，一个比较小众的语言，不过也有了Python版。基于Python的有Theano，TensorFlow，Keras。Theano是和TensorFlow最像的一个，应该说TensorFlow是受到了Theano的启发而开发的，他们都是利用了tensor张量的思想。但是Theano是由LISA lab基于学术目的而开发的一套底层算法库，而TensorFlow是由google支持的。他俩主要区别还在于TensorFlow支持分布式编程。 下面有些网址可能打不开，这不是说链接无效~，而是需要“翻墙”，我觉得肯定有人不知道怎么办，就像我刚听说的时候

由于良好的可扩展性，随机梯度下降（SGD）的并行实现是最近研究的热点。实现并行化SGD的关键障碍就是节点间梯度更新时的高带宽开销。因此，研究者们提出了一些启发式的梯度压缩方法，使得节点间只传输压缩后的梯度。尽管这些启发式方法在实践中很有效，但它们有时并不会收敛。 本文提出了量化SGD（Quantization SGD，QSGD），它是一类具有收敛保证且在实践中性能良好的压缩模式。QSGD允许用户平滑得权衡通信带宽和收敛时间：节点可以在每轮迭代时调整发送的比特数，代价可能是更高的方差。这种权衡是固有的，因为将其提高到某个阈值会违反信息理论的下限。QSGD在异步情况下保证了凸与非凸目标函数的收敛性，并且可以使用随机方差削减技术扩展。 当在图像识别与语音识别任务上训练深度神经网络时，QSGD显著地降低了端到端的训练时间。 1. Introduction 目前，许多研究者正在研究如何扩展大规模SGD算法。SGD算法的定义如下。令 \(f:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R}\) 是我们要最小化的目标函数。我们可以得到随机梯度 \(\widetilde{g}\) ，即 \(\mathbb{E}[\widetilde{g}(x)]=\triangledown f(x)\) 。通过多次迭代，SGD可以收敛到最小值。 \[\boldsymbol{x}_{t+1}=

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主要内容是 第一部分：人工智能和测试的介绍 第二部分：人工智能系统的特性和验收标准 第三部分：机器学习的性能指标和基准 第四部分：测试机器学习工作流程 第五部分：人工智能系统测试简介 第六部分：人工智能系统的黑盒测试 第七部分：人工智能系统的白盒测试 第八部分：测试人工智能的测试环境 第九部分：使用人工智能进行测试 引言 传统系统的测试已被很好地理解，但是基于AI的系统对我们的日常生活变得越来越普遍和至关重要，它带来了新的挑战。 这篇内容涵盖了人工智能（AI）的关键概念，我们如何确定验收标准以及如何测试基于AI的系统。 这些系统通常是复杂的（例如深层神经网络），基于大数据，指定不明确和不确定性，这给测试它们带来了许多新的挑战和机遇。 在整个文档中，首字母缩写词AI代表“人工智能”一词。 一、人工智能和测试的介绍 1.1 “人工智能”和“人工智能效应”的定义 1.2 AI使用案例 1.3 AI使用和以后的市场 91％的技术主管认为AI将成为下一次技术革命的核心。 1.4 基于AI系统的故障和测试的重要性 1.5 图灵测试和AI的历史 1.6 AI技术 搜索算法•推理技术–逻辑程序–规则引擎–演绎分类器–基于案例的推理–程序推理•机器学习技术–人工神经网络•前馈神经网络•递归神经网络–贝叶斯网络 –决策树–深度学习•卷积神经网络–强化学习–转移学习–遗传算法–支持向量机

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30656.html === 你恰好发现了 Keras。 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6 。 指导原则 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 易扩展性