主流的深度学习模型有哪些_光环大数据培训

光环大数据_大数据培训_云计算低成本部署随需使用的计算大脑所谓云计算，非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池，并按需自助获取和管理这些资源的模式。

其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。

”从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源，简单说云计算有三层云平台，第一个是Iaas(Infrastructure as a Service)，基础设施即服务，以前这些资源都是企业固有资源，现在可以不再拥有，通过平台服务商提供，减轻部署成本；第二个是Paas(Platform as a service)，平台即服务，开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务；第三个是SaaS(Software as a service)，软件即服务。

比如我们经常使用的手机APP等；云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化，就是把Iaas，Paas，Saas 层的资源(CPU、存储、网络等)放入到资源池中(云服务器)，由云服务器进行集中管理。

云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。

我们已经进入了新一轮技术驱动的时代那如何理解大数据与云计算的关系？在中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉看来：人工智能、深度学习，这些都是二十年前就有的技术，但是二十年前没有大数据，没有可以关联的数据。

所以大数据的故事从有了关联才真正开始。

那如何应用大数据？车品觉表示：首先要了解数据的生命周期。

“布点”、“收集”、“存储”，这些是前端，之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。

还有一个能把整个过程包起来的，就是“实时刷新”。

这就是数据的生命周期，它是一个闭环。

不管你怎么使用大数据，你首先要了解这个周期。

阿里巴巴集团首席技术官王坚在一次小型论坛上分享到：“云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。

也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。

机器学习和深度学习技能树、面试宝典_光环大数据培训人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)。

为了帮助大家更好帮助大家学习这些新技术，小遍整理了相关的学习资料，希望这些资料对刚入门的同行有所帮助。

一、人工智能、机器学习和深度学习的区别？机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。

这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。

这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。

从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。

深度学习：一种实现机器学习的技术深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。

但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出(如残差网络)，因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。

最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。

深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。

光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。

近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。

人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。

人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。

人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。

毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。

一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。

这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。

人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。

那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。

如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

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光环大数据 http://hadoop.aura-el.com 深度学习如何处理认知错觉_光环大数据培训 上下滑动手机屏幕，让这些方块与你的屏幕对齐，你会发现„ 这些方块居然是水平排列的！ 实际上，这类视觉错觉展示了人类感知世界的特殊方式，也是人类和目前深度学习认知的重要区别。

今天，我们就从这一不同出发，谈谈人类感知世界的机制，并由此畅想机器学习未来的发展方向。

回到上面这张图片，为什么这个错觉如此有效？它为什么能欺骗我们？ 在上述的错觉中，你会注意到每一个在条纹上交替出现的浅蓝色和黑色方块的组合元素，会在特定的方向上看起来小一些。

除此之外，你还会注意到：图片中的深蓝色条纹之间的线跟之前的相比，高度不太一样。这两个错觉互相结合，形成了条纹在一直向上偏，或者向下偏的错觉。

即便将这幅图片旋转了90度，你仍然会发现浅蓝色的方块看起来的确是互相平行的。

这是因为深蓝色的方块总是看起来是一样大，并且它们内部的线条也有一样的长度。 光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com

光环大数据 http://hadoop.aura-el.com 和这一错觉“一脉相承”的还有另外两个视觉错觉：

咖啡厅墙面上的错觉观察http://www.richardgregory.org/papers/cafe_wall/cafe-wall.pdf Akiyoshi Kitaoka的边缘错觉http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/tiltillusionreview2007.pdf

咖啡厅墙面上的错觉，是墙面方砖之间用来填充的砂浆的亮度在黑色和白色之间的时产生的。

这个错觉的效果是：每块方砖同相邻的方砖相比看起来会渐渐的变大（或者变小）

再来看看Akiyoshi Kitaoka的边缘错觉。 和Y型连接错觉： 同样，你会觉得这些实际水平的线，看起来歪了。 顺便说一句，这个错觉的效果在纵向也适用。 我们的大脑显然并没有将这幅图片作为一个整体来看待。相反，它将图像看待成若干图像的组合，并且识别彼此之间的相邻关系。为什么邻近关系对我们的视觉有如此强烈的影响？这是由于人类所具有的“直观功能”，让大脑更快地重建图片。

深度学习最常见的26个模型汇总
今天更新关于常见深度学习模型适合练手的项目。

这些项目大部分是我之前整理的，基本上都看过，大概俩特点：代码不长，一般50-200行代码，建议先看懂然后再实现和优化，我看基本上所有的实现都有明显可优化的地方；五脏俱全，虽然代码不长，但是该有的功能都有，该包含的部分也基本都有。

所以很适合练手，而且实现后还可保存好，以后很多任务可能就会用到。

本文包括简介、练手项目和我的建议（建议最好看看这部分）。

简介
本篇是深度学习最常见的26 个模型汇总的姐妹篇，建议先看那篇再看本篇。

本篇新增了26 个模型的练手项目。

练手项目
2.1 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P)
前馈神经网络和感知机，信息从前（输入）往后（输出）流动，一般用反向传播（BP）来训练。

算是一种监督学习。

对应的代码：
https://github/danijar/layered
https://github/civisanalytics/muffnn
2.2 Radial basis function (RBF)
径向基函数网络，是一种径向基函数作为激活函数的FFNNs（前馈神经网络）。

对应的代码：
https://github/eugeniashurko/rbfnnpy
2.3 Hopfield network (HN)
Hopfield网络，是一种每个神经元都跟其它神经元相连接的神经网络。

Windows安装CUDA+TensorFlow教程_光环大数据培训0. 背景在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux 作为深度学习操作系统。

但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。

现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。

那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。

很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在GPU上运行深度学习模型的过程。

值得欣喜的是，大部分Nvidia GeForce系列的显卡都可以使用CUDA，大部分有独显的笔记本理论上都可以使用GPU来“深度学习”。

即使加速效果不明显，但很多入门级的显卡依然可以用于TensorFlow，这至少可以帮助大家了解和熟悉这个框架。

请不要让缺少预算或者系统不兼容成为探索路上的拦路虎和借口。

本着探索的精神，我试着在两台Windows电脑上安装了CUDA(用于调用GPU)和TensorFlow(谷歌开发的深度学习工具库)，把这个过程记录下来和大家分享。

如果在安装过程中大家遇到了什么具体问题，也可以评论给我。

在开始之前想再次提醒大家，在Windows上安装CUDA和TensorFlow有很多坑，对于各种软件版本以及系统设置的要求可谓非常刁钻，很容易就“误入陷阱”。

请大家严格对照我的操作流程，以防出错。

多图长文预警！！！使用教程时建议在电脑端阅读，可以放大图片。

1. 准备步骤请按照介绍下载以下软件备用，具体安装流程在第二部分介绍。

简单的说，我们需要 Windows 7/8/10, Server 2012/2016 + Python 3.5 + Visual Studio 2015 + CUDA 8.0 + CuDnn 6.0。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）_光环大数据培训四、关于特征特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。

如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。

那对于特征，我们需要考虑什么呢？4.1、特征表示的粒度学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？就一个图片来说，像素级的特征根本没有价值。

例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。

而如果特征是一个具有结构性（或者说有含义）的时候，比如是否具有车把手（handle），是否具有车轮（wheel），就很容易把摩托车和非摩托车区分，学习算法才能发挥作用。

4.2、初级（浅层）特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？1995 年前后，Bruno Olshausen和David Field 两位学者任职Cornell University，他们试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。

他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为16×16 像素，不妨把这400个碎片标记为S[i], i = 0,.. 399。

接下来，再从这些黑白风景照片中，随机提取另一个碎片，尺寸也是16×16 像素，不妨把这个碎片标记为T。

他们提出的问题是，如何从这400个碎片中，选取一组碎片，S[k], 通过叠加的办法，合成出一个新的碎片，而这个新的碎片，应当与随机选择的目标碎片T，尽可能相似，同时，S[k] 的数量尽可能少。

用数学的语言来描述，就是：Sum_k (a[k] * S[k]) –> T, 其中a[k] 是在叠加碎片S[k] 时的权重系数。

为解决这个问题，Bruno Olshausen和David Field 发明了一个算法，稀疏编码（Sparse Coding）。

机器学习十大常用算法_深圳光环大数据1. 决策树根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。

这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林在源数据中随机选取数据，组成几个子集S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别由 S 随机生成 M 个子矩阵这 M 个子集得到 M 个决策树将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果3. 逻辑回归当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好那么怎么得到这样的模型呢？这个模型需要满足两个条件大于等于0，小于等于1大于等于0 的模型可以选择绝对值，平方值，这里用指数函数，一定大于0小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型通过源数据计算可以得到相应的系数了最后得到 logistic 的图形4. SVMsupport vector machine要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1点到面的距离根据图中的公式计算所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。

基于数据驱动的深度学习常用模型分析一、前言深度学习是目前最热门的研究领域之一，其被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。

深度学习的崛起得益于海量数据和强大的计算能力，而这两者都是基于数据驱动的思想。

在深度学习中，模型的好坏取决于算法的选择和数据的数量与质量。

本文将介绍常用的深度学习模型，并分析它们在不同应用场景中的优缺点和应用范围。

二、卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一，它被广泛应用于图像和视频处理中。

其主要思路是通过多个卷积层和池化层逐层提取图像的特征，最后经过全连接层进行分类或回归。

卷积神经网络的优点在于可以充分利用图像的局部相关性，减少参数数量，加快训练速度，同时还能抑制噪声和对输入数据的不变性。

这些特性使得卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割等方面有着很好的表现。

然而，卷积神经网络也存在一些缺点。

由于其结构复杂，训练需要大量的计算资源和时间，同时模型的泛化性能也容易受到数据的限制。

此外，卷积神经网络对输入图像的大小和分辨率要求比较高，需要对输入进行预处理。

三、循环神经网络循环神经网络主要应用于序列数据的处理，如文本、语音等。

它的主要思想是通过循环连接网络的多个节点来实现对序列数据的处理，并可在每个节点上保存一些状态信息。

循环神经网络的主要优点在于能够处理变长序列数据，并且能够学习到序列数据中的时间相关性。

此外，循环神经网络的结构简单，容易进行训练。

不过，循环神经网络也存在一些问题，如容易出现梯度消失或爆炸的问题，同时也比较难以并行化处理。

此外，循环神经网络对序列数据的长期依赖建模效果不够理想。

四、序列到序列模型序列到序列模型是一种基于循环神经网络结构的模型，主要应用于自然语言处理中的机器翻译、语音识别等领域。

其基本思想是将输入序列中的信息编码为一个固定维度的向量，然后再通过解码器将该向量转化为输出序列。

序列到序列模型的优点在于能够处理不定长输入和输出序列，因此具有较强的灵活性。