#Lenix Blog » Feed Lenix Blog » 评论Feed Lenix Blog » 人工智能分类目录Feed Lenix Blog 记录－交流－分享 * 博客声明 * 书单 * 标签云 * 链接 * 留言本 * 关于我 * 推荐 + 现代PHP编程指导 * 站点 + 开源项目 + github主页 + Github + awesomephp + phpfig + p2hp * P2HP ____________________ (Submit) 人工智能 人人都可以做深度学习应用：入门篇（下） admin 2017年12月25日 人工智能 暂无评论 51 浏览 接首篇《 人人都可以做深度学习应用：入门篇（上） 》 四、经典入门demo：识别手写数字（MNIST） 常规的编程入门有“Hello world”程序，而深度学习的入门程序则是MNIST，一个识别28×28像素的图片中的手写数字的程序。… Read more 【机器学习】人人都可以做深度学习应用：入门篇（上） admin 2017年12月25日 人工智能 暂无评论 64 浏览 一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人 类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们 大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。 … Read more 神经网络入门 admin 2017年12月13日 人工智能 暂无评论 54 浏览 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是“神经网络”（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。 什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning），意外发现里面的解释非常好懂。下面，我就按照这本书，介绍什么是神经网络。 这里我要感谢优达学城的赞助，本文结尾有他们的《前端开发（进阶）》课程的消息，欢迎关注。 一、感知器 历史上，科学家一直希望模拟人的大脑，造出可以思考的机器。人为什么能够思考？科学家发现，原因在于人体的神经网络。 1. 外部刺激通过神经末梢，转化为电信号，转导到神经细胞（又叫神经元）。 2. 无数神经元构成神经中枢。 3. 神经中枢综合各种信号，做出判断。 4. 人体根据神经中枢的指令，对外部刺激做出反应。 既然思考的基础是神经元，如果能够”人造神经元”（artificial neuron），就能组成人工神经网络，模拟思考。上个世纪六十年代，提出了最早的”人造神经元”模型，叫做“感知器”（perceptron），直到 今天还在用。 上图的圆圈就代表一个感知器。它接受多个输入（x1，x2，x3…），产生一个输出（output），好比神经末梢感受各种外部环境的变化，最后产生电 信号。 为了简化模型，我们约定每种输入只有两种可能：1 或 0。如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。 二、感知器的例子 … Read more PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通 admin 2017年10月26日 人工智能 暂无评论 142 浏览 本文介绍 PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通 PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通 前言 这将是PaddlePaddle系列教程的开篇，属于非官方教程。既然是非官方，自然会从一个使用者的角度出发，来教大家怎么用，会有哪些坑，以及如何 上手并用到实际项目中去。… Read more 从学习 Paddle 开始学习深度学习(一) admin 2017年10月19日 人工智能 暂无评论 92 浏览 深度学习的黄金时代已经到来 开场白 首先给Baidu打一波广告。Paddle深度学习平台，你值得学习。 它的优点 * 灵活性：PaddlePaddle支持广泛的神经网络结构和优化算法，很容易配置复杂的模型，如基于注意力（Attention）机制或复杂的 内存（Memory）连接的神经机器翻译模型。（Attention和Memory参考阅读： 深度学习和自然语言处理中的attention和memory机制 、 深度学习：推动NLP领域发展的新引擎 ） * 高效：在PaddlePaddle的不同层面进行优化，以发挥异构计算资源的效率，包括计算、内存、架构和通信等。例如： + 通过SSE/AVX内部函数，BLAS库（例如MKL，ATLAS，CUBLAS）或定制CPU/GPU内核优化的数学运算。 + 高度优化循环网络，以处理可变长度序列，无需填充（Padding）。 + 优化高维稀疏数据模型的本地和分布式训练。 * 可扩展性：PaddlePaddle很容易使用多个CPU/GPU和机器来加快你的训练，通过优化通信实现高吞吐量、高性能。 * 连接产品：PaddlePaddle易于部署。在百度，PaddlePaddle已经被部署到广大用户使用的产品或服务，包括广告点击率（CT R）的预测，大型图像分类，光学字符识别（OCR），搜索排名，计算机病毒检测，推荐等。 来自网络 __________________________________________________________________ 初识 先做一个形象的比喻，Paddle就好比一台3D打印机，我们设计的神经网络就好比需要打印的模型，而我们的数据集就相当于原材料，把两者同时提供给这 台打印机，经过一段时间就可以得到我们预期的产品–模型(Trained Model). 简言之，paddle 做的工作就是利用我们设计的模型和我们提供的数据 通过高性能的并行技术(CPU/GPU)来完成训练。 所以，我们在使用 Paddle 做深度学习时最基本的工作就是设计一个完美的模型并准备好数据。也就是要有以下几个文件: [connect.png?raw=true] * trainer_config.py : 配置神经网络模型 * data_provider.py : 数据提供 * train.sh : 配置paddle训练的参数 __________________________________________________________________ 安装 paddle提供了三种安装方式： * Docker 安装，非常便捷，但必须在Docker环境下部署。 * deb 安装， … Read more 百度开源深度学习框架PaddlePaddle安装配置 admin 2017年10月18日2017年10月19日 人工智能 暂无评论 201 浏览 一、环境配置 PC机一台+UBUNTU 16.04系统 二、过程 1、使用Docker安装PaddlePaddle 1）在Ubuntu 上安装 Docker： 参考 http://blog.p2hp.com/archives/4809 2）安装完后在命令行键入sudo service docker start和sudo docker run hello-world，验证Docker正确安装； 3）在命令行键入 sudo docker run -it paddlepaddle/paddle:0.10.0rc3-noavx /bin/bash开始下载安装Paddle docker，由于网络环境不同，下载速度会有所差异，等待Paddle docker的下载和安装 4）安装完成后，你会发现命令行发生变化了，变成了root@e1f3456e7992:/#，OK，安装成功 2、运行一个PaddlePaddle的Demo 我们以quick_start为例， 1）首先，从github上将paddle项目拉取到本地，或者从github上直接下载项目的zip压缩包：点我进入PaddlePaddle github项目 2） 进入/home/yangyanbin/下载/Paddle-develop/v1_api_demo/quick_start/data 3）在命令行键入 bash ./get_data.sh 下载实验数据 4）启动paddle的docker镜像 在命令行键入 … Read more 探寻人工智能 —— 破解灵魂的奥秘(强烈推荐) admin 2017年10月16日 人工智能 暂无评论 153 浏览 # 这篇文是我2015年写的那篇文章的升级版，如果你已经读过那一篇，还是建议读一下这篇喔 # 我们可以想象一下，如果机器能够像人类一样思考，将是多么可怕的一件事？ 首先，细胞的工作速度远远没有芯片快，因此计算机的思考速度会是人类的千万、甚至上亿倍。这样的系统可以在几秒钟内读完整个图书馆中的书，可以在几小时 内读完世界上所有的科学著作和学术论文。在解决一个实际问题时，它在一秒钟内想到的解决方案，你可能要花一年。例如在哈佛大学的实验室里，科学家让一个 拥有四条腿的机器人自己去学习如何奔跑 —— 从站起来，到会走路，最后到奔跑。机器的方法很简单：将四条腿所能够组成的运动方式全部尝试一遍。仅仅过了几个小时，它就学会了奔跑。其次，它的脑容量 远远超过人类。人类大脑中所能够存储的东西是有限的，所以大脑必须进行仔细的筛选。在人的一生中，我们忘掉的东西远远多于我们记住的东西。很显然，机器 人没有这个烦恼，它可以同时是数学家、物理学家、语言专家、博物学家、哲学家、生物学家等等。… Read more 最新文章 * [技术] 谈谈编程思想 2018年1月14日 * 程序员的好日子什么时候才到头？ 2018年1月14日 * TCP连接的关闭 2018年1月12日 * PHP中类静态调用和范围解析操作符的区别 2018年1月7日 * TCP/IP指南 2018年1月6日 * php发送http put/patch/delete请求Demo 2018年1月6日 * 赶集mysql军规 2018年1月6日 * 鸟哥：PHP Next: JIT 2017年12月30日 * 2017年第三届PHP开发者大会总结（二）鸟哥JIT篇.md 2017年12月30日 * 人人都可以做深度学习应用：入门篇（下） 2017年12月25日 月度热门文章 * MQTT SERVER 性能测试报告... 104 views * Nginx 泛解析实现二级域名或三级域名泛解析... 98 views * MQTT压力测试之Tsung的使用... 96 views * 使thinkphp 3.2.3兼容PHP7 94 views * 《相对论 · 上》—— 过去，现在，未来是同时存在的吗？... 93 views * 协程:异步与并发 86 views * 流媒体：ffmpeg生成HLS的m3u8与ts片段... 80 views * php实现协程，真正的异步... 78 views * MySQL自动化运维及语句审核工具 Inception的... 78 views * EMQTT启用密码认证 71 views CAPTION: 2018年一月 一 二 三 四 五 六 日 « 12月 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 标签 Apache CentOS Composer GIT HTML5 http http2 HTTP协议 InnoDB Linux Mac memcache mongodb MQTT Mysql Nginx phalcon PHP PHP7 shell Socket swoole tcp thinkphp ubuntu 人工智能 优化 分布式 协程 压力测试 原创 多线程 安全 并发 异步 性能 推送 架构 框架 消息 程序员 缓存 编程 非阻塞 高并发 近期评论 * XRumerTest发表在《Ubuntu 命令技巧》 * order online canada发表在《PHP 知识补全 —— 生成器 （generator）和协程的实现》 * manicure发表在《PHP 7 性能改进 (1/5): Packed arrays》 * James发表在《php实现协程，真正的异步》 * https://www.viagrasansordonnancefr.com/achat-sildenafil-citrate-bod ybuilding/发表在《文件服务器集群 采用Rsync+sersync同步主从文件FTP》 分类目录 * Apache (16) * Linux (112) * Mac OS (15) * Mysql (159) * Nginx (41) * Nosql (25) * PHP (449) * Vim (6) * web前端 (39) * Wordpress (1) * 个人日志 (24) * 云计算 (2) * 人工智能 (7) * 创业 (9) * 工具 (23) * 建站 (39) * 开源 (10) * 架构 (87) * 概念 (43) * 物联网 (14) * 移动互联网 (16) * 编程 (146) * 趋势 (6) 文章归档 文章归档 [选择月份...........] 功能 * 登录 * 文章RSS * 评论RSS * WordPress.org 链接表 * 2016年最新PHP学习路线图 * apachelounge * apistore * C/C++学习 * Chrisyue's Blog * coding * Composer * devstore * draveness * gaojinbo * git – 简易指南 * Github 中国用户排名 * github 排行榜 * Git客户端 * GoodUI * HTTPS安全检测 * http状态码 * idea blog * IT技术博客大学习 * Jordi Boggiano 站点统计 日志总数：1269篇 评论总数：54条 分类总数：23个 标签总数：252个 友情链接：96个 网站运行：2172天 最后更新：2018年1月14日 Copyright © 2012-2018 Lenix Blog. 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