3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.9 小结 3.10 参考文献 第 4 章 PyTorch 基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.3 待优化张量 4.4 创建张量 预览版202112 即可。可见，有了深度学习框架，开发 神经网络变得无比轻松和高效。 3.8 手写数字图片识别体验 本节将在未详细介绍 PyTorch 网络层、优化器等使用方法的情况下，先带大家体验一 下神经网络的乐趣。本节的主要目的并不是教会每个细节，而是让读者对神经网络算法先 有一个全面、直观的感受，为接下来介绍 PyTorch 基础和深度学习理论打下基础。 现在开始体验神奇的手写数字图片识别算法吧！ 3.8.1 网络搭建 对于第一层模型来说，它接受的输入 ReLU(?1? + ?1)的计算逻辑，在 PyTorch 中通过一行代码 即可实现： # 创建一层网络，设置输入节点数为 784,输出节点数为 256 预览版202112 3.8 手写数字图片识别体验 11 nn.Linear(28*28, 256) 使用 Sequential 容器可以非常方便地搭建多层的网络。对于 3 层网络，我们可以通过快速 完成 3 层网络的搭建。

系统综合考虑各因素进行 订单分组，然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短 骑士到店等待时间，节省 运力，提升用户等餐体验 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、 骑士运力、期望送达时间 等因素来自动派单 配送距离 期望送达时间 骑士运力 订单相似度 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 1 2 3 4 5 路线规划 • 动态规划最优配送路线，且合理 并单，以最低的配送成本最大化 满足用户配送体验。 • 考虑用户期望时间的TSP问题 • 构建模型综合评估用户体验与配 送成本打分 • 采用动态规划和模拟退火算法等 算法，求得最优路线 1 8 时间预估 用户下单 开始配送 骑士到店 骑士取餐 到达用户 完成交付 商户接单 过滤数据 抽取基础特征 组合基础特征，构造组合特征 组合基础特征，构造组合特征 统计基础信息，构造统计特征 独热编码，构造稀疏特征 降维 决策模型 11 • 骑士体验 取餐距离、订单数量、订单组数 • 用户体验 订单剩余时间、骑士完成时间、 订单准时性 • 配送效率 等餐时间、空驶距离、空闲骑士、 商圈压力 距离的节省： 订单组与骑士打分： 根据商圈压力调整： 3 分配方案

——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AI：贯穿新零售全流程 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AR/VR：虚实结合的消费体验 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 传感器和IoT：提升门店消费体验 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 用户需求：线下门店业绩如何提升？ 全球实体零售发展遭遇天花板 品牌间存量竞争 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》

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 含人工智能、大数据和创新三个 实验室。 4  程进兴，苏宁美国研究院技术总监，斯坦福大学 • 未来，聊天应用将被看作是新的浏览器，而机器人程序将成为新的网站。这就 是互联网的新开始。--Ted Livingston, CEO of KiK • 聊天机器人将从根本上变革每个用户对人机交互的体验。 --Satya Nadella, Microsoft CEO 18 应用示例：苏宁易购机器人Sunny，百度度秘，Amazon Echo 19 问题分析与用户分析 网页前端 移动应用前端

Ø 应用场景：身份证、驾驶证、行驶证、营业执照、银行 卡、车牌、名片等等多个垂直场景 l 证件类OCR识别 l 落地应用 Ø 手Q名片识别，广点通营业执照识别： 在手Q的扫一 扫入口中，可以体验。 Ø Webank身份证识别，主播实名认证： 方便用户快速 的输入证件信息。 SACC2017 OCR识别 – 通用场景和手写 Ø 手写体手机/电话识别准确率可达99%以上。突破业界复杂手写体 用户配置任务所需最小资源 • 自动扩缩容，最大化资源使用率 • 支持不同计算框架 • 调度与任务松耦合，用户可以灵活定义任务 • 支持配置 docker 镜像，完全自定义运行环 境 • 良好的用户体验 • 完善的客户端工具 • 任务进度微信提醒 SACC2017 proto model graph. pb 深度网络计算图 caffe Tensor Flow 公共计算库 X86

• 信息过载 • 互动性好 • 信噪比低 Ø 排序目标 • 提高用户的信息消费效率 • 提升用户黏性 技术挑战 Ø 规模大 • 用户和Feed内容数量大 Ø 指标量化 • 用户体验 • 内容更新快，实时性要求高 • 内容形式多样、非结构化 • 海量计算、超大规模模型优化 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 CTR概要介绍

水，全国包邮”。 准确率：92% 案件描述 分类 对案件描述进行分类， 并进行可视化展示。 准确率：93% 政务问题 分类 识别用户所问问题 类型并进行热点问 题分析。 准确率：98% 21 EI体验空间 22 Copyright©2018 Huawei Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. The information in this document

超大资源池 智能标注 可视化建模(Designer) 分布式训练(DLC) 在线服务(EAS) 生态市场 开发者工具 • CLI • PAIFlow • OpenAPI AI能力 体验中心 开源 PAI平台（Platform of Artificial Intelligence） Deep Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂

是深度学习框架的后起之秀，它参考了市场上早期框 架包括 torch、caffe、tensorflow 的经验教训，从一开始设 PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 3 计就特别注重开发者体验与生产效率提升，一经发布就引发追 捧热潮，可以说“出道即巅峰”。Pytorch 虽然来自脸书实验室， 但是它也吸引外部公司包括特斯拉、优步、亚马逊、微软、阿 里等积极支持，其平缓的学习曲线，简洁方便的函数与模型构

查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 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