深度学习：GAN 主讲人：龙良曲 https://blog.openai.com/generative-models/ Our Goal: ?(?) https://www.mathworks.com/help/stats/simulate-data-from-a-gaussian-mixture- model.html What does ? ? looks like? http://www

1 2023年03月 深度学习-深度学习实践 黄海广 副教授 2 01 数据集划分 02 数据集制作 03 数据归一化/标准化 04 正则化 05 偏差和方差 本章目录 3 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过 训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation Set）：也叫做开发集（ Dev 用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选； 测试集（Test Set）： 为了测试已经训练好的模型的精确度。 三者划分：训练集、验证集、测试集 机器学习：60%，20%，20%；70%，10%，20% 深度学习：98%，1%，1% （假设百万条数据） 数据集划分 数据集 训练集 验证集 测试集 4 交叉验证 1. 使用训练集训练出10个模型 2. 用10个模型分别对交叉验证集 计算得出交叉验证误差（代价函 尝试增加多项式特征——解决高偏差 5. 尝试减少正则化程度λ——解决高偏差 6. 尝试增加正则化程度λ——解决高方差 x1 x2 18 参考文献 1. IAN GOODFELLOW等，《深度学习》，人民邮电出版社，2017 2. Andrew Ng，http://www.deeplearning.ai 19 谢 谢！

深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS 从零开始 初步修改 业务升级 实践指南 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 理解TF Mac CPU运行结果 GPU运行结果 TPU运行结果 TPU的创建和使用 JS 5. Pipeline Kubeflow Runtime Airflow Runtime 6. 协作 Takeaways • 在不同设备上执行训练 • 基于AI产品的全流程 • 深度学习实践： • 质量 • 效率 • 专注 • 稳定 • 参与和行动！！！ THANK YOU 希望对大家有所帮助和启发

1 2023年04月 深度学习-深度卷积神经网络 黄海广 副教授 2 01 经典网络 02 深度残差网络 04 卷积神经网络使用技巧 本章目录 03 其它现代网络 3 01 经典网络 1.经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 4 经典网络-LeNet-5 • LeNet 分为两个部分组成： AlexNet 10 VGG16 VGG16 11 VGG16 12 01 经典网络 2.深度残差网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 13 2.深度残差网络 梯度消失和梯度爆炸问题 14 2.深度残差网络 Input Conv3-32 Conv3-32 Conv3-32 Max-Pool Conv3-32 layers Previous input x F(x) y=F(x)+x x identity + 15 2.深度残差网络 ResNets使用了许多same卷积 R1 R2 R3 16 01 经典网络 3.其它现代网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 17 3.谷歌Inception网络 1×1 卷积（Network

动手学深度学习 Release 2.0.0 Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola Aug 18, 2023 目录 前言 1 安装 9 符号 13 1 引言 17 2 预备知识 39 2.1 数据操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 正态分布与平方损失 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.1.4 从线性回归到深度网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.2 线性回归的从零开始实现 . . . . . 4.10.8 提交Kaggle预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 5 深度学习计算 191 5.1 层和块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1

Alluxio 助力 Kubernetes， 加速云端深度学习 范斌 Alluxio 创始成员 车漾 阿里云高级技术专家 目录 • 我们是谁 • 问题背景 • Alluxio 助力云原生 AI 模型训练 • 相关资料 • Alluxio 是谁 • Allluxio 与 Kubernetes 结合 • Alluxio 优化实践 我们是谁？ 车漾 阿里云高级技术专家 范斌

深度学习 + 大数据 TensorFlow on Yarn 李远策 2017年4月17日 内容大纲 Ø TensorFlow使用现状及痛点� Ø TensorFlow on Yarn设计� Ø TensorFlow on Yarn技术细节揭秘� Ø 深度学习平台演进及SparkFlow介绍� 背景 坐标：360-系统部-⼤数据团队� 专业：Yarn、Spark、MR、HDFS 专业：Yarn、Spark、MR、HDFS …� 挑战：深度学习空前⽕爆，各种深度学习框架层出不穷，业务部门 拥抱新兴技术。平台怎么应对？� 机遇：Maybe 深度学习 + ⼤数据 � � TensorFlow使用现状及痛点 场景（1）� 场景（2）� TensorFlow使用现状及痛点 !.train.ClusterSpec({ “worker”: [ “worker0.example NodeManager上可用的GPU卡数是： 2 + 2 + 2 + 2 = 8� � � TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 NodeManager端GPU亲和性调度：� 后序、递归、深度优先分配算法 深度学习平台演进 SparkFlow介绍 SparkFlow：360系统部⼤数据团队设计的TensorFlow on Spark解决⽅案� • Coordinator负责协调生成Cl

预览版202112 预览版202112 前 言 这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书，本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者 的英文原文，供读者参考，同时也方便读者日后阅读相关英文文献时，不至于感到陌生。 尽管每天都有深度学习相关算法论文的发布，但是作者相信，深度学习的核心思想和基 础理论是共通的。本书已尽可能地涵盖其中基础、主流并且前沿的算法知识，但是仍然有很 多算法无法涵盖，读者学习完本书后，可以自行搜索相关方向的研究论文或资料，进一步学 习。 深度学习是一个非常前沿和广袤的研究领域，鲜有人士能够对每一个研究方向都有深刻 的 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误