第十六章_NLP
[TOC] 第十六章 NLP Markdown Revision 1;Date: 2018/11/14Editor: 盛泳潘-电子科技大学;何建宏-学生Contact: shengyp2011@163.com;Bonopengate@gmail.com 16.0 NLP 发展史简述 50多年来...
第十一章_迁移学习
[TOC] 第十一章 迁移学习 本章主要简明地介绍了迁移学习的基本概念、迁移学习的必要性、研究领域和基本方法。重点介绍了几大类常用的迁移学习方法：数据分布自适应方法、特征选择方法、子空间学习方法、以及目前最热门的深度迁移学习方法。除此之外，我们也结合最近的一些研究成果对未来迁移学习进行了一...
第十四章_超参数调整
[TOC] 第十四章 超参数调整 Markdown Revision 1; Date: 2018/10/25 Editor: 乔成磊-同济大学，王超锋 Contact: qchl0318@163.com，syusuke0516@163.com Updater: sjsdfg，王超锋 14....
第十二章_网络搭建及训练
[TOC] 第十二章 网络搭建及训练 12.1 TensorFlow 12.1.1 TensorFlow是什么？ TensorFlow支持各种异构平台，支持多CPU/GPU、服务器、移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外...
第十八章_后端架构选型、离线及实时计算
[TOC] 第十八章_后端架构选型、离线及实时计算 Markdown Revision 1; Date: 2018/11/11 Editor: 梁志成 Contact: superzhicheng@foxmail.com 18.1 为什么需要分布式计算？ 在这个数据爆炸的时代，产生的数据...
第十五章_异构运算、GPU及框架选型
[TOC] 第十五章 异构计算， GPU和框架选型指南 深度学习训练和推理的过程中，会涉及到大量的向量(vector)，矩阵(matrix)和张量(tensor)操作，通常需要大量的浮点计算，包括高精度（在训练的时候）和低精度（在推理和部署的时候）。GPU， 作为一种通用可编程的加速器，最初设...
17.8.1 NCNN部署
17.8.1 NCNN部署 1.在电脑端使用ncnn实现分类(alexnet) s1，安装g++，cmake，protobuf，opencv s2，对源码进行编译 git clone https://github.com/Tencent/ncnn$ cd <ncnn-root-dir&g...
第十八章_后端架构选型及应用场景
[TOC] 第十八章 后端架构选型及应用场景 Markdown Revision 1; Date: 2018/11/11 Editor: 梁志成 Contact: superzhicheng@foxmail.com 18.1 为什么需要分布式计算？ 在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不...
第十七章_模型压缩、加速及移动端部署
[TOC] 第十七章 模型压缩及移动端部署 深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。本章总结了模型压缩、加速一般原理和方法，以及在移动端如何部署。 17....
第十九章_软件专利申请及权利保护
[TOC] 第十九章 软件（算法）专利申请及权利保护 Markdown Revision 1; Date: 2019/07/16 Editor: 何建宏 Contact: bonopengate@gmail.com 19.1 为什么需要对软件（算法）进行保护？ 对软件/系统/算法进行保...