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数学从今冰花男孩到高中女生的遗言

读笔记DL002:AI、机器上、表示学习、深度上,第一次异常衰退

  • 十月 12, 2018
  • 数学
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因为其有如下重构功能(http://vsrefactoringessentials.com/Features/Refactorings-CSharp):

AI系统要协调获得知识。原始数据提取模式,机器上(machine
learning)。解决具体世界文化问题,作为主观决策。逻辑回归(logistic
regression)决定是否建议剖腹产(Mor-Yosef et al.,1990)。朴素贝叶斯(naive
Bayes)区分垃圾电子邮件。简单机器上算法性能依赖让一定数据表示(representation)。需要人工提供信息特征,不克影响特征定义方式。表示因。数据集合结构化、智能索引,搜索速度指数加快。表示选择影响机器上算法性能。先领合适特征集,提供被简机器上算法。

拖欠扩展扩展了代码编辑器中
“Open Folder in Windows Explorer” 上下文菜单

世界文化形式化语言硬编码(hard
code)。逻辑揄规则自动理解形式化语言声明。人工智能知识库(knowledge
base)。著名项目Cyc(Lenat and
Guha,1989),一个推测引擎,一个CycL语言描述声明数据库。声明由人类监督者输入。设计足够复杂形式化规则精确描述世界(Linde,1992)。

再就是也带动如下代码分析功能(http://vsrefactoringessentials.com/Features/Refactorings-CSharp):

AI早期就,相对节约形式化环境,不求世界知识。如IBM深蓝(Deep
Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry
Kasparov(Hsu,2002)。国际象棋,简单领域,64单职位,严格限定措施移动32只棋子。可由于简单、完全形式化规则列表描述,容易事先准备。抽象、形式化,是人类最为困顿脑力任务,但计算机最易。早期打败人类太好象棋选手,最近识别对象、语音任务上人类平均水平。日常生活需要世界巨量知识,主观、直观,很麻烦形式化表达。计算机智能需要获得同样知识。关键挑战,非形式化知识传被电脑。

10.Resharper

参考资料:
《深度上》

  • 提拔您补充加字典中之键是否存在的代码
  • 唤醒您产生计算常量的数学表达式存在
  • 提示而拿枚举位比较转换为以Enum.HasFlag方法
  • 提醒您管数据类型的直换改也安全转移(使用as关键字)
  • 唤醒您把While循环改为DoWhile循环
  • 从今基类中担负注释
  • 创建ChangedEvent
  • 把Switch转换为If

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3.C#
outline

现行,神经科学是深度上研究重点灵感来源于,不再是要指。没有足够大脑信息作指导。大脑实际行使算法深刻理解,需要同时监测数千相互并神经元活动。大脑最简便、最深刻研讨有还尚无明白(Olshausen
and Field,2005)。

微软官推出的扩张,里面含了N多实用的工具,如标记补全、复制引用、增强的轮转条等,详见《免费之精品:
Productivity Power Tools
动画演示》。

独立例子,前馈深度网络、多重叠感知机(multilayer
perceptron,MLP)。一组输入映射到输出值数学函数。多只简易函数复合。不同数学函数每次用也输入提供新代表。学习数据正确表示。深度促使计算机上一个几近步骤计算机程序。每一样层表示并行执行另一样组命令后电脑存储器状态。更怪网仍顺序执行更多指令。顺序指令,后面指令参考早期指令结果。表示存储状态信息,帮助国程序理解输入。度量模型深度,基于评估架构所需要实行顺序指令数目。模型表示为于得输入后,计算对承诺输出流程图,最丰富路也模型深度。相同函数被绘制为不同深度流程图,取决一个手续的函数。概念关联图深度作模型深度。系统对简易概念理解,给闹复杂概念信息,进一步精细化。深度上研究型更多套到成效还是拟到概念组合。深度上将世界表示也嵌套层次概念体系(简单概念联系定义复杂概念,一般抽象概括到高档抽象意味)。

5.Indent
Guides

AI(知识库)->机器上(逻辑回归)->表示学习(浅度自编码器)->深度上(MLPs)。基于规则体系(输入->手工设计程序->输出)->经典机器上(输入->手工设计特征->从特征映射->输出)->表示学习(输入->特征->从特征映射->输出)->深度上(输入->简单特征->更抽象特征额外层->从特征映射->输出)。

  • 采取数组初始化器代替数组创建代码
  • 将闭包转换为方法组
  • 将规范三元操作符转换为空值连接符
  • 拿If判断转换为Or表达式
  • 提供nameof关键字之运用建议
  • 反省文本无法解析的景象
  • 简化条件三元操作表达式

深上(deep
learning),通过任何简易表示表达复杂表示,解决代表学习为主问题。简单概念构建复杂概念。计算机难以明白原始感观输入数据含义。复杂映射分解系列嵌套简单映射(每个由模型不同层描述)。输入展示在可见层(visible
layer),能体察到变量。一名目繁多图像提取抽象特征隐藏层(hidden
layer)。值不在数码被出。模型确定好解释观察数据涉嫌的定义。图像是每个隐藏单元表示特征可视化。给定像素,第一重合比较相邻像素亮度识别边缘。第二隐藏层搜索可认识别角、扩展轮廓边集合。第三隐藏层找到轮廓、角特定集合检测特定对象全片。根据图像描述包含对象有,识别图像是对象。

6.Productivity
Power Tools

纵深上历史趋势。深度上历史悠久丰富。可用训练数据量增加,变得更为有效。针对深度上电脑软硬件基础设备改善,模型规模提高。解决日益复杂应用,精度提高。
神经网络名称命运转变。深度上3潮腾飞大潮。20世纪40年间到60年间,控制论(cybernetics)。生物学习理论发展(McCulloch
and Pitts, 1943; Hebb, 1949),第一单模型实现(感知机
Rosenblatt,1958),实现单个神经元训练。20世纪80年代到90年间,联结主义(connectionism),反向传播(Rumelhart
et al.,1986a)训练一两只隐藏层神经网络。2006年,深度上复兴(Hinton et
al.,2006a;Bengio et al.,2007a;Ranzato et
al.,2007a)。深度涫超越机器上型神经科学观点。学习多层次做。前身神经科学简单线性模型。用同组n个输入x1,…,xn,与一个输出y相关联。学习一组权重w1,…,wn,计算输出f(x,w)=x1w1+…+xnwn。控制论。
McCulloch-Pitts神经元(McCulloch and
Pitts,1943),脑功能初期模型。线性模型检验函数f(x,w)下负识别两栽不同类型输入。模型权重正确安装使模型输出对应期望类别。权重由人工设定。20世纪50年代,感知机(Rosenblatt,1956,1958),第一只基于每个门类输入样本学习权重模型。同时期,自适应线性单元(adaptive
linear element,ADALINE),简单归函数f(x)值预测一个实数(Widrow and
Hoff,1960),学习由数量展望这些往往。调节ADALINE权重训练算法,随机梯度下降(stochastic
gradient descent)。当今深度上要训练算法。
因感知机和ADALINE使用函数f(x,w)模型呢线性模型(linear
model)。目前最为普遍机器上型。无法学习异或(XOR)函数,f([0,1],w)=1,
f([1,0],w)=1, f([1,1],w)=0,
f([0,0],w)=0。批评者抵触受生物学启发的就学(Minsky and
Papert,1969)。神经网络热潮第一糟糕非常衰退。

视觉疲劳会影响我们的付出效率,使用未碍眼的配色方案可以在大势所趋程度达到冉冉疲劳,而这款工具则大大简化了开展配色的步子,详见《也革命保护视力
— 给 Visual Studio 换颜色》。

机械上钻井表示我,不仅将代表映射输出。表示学习(representation
learning)。表示学习算法发现好特征集效果比人工高。表示学习算法典型例子,自编码器(autoencoder)。编码器(encoder)函数和解码器(decoder)函数组合。编码器函数将输入数据易不同代表,解码器函数将新表示转换为原本形式。输入数据通过编码器、解码器尽可能多保留信息,新代表来好特性,自编码器训练目标。实现不同特点,设计不同形式自编码器。设计特点、学习特征算法,分离解释观察数变差因素(factors
of
variation)。因素指代影响不比来,乘性组合,不克直接观察的量,影响而察的计量。为洞察数提供有因此简化解释还是想原因,以概念式有人类思维。数据概念、抽象,帮助了解多少丰富多样性。多单变差因素又影响观察数。需要清理变差因素,忽小不关注因素。

4.highlight
all occurrences of selected word

下数学及机具上基础->线性代数->概论、信息论、数值计算->机器上基础->深度网络现代推行->深度前馈网络->正则化->优化->卷积神经网络->循环神经网络->实践方法论->应用->深度上研究->线性因子模型->自编码器->表示学习->结构化概率模型->蒙特卡罗方式->配分函数->推断->深度生成模型。

2.R**efactoring Essentials**是一模一样缓缓用于代码分析以及重构的开源免费VS2015插件,其功能丰富强大,必然会化为类似Web
Essentials这样的画龙点睛插件。

深上适用领域,计算视觉、语音音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息法化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告、金融。

Visual Studio
默认的提纲方案只有允许在方级别跟以上进行代码的折叠,无法对一个if、while的章节进行折叠,而这款工具则正好弥补了这题材。

7.Visaul
Studio Color Theme Editor

代码太丰富,有些时候即便见面看得乱七八糟,分不到头谁括号是一对的,而以此家伙,会也每个缩进绘制一修虚线。

上面的重构功能与分析功能只是局部例举,其实是插件一共提供了71件重构功能及73件分析功能。另外,“Refactoring
Essentials”之所以产生这样多的作用,完全得益于Roslyn强大代码分析的底蕴作用。

 

1.Visual Assist
就不说了。目前2076可用有破解

该扩展能为风流高亮所有相关的代码,并以左侧区域用强烈的方进行标记,让咱好一眼辨认出有关的代码所在的职位。

9. Open in
Folder

ReSharper是一个JetBrains公司出品的红的代码生成工具,其能够支援Microsoft
Visual Studio成为一个复尽善尽美的IDE。它概括同样多重丰富的能够大大增加C#同Visual
Basic
.net开发者生产力的特性。使用ReSharper,你可展开深代码分析,智能代码协助,实时错误代码高亮显示,解决方案范围外代码数学分析,快速代码更正,一步成功代码格式化和清理,业界领先的机动代码重构,高级的融会单元测试方案,和精的缓解方案外导航以及找。

对于开发 asp.NET
网站的童鞋来说,这个算得达是神器了,它可以进行颜色(、图片、字体)预览、自动生成
xxx.min.js、自动生成兼容各浏览器的CSS等,关于此扩展的文章,已经来园友给有了一个怪详细且爱亮的牵线,详情请参考《最尖锐的Visual
Studio Web开发工具扩展:Web
Essentials详解》。

8.Web
Essentials

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