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【译】java8之lambda表明式

在无情的股市里深情地活下来

观古阅今,芸豆会计带你看尽“会计”衍生和变化史!

  • 十二月 26, 2018
  • 数学
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系统架构。
自底向上,设备层、网络层、数据操作层、图统计层、API层、应用层。主旨层,设备层、网络层、数据操作层、图总结层。最下层是网络通信层和装备管理层。
网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call
Protocol)和长距离直接数据存取(Remote Direct Memory
Access,RDMA),分布式总计需要。设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU、GPU、FPGA等设备上的落实。对上层提供联合接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关怀硬件上卷积实现过程。
数据操作层包括卷积函数、激活函数等操作。
图统计层包括地方总计图和分布式总括图实现(图创造、编译、优化、执行)。

数学 1

应用层:磨炼相关类库、预测相关类库
API层:Python客户端、C++客户端、Java客户端、Go客户端,TensorFlow核心API
图统计层:分布式总计图、本地统计图
数据操作层:Const、Var、Matmul、Conv2D、Relu、Queue
网络层:gPRC、RDMA
设备层:CPU、GPU

序言

规划理念。
图定义、图运行完全分离。符号主义。命令式编程(imperative style
programming),遵照编写逻辑顺序执行,易于了解调试。符号式编程(symbolic
style
programming),嵌入、优化,不易精晓调试,运行速度快。Torch命令式,Caffe、MXNet混合,TensorFlow完全符号式。符号式统计,先定义各类变量,建立数量流图,规定变量总计关系,编译数据流图,这时还只是空壳,唯有把数量输入,模型才能形成数据流,才有输出值。
TensorFlow运算在数量流图中,图运行只爆发在对话(session)中。开启对话,数据填充节点,运算。关闭对话,不可以测算。会话提供操作运行和Tensor求值环境。

本文首要从追溯“会计”专业的来源于为我们提供一些妙不可言的见解,穿越时空,一窥古往今来会计从业者们的劳作内容、技能应用和时代趋势。

inport tensorflow as tf
#创建图
a = tf.constant([1.0,2.0])
b = tf.constant([3.0,4.0])
c = a * b
#计算c
print sess.run(c)#进展矩阵乘法,输出[3.,8.]
sess.close()

作品将因此“追溯古老的雍容”、“会计历史灯塔事件”等诸多地方,带您了然会计发展史上的机要节点以及这几个最后培养了当代会计专业的人是何人也!

编程模型。
TensorFlow用数据流图做统计。创制数量流图(网络布局图)。TensorFlow运行原理,图中带有输入(input)、塑形(reshape)、Relu层(Relu
layer)、Logit层(Logit layer)、Softmax、交叉熵(cross
entropy)、梯度(gradient)、SGD锻炼(SGD Trainer),简单回归模型。
测算过程,从输入初叶,经过塑形,一层一层前向传播运算。Relu层(隐藏层)有四个参数,Wh1、bh1,输出前用ReLu(Rectified
Linear
Units)激活函数做非线性处理。进入Logit层(输出层),学习多少个参数Wsm、bsm。用Softmax总括输出结果各样品种概率分布。用交叉熵度量源样本概率分布和输出结果概率分布之间相似性。总结梯度,需要参数Wh1、bh1、Wsm、bsm、交叉熵结果。SGD练习,反向传播,从上往下总括每层参数,依次更新。总计更新顺序,bsm、Wsm、bh1、Wh1。
TensorFlow,张量流动。TensorFlow数据流图由节点(node)、边(edge)组成有向无环图(directed
acycline
graph,DAG)。TensorFlwo由Tensor和Flow两片段构成。Tensor(张量),数据流图的边。Flow(流动),数据流图节点操作。
SGD训练:
Wh1 bh1 Wsm bsm
更新Wh1 更新bh1 更新Wsm 更新bsm
learning)rat=[0.01]
Gradients
交叉熵
classes=[10] 类标记 Softmax
Logit层:
bsm BiasAdd
Wsm MatMul
Relu层:
ReLU
bh1 Bias Add
Wh1 MatMul
塑形shape=[784,1]
输入

“会计技术”起源

边。数据依赖、控制依赖。实线边表示数据倚重,代表数量,张量(任意维度的数量)。机器学习算法,张量在数码流图在此以前将来流动,前向传来(forword
propagation)。残差(实际观看值与教练估算值的差),从后向前流动,反向传播(backword
propagation)。虚线边表示控制倚重(control
dependency),控制操作运行,确保happens-before关系,边上没有多少流过,源节点必须在目标节点开首举办前形成实施。
TensorFlow张量数据属性:
数据类型 Python类型 描述
DT_FLOAT tf.float32 32位浮点型
DT_DOUBLE tf.float64 64位浮点型
DT_INT64 tf.int64 64位有记号整型
DT_INT32 tf.int32 32位有标志整型
DT_INT16 tf.int16 16位有记号整型
DT_INT8 tf.int8 8位有标志整型
DT_UINT8 tf.uint8 8位无符号整型
DT_STRING tf.tring 要变长度字节数组,每一张量元素是一字节数组
DT_BOOL tf.bool 布尔型
DT_COMPLEX64 tf.complex64 五个32位浮点数组成复数,实部、虚部
DT_QINT32 tf.qint32
量化操作32位有号子整型,信号连续取值或大气或许离散取值,近似为简单五个或较少离散值
DT_QINT8 tf.qint8 量化操作8位有标志整型
DT_QUINT8 tf.quint8 量化操作8位无符号整型
图和张量实现源代码:tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/framework/ops.py

现代研商讲明,大约在明代文明之时,人们就起来应用原来的出纳员技术。大量信物表达,明朝的人们将金子、银子和谷类的库存数量刻录在石板之上。

节点。算子。代表一个操作(operation,OP)。表示数学运算,也可以象征数据输入(feed
in)起点和出口(push out)终点,或者读取、写入持久变量(persistent
variable)终点。
操作相关代码位于: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/
TensoFlow实现算子(操作):
类别 示例
数学运算操作 Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal……
tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/math_ops.py,每个函数调用gen_math_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py
,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数实现
数组运算操作 Concat、Slice、Split、Constant、Rank、Shape、Shuffle……
tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/array_ops.py,每个函数调用gen_array_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py
,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数实现
矩阵运算操作 MatMul、MatrixInverse、MatrixDeterminant……
有状态操作 Variable、Assign、AssignAdd……
神经网络构建操作 Soft马克斯、Sigmoid、ReLU、Convolution2D、马克斯(Max)Pool……
检查点操作 Save、Restore
队列和同步操作 Enqueue、Dequeue、MutexAcquire、MutexRelease……
控制张量流动操作 Merge、Switch、Enter、Leave、NextIteration

这么些记录还不曾具备现代出纳员方法的错综复杂,它们日常只囊括费用、资产和给付的清单。此类记录始见于埃及和美索不达米亚出图的粘土制品,最早可追溯至公元前3300年,当时的政党财务工作要求列出基本会计信息。

图。操作任务描述成有向无环图。创设各类节点。

数学 2

import tensorflow as tf
#创办一个常量运算操作,暴发一个1×2矩阵
matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])
#创设此外一个常量运算操作,暴发一个2×1矩阵
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
#创建一个矩阵乘法运算,把matrix1和matrix2作为输入
#再次来到值product代表矩阵乘法结果
product = tf.matmul(matrix2,matrix2)

注:纸莎草会计记录

对话。启动图第一步创设一个Session对象。会话(session)提供图实施操作方法。建立会话,生成一张空图,会话添加节点和边,形成图,执行。tf.Session类成立并运行操作。

在对古亚述、古白壁德伦和古苏美戈亚尼亚的瓦砾举行考古发掘时,人们发现了大致7000多年前的出纳员记录。在纸莎草或石头上详细列有粗略的分类账,这让贸易商和集团家可以跟踪采购和销售情形,并盘算农业、贸易和其余商业集团的赚取或损失。

with tf.Session as sess:
result = sess.run([product])
print result
调用Session对象run()方法执行图,传入Tensor,填充(feed)。重回结果类型按照输入类型而定,取回(fetch)。
对话是图交互桥梁,一个对话能够有多少个图,会话可以修改图结构,可以往图流入数据总括。会话多少个API:Extend(图添加节点、边)、Run(输入总括节点和和填充必要数据,运算,输出运算结果)。
会话源代码: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/client/session.py

古伊朗人以及更近一点的腓尼基人和加拉加斯人,他们设定了出纳实务的基本原理,这一个规律在众人对先生早期发展的历史探讨中全体得到了反映,而这个前期发展奠定了现代会计学的功底。

装备(device)。一块用作运算、拥有和谐地址空间的硬件。CPU、GPU。TensorFlow可以提定操作在哪个设备举办。with
tf.device(“/gpu:1”): 。

数学 3

变量(variable)。特殊数据。图中有固定地方,不流动。tf.Variable()构造函数。起初值形状、类型。

注:盖维斯·屋大维·奥古斯都(公元前63年至公元14年)

#创造一个变量,开始化为标量0
state = tf.Variable(0,name=”counter”)
创办常量张量:

休斯敦(Houston)帝国始祖奥古斯都为了澄清自己建筑物、宗教祭拜场馆的价值以及剧院演出的开销,使用了初级的田间管理会计技术。

state = tf.constant(3.0)
填充机制。构建图用tf.placeholder()临时替代任意操作张量,调用Session对象run()方法执行图,用填充数据作参数。调用截至,填充数据没有。

除此以外,罗马帝国还需要举办审计和制定规定,以查处涉嫌作弊的奥斯陆领导人的表现。知名的赫尔辛基将领马克(Mark)·安东尼(Mark安东尼)在朱利叶斯(Julius)·凯撒(朱利叶斯(Julius)Caesar)遇刺之后成功上位,他一致因落水、滥用公共资金以及为所谓的“阴暗交易”肆无忌惮地挥霍金钱而强烈。

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1,input2)
with tf.Session() as sess:
#输出[array([24.],dtype=float32)]
print sess.run([output],feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})
变量源代码: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/variables.py

数学 4

基本。操作(operation),抽象操作统称。内核(kernel),运行在一定设备(CPU、GPU)上操作的兑现。同一操作可能对应四个基础。自定义操作,新操作和根本注册添加到系统。

注:文艺复兴三杰(列昂纳多·达芬奇、米开朗基罗·博那罗蒂、拉斐尔·桑西)

常用API。
图。TensorFlow总括表现为数据流图。tf.Graph类包含一多样总结操作对象(tf.Operation)和操作间流动数量张量对象(tf.Tensor)。
操作 描述
tf.Graph.__init__() 创设一个空图
tf.Graph.as_default()将某图设置为默认图,重回一个上下文管理器。不出示添加默认图,系统自动安装全局默认图。模块范围内定义节点都参预默认图
tf.Graph.device(device_name_or_function)
定义运行图所使用设备,再次来到上下文管理器
tf.Graph.name_scope(name) 为节点制造层次化名称,重返上下方管理器

但是,直到十三世纪初,会计才真的具有了我们前几天所耳熟能详的现世雏形,大约在1210年左右,意大利有色时期的文献显现了复式分录记账的划痕。

tf.Operaiotn类代表图中节点,用于总结张量数据。由节点构造器(如tf.matmul()、Graph.create_op())产生。
操作 描述
tf.Operation.name 操作名称
tf.Operation.type 操作类型
tf.Operation.inputs 操作输入
tf.Operation.outputs 操作输出
tf.Operation.control_inputs 操作倚重
tf.Operation.run(feed_dict=None,session=None) 在对话中运作操作
tf.Operation.get_attr(name) 获取操作属性值

商户的估摸涉及借贷方以及基金开支,供投资者、高管和商人对涉嫌本人的补益举行审查。而会计师是受到自身所确认的紧要道德和宗教影响的促动。神的过问,对“生”和“死”举办计数的信念,对一个人的行事加以完善的记录,这一个因素诱使商人天天都会设有会计数据。

tf.Tensor类,操作输出符号句柄,不带有操作输出值,提供在tf.Session中总括值方法。操作间构建数据流连接,TensorFlow能免执行大气步多划算图形。
操作 描述
tf.Tensor.dtype 张量数据类型
tf.Tensor.name 张量名称
tf.Tensor.value_index 张量操作输出索引
tf.Tensor.graph 张量所在图
tf.Tensor.op 暴发张量操作
tf.Tensor.consumers() 重回使用张量操作列表
tf.Tensor.eval(feed_dict=None,session=None)
会话中求张量值,使用sess.as_default()、eval(session=sess)
tf.Tensor.get_shape() 重回表示张量形状(维度)类TensorShape
tf.Tensor.set_shape(shape) 更新张量形状
tf.Tensor.device 设置总计张量设备

数学 5

可视化。
在程序中给节点添加摘要(summary),摘要收集节点数据,标记步数、时间戳标识,写入事件文件(event
file)。tf.summary.FileWriter类在目录创立事件文件,向文件添加摘要、事件,在TensorBoard映现。
操作 描述
tf.summary.FileWriter.__init__(logdir,graph=None,max_queue=10,
flush_secs=120,graph_def=None)
创制FileWriter和事件文件,logdir中创设新事件文件
tf.summary.FileWriter.add_summary(summary,global_step=None)
摘要添加到事件文件
tf.summary.FileWriter.add_event(event) 事件文件添加事件
tf.summary.FileWriter.add_graph(graph,global_step=None,graph_def=None)
事件文件添加图
tf.summary.FileWriter.get_logdir() 事件文件路径
tf.summary.FileWriter.flush() 所有事件上写入磁盘
tf.summary.FileWriter.close() 事件写入磁盘,关闭文件操作符
tf.summary.scalar(name,tensor,collections=None) 输出单个标量值摘要
tf.summary.histogram(name,values,collections=None) 输出直方图摘要
tf.summary.audio(name,tensor,sample_rate,max_outputs=3,collections=None)
输出音频摘要
tf.summary.image(name,tensor,max_outputs=3,collections=None)
输出图片摘要
tf.summary.merge(inputs,collections=None,name=None)
合并摘要,所有输入摘要值

注:“近代先生之父”卢卡·帕乔利(公元1445年至1517年)

变量效率域。
TensorFlow五个功能域(scope),name_scope(给op_name加前缀),variable_scope(给variable_name、op_name加前缀)。
variable_scope变量效能域机制:
v =
tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer)#由此名字创办或重临变量
tf.variable_scope(<scope_name>)#给变量指定命名空间
tf.get_variable_scope().reuse==False(默认为False,不可以得用),variable_scope功用域只好创立新变量。tf.get_variable_scope().reuse==True,效率域共享变量,with
tf.variable_scope(name,reuse=True),或scope.reuse_variables()。
tf.variable_scope()获取变量功能域。开户变量成效域使用往日先行定义成效域,跳过当前变量效用域,保持预先存在效率域不变。
变量成效域可以默认指导一个初叶化器。子功用域或变量可以持续或重写父功用域先河化器值。
op_数学,name在variable_scope效用域操作,会添加前缀。
variable_scope紧要用在循环神经网络(RNN)操作,大量共享变量。
name_scope。划分变量范围,可视化中表示在统计图一个层级。name_scope影响op_name,不影响用get_variable()创造变量。影响用Variable()创制变量。给操作加名字前缀。

在这种背景下,一个关键人物——卢卡·帕乔利出现了,他于1494年在其行文《算术、几何、比及比例大概》(Summa
de Arithmeticà, Geometria,Proportioni et
Proportionalita)中写了一篇有关记账的舆论,随后又拓展撰写了复式记账会计。

批标准化。batch normalization,BN。优化梯度弥散问题(vanishing gradient
problem)。
总括机器学习,ICS(Internal Covariate Shift)理论,源域(source
domain)和目的域(target
domain)数据分布一致。训练多少和测试数据满意相同分布。是经过锻炼多少拿到模型在测试集得到好职能的基本保障。Covariate
Shift,操练集样本数据和指标集分布不一致,磨炼模型不可能很好泛化(generalization)。源域和目标域条件概率一样,边缘概率不同。神经网络各层输出,经层内操作,各层输出分布与输入信号分布不同,差别随网络加深变大,但每层指向样本标记(label)不变。解决,依照训练样本和对象样本比例矫正磨练样本。引入批标准化规范化层输入(数据按百分比缩放,落入小特定区间,数据去平均值,除以标准差),固定每层输入信号均值、方差。
艺术。批标准化通过规范化激活函数分布在线性区间,加大梯度,模型梯度下降。加大探索步长,加快收敛速度。更便于跳出局部最小值。破坏原数据分布,缓解过拟合。解决神经网络收敛速度慢或梯度爆炸(gradient
explode,梯度卓殊大,链式求导乘积变得很大,权重过大,爆发指数级爆炸)。

紧接着,帕乔利推广这种立异的记账方法,并跟踪和钻研威里昂生意人的财务实践,他最后被喻为“近代先生之父”。在15世纪,他亲历了货币经济工作在一般交易中对“借方”和“贷方”的选拔。

#计算Wx_plus_b均值方差,axes=[0]规则维度
fc_mean,fc_var = tf.nn.moments(Wx_plus_b, axes=[0])
scale = tf.Variable(tf.ones([out_size]))
shift = tf.Variable(tf.zeros([out_size]))
epsilon = 0.001
Wx_plus_b =
tf.nn.batch.normalization(Wx_plus_b,fc_mean,fc_var,shift,scale,epsilon)
#Wx_plus_b = (Wx_plus_b – fc_mean) / tf.sqrt(fc_var + 0.001)
#Wx_plus_b = Wx_plus_b * scale + shift
《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing
Internal Covariate Shift》,Serger Ioffe、Christian Szegedy。

用作一个数字探讨者,帕乔利还提议了一部分数学迷题,而她的记账法则被视为会计实务的正规化文本。他让集团家可以使用账户系列,这为新兴的当代出纳员连串打下了坚实基础。

神经元函数优化措施。

再怎么强调帕乔利进献的严重性都不为过。他提交了如此多的着力,让会计终于得以形成,让账户编制可以使用她所开创的科班分类账。

激活函数。activation
function,运行时激活神经网络某部分神经元,激活音讯向后传出下层神经网络。插足非线性因素,弥补线性模型表明力,把“激活神经元特征”通过函数保留映射到下层。神经网络数学基础处处可微,采取激活函数保证输入输出可微。激活函数不转移输入数据维度,输入输出维度相同。TensorFlow激活函数定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py。tf.nn.relu()、tf.nn.sigmoid()、tf.nn.tanh()、tf.nn.elu()、tf.nn.bias_add()、tf.nn.crelu()、tf.nn.relu6()、tf.nn.softplus()、tf.nn.softsign()、tf.nn.dropout()。输入张量,输出与输入张量数据类型相同张量。
sigmoid函数。输出映射在(0,1)内,单调连续,适合作输出层,求导容易。软饱和性,输入落入饱和区,f'(x)变得接近0,容易生出梯度消失。软饱和,激活函数h(x)取值趋于无穷大时,一阶导数趋于0。硬饱和,当|x|>c,c为常数,f'(x)=0。relu左侧硬饱和激活函数。梯度消失,更新模型参数,采纳链式求导法则反向求导,越往前梯度越小。最后结出到达一定深度后梯度对模型更新没有其他贡献。
tanh函数。软饱和性,输出0为主干,收敛速度比sigmoid快。也无从解决梯度消失。
relu函数。最受欢迎。softplus是ReLU平滑版本。relu,f(x)=max(x,0)。softplus,
f(x)=log(1+exp(x))。relu在x<0时硬饱和。x>0,导数为1,relu在x>0时保持梯度不衰减,缓解梯度消失,更快收敛,提供神经网络稀疏表明能力。部分输入落到硬饱和区,权重不可能革新,神经元死亡。TensorFlow
relu6,min(max(features,0))
,tf.nn.relu6(features,name=None)。crelu,tf.nn.crelu(features,name=None)

dropout函数。神经元以概率keep_prob决定是否被抑制。假诺被抑制,神经元就输出0,否则输出被安放原来的1/keep_prob倍。神经元是否被扼杀,默认互相独立。noise_shape调节,noise_shape[i]==shape(x)[i],x中元素互相独立。shape(x)=[k,l,m,n],x维度顺序批、行、列、通道。noise_shape=[k,1,1,n],批、通道相互独立,行、列数据涉嫌,都为0,或原值。小说中最早做法,磨练中概率p吐弃。预测中,参数按比例收缩,乘p。框架实现,反向ropout代替dropout,磨炼中一头dropout,再按百分比放大,即乘以1/p,预测中不做任何处理。
激活函数拔取。输入数据特征相差显然,用tanh,循环过程不断增添特征效果彰显。特征相差不醒目,用sigmoid。sigmoid、tanh,需要输入规范化,否则激活后值全体进入平坦区,隐层输出全部趋同,丧失原有风味表达。relu会好广大,有时可以不做输入规范化。85%-90%神经网络都用ReLU。10-15%用tanh。

受宗教情感所影响,如同关心人的贤惠和融洽与上帝的关联一样,帕乔利同样关心商业的管理工具。在17世纪,股份集团的出现让帕乔利公式又提高了一步,因为人们需要一套可靠的账户,以便在列报和著录账户时有所财务上的便利性,并能由单独的表面审计师执行年限审计。

卷积函数。图像扫描二维过滤器。卷积函数定义,tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn_impl.py、nn_ops.py

tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None,
name=None,data_format=None) 统计N维卷积和。
tf.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None),四维输入数据ipnut和四维卷积核filter操作,输入数据二维卷积操作,拿到卷积结果。input,Tensor,数据类型floate32、floate64。filter,Tensor,数据类型floate32、floate64。strides:长度4一维整数类型数组,每一维度对应input每一维移动步数。padding,字符串,SAME
全尺寸操作 输入、输出数据维度相同,VALID 部分窗口
输入、输出数据维度不同。use_cudnn_on_gpu
,可选布尔值,默认True。name,可选,操作名字。输出,Tensor,数据类型floate32、floate64。
tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,
data_format=None),输入张量数据维度[batch,in_height,in_width,in_width,in_channels]
,卷积核维度[filter_height,filter_width,in_channel_multiplier],通道in_channels卷积深度1,depthwise_conv2d函数将不同卷积核独立运用在in_channels每个通道上,再把拥有结果汇总。输出通道总数in_channels*channel_multiplier

tf.nn.separable_conv2d(input,depthwise_filter,pointwise_filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)
用几个分别卷积核做卷积。用二维卷积核在每个通道上,以深度channel_multiplier卷积。depthwise_filter,
张量,数据四维[filter_height,filter_width,in_channels,channel_multiplier],in_channels卷积深度1。pointwise_filter,张量,数据四维[1,1,channel_multiplier*in_channels,out_channels],pointwise_filter,在depthwise_filter卷积后混合卷积。
tf.nn.atrous_conv2d(value,filters,rate,padding,name=None)总计Atrous卷积,孔卷积,扩张卷积。
tf.nn.conv2d_transpose(value,filter,output_shape,strides,padding=’SAME’,
data_format=’NHWC’,name=None),解卷积网络(deconvolutional
network)中称’反卷积’,实际上是conv2d的转置。output_shape,一维张量,反卷积运算输出形状。
tf.nn.conv1d(value,filters,stride,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None),统计给定三维输入和过滤器的一维卷积。输入三维[batch,in_width,in_channels],卷积核三维,少filter_height,[filter_width,in_channels,out_channels]
,stride正整数,卷积核向右移动每一步长度。
tf.nn.conv3d(input,filter,strides,padding,name=None)总计给定五维输入和过滤器的三维卷积。input
shape多一维in_depth,形状Shape[batch,in_depth,in_height,in_width,in_channels]
。filter
shape多一维filter_depth,卷积核大小filter_depth,filter_height,filter_width。strides多一维,[strides_batch,
strides_depth,strides_height,strides_sidth,strides_channel],必须保证strides[0]=strides[4]=1。
tf.nn.conv3d_transpose(value,filter,output_shape,strides,padding=’SAME’,
name=None)。

数学 6

池化函数。神经网络,池化函数一般跟在卷积函数下一层,定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py、gen_nn_ops.py。
池化操作,用一个矩阵窗口在张量上扫描,每个矩阵窗口中的值通过取最大值或平均值来收缩元素个数。每个池化操作矩阵窗口大小ksize指定,遵照步长strides移动。
tf.nn.avg_pool(value,ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,name=None)总计池化区域元素平均值。value,四维张量,数据维度[batch,height,width,
channels]。ksize,长度不低于4整型数组,每位值对应输入数据张量每维窗口对应值。strides,长度不小于4整型数组,批定滑动窗口在输入数据张量每一维上的幅度。padding,字符串,SAME或VALID。data_format,’NHWC’,输入张量维度顺序,N个数,H低度,W宽度,C通道数(RGB三通道或灰度单通道)。name,可选,操作名字。
tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,
name=None)总括池化区域元素最大值。
tf.nn.max_pool_with_argmax(input,ksize,strides,padding,Targmax=None,
name=None),总计池化区域元素最大值和所在地方。总结地方agrmax,input铺平。如input=[b,y,x,c],索引地方((b*height+y)*width+x)*channels+c。只好在GPU运行。重返张量元组(output,argmax),output池化区域最大值,argmax数据类型Targmax,四维。
tf.nn.avg_pool3d()、tf.nn.max_pool3d() 三维平均池化和最大池化。
tf.nn.fractional_avg_pool()、tf.nn.tractional_max_pool()
tf.nn.pool(input,window_shape,pooling_type,padding,dilation_rate=None,
strides=None,name=None,data_format=None)执行N维池化操作。

注:工业革命时代的英帝国London

分拣函数。定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py、nn_ops.py。
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits,targets,name=None)。输入,logtis:[batch_size,num_classes],targets:[batch_size,size],logits用最终一层输入。输出,loss
[batch_size,num_classes]。如作损失函数,神经网络最后一层不需要sigmoid运算。
tf.nn.softmax(logits,dim=-1,name=None)计算Softmax激活,softmax=exp(logits)
/reduce_sum(exp(logits),dim)。
tf.nn.log_softmax(logits,dim=-1,name=None)计算log
softmax激活,logsoftmax=logits-log(reduce_sum(exp(logits),dim))。
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim=-a,name=None)。输入,logits、lables
[batch_size,num_classes] ,输出,loss [batch_size],保存batch
每个样本交叉熵。
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)。logits神经网络最后一层结果。输入,logits
[batch_size,num_classes],labels
[batch_size],必须在[0,num_classes]。输出,loss
[batch_size],保存batch 每个样本交叉熵。

在大不列颠及苏格兰联合王国工业革命时代,商业扩大是占便宜发展史上的又一个里程碑,印证了帕乔利所发明的某些方法的基本点。例如,为了衡量其在金融市场的利润和损失,纺织品创建业发挥了进一步的推进效应。在19世纪,铁路集团之间的不正当和欺骗行为为标准商业活动提供了额外动机。

优化措施。加速磨练优化措施,多数基于梯度下降。梯度下降求函数极值。学习最终求损失函数极值。TensorFlow提供成千上万优化器(optimizer)。
BGD法。bat gradient
descent,批梯度下降。利用现有参数对教练集每个输入生成一个估价输出yi。跟实际输出yi相比,总计所有误差,求平均以后得到平均误差,以此更新参数。迭代经过,提取磨炼集中具有情节{x1,…,xn},相关输出yi
。总计梯度和误差,更新参数。使用所有训练多少测算,保证没有,不需要渐渐回落学习率。每一步都急需动用所有磨炼多少,速度更是慢。
SDG法。stochastic gradient
descent,随机梯度下降。数据集拆分成一个个批次(batch),随机抽取一个批次总结,更新参数,MBGD(minibatch
gradient
descent)。每一趟迭代测算mini-batch梯度,更新参数。操练多少集很大,仍是可以较快捷度消亡。抽取不可避免梯度误差,需要手动调整学习率(learning
rate)。采取适合学习率相比劳顿。想对常并发特点更新速度快,不常出现特征更新速度慢。SGD更新所有参数用相同学习率。SGD容易收敛到有些最优,可能被困在鞍点。
Momentum法。模拟物经济学动量概念。更新时在自然水准保留在此以前更新方向,当前批次再微调本次更新参数,引入新变量v(速度),作为前一次梯度累加。Momentum更新学习率,在下跌初期,前后梯度方向一致时,加速学习,在下滑中前期,在一些最小值附最近回震荡时,抑制震荡,加快收敛。
Nesterov Momentum法。Ilya
Sutskever,Nesterov。标准Momentum法,先总结一个梯度,在加快改进梯度方向大跳跃。Nesterov法,先在原本加速梯度方向大跳跃,再在该职务统计梯度值,用这些梯度值修正末了更新方向。
艾达grad法。自适应为各样参数分配不同学习率,控制每个维度梯度方向。实现学习率自动更改。这次更新梯度大,学习率衰减快,否则慢。
Adadelta法。Adagrad法,学习单调递减,磨练前期学习率相当小,需要手动设置一个大局初阶学习率。艾达delta法用一阶方法,近似模拟二阶牛顿(牛顿(Newton))法,解决问题。
RMSprop法。引入一个衰减全面,每两遍合都衰减一定比例。对循环神经网络(RNN)效果很好。
艾达m法。自适应矩估摸(adaptive moment
estimation)。艾达(Ada)m法按照损失函数针对各个参数梯度一阶矩预计和二阶矩算计动态调整每个参数学习率。矩臆想,利用样本矩估量完整相应参数。一个随意变量X遵守某种分布,X一阶矩是E(X),样本平均值,X二阶矩E(X2),样本平方平均值。
措施相比较。Karpathy在MNIST数据集发现规律:不调整参数,Adagrad法比SGD法、Momentum法更平稳、性能更优。精调参数,精调SGD法、Momentum法收敛速度和准确性优于Adagrad法。http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/。《An
overview of gradient descent optimization algorithms》。

而是这种监管案例并不是会计专业在19世纪发展的优秀形象。在苏格兰,律师为商户提供会计服务的同时会计专业人才也可以引入,因为商人们愿意确保自己的账面是井然有序的。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

有限责任集团的产出使得对公司账户的需求不止增多,在1854年,大约50名南京先生向维多利(Dolly)亚(维Dolly亚(Victoria))女王提出制定《皇家宪章》(罗伊(Roy)al
Charter)

欢迎付费咨询(150元每时辰),我的微信:qingxingfengzi

数学 7

注:苏格兰及威尔士特许会计师协会(ICAEW)

1880年,一些专业团体通过结合建立了苏格兰及威尔(威尔)士特许会计师协会(ICAEW)。最初,该协会具有600名登记在册的会员,并引入了考试机制。国际贸易、道路桥梁及铁路建设等工程工作以及纺织品创设的上进同时指出了金融监管和审计的要求。

数学 8

注:美利坚合众国登记会计师协会(AICPA)

而且,美利坚合众国确立了美利坚同盟国登记会计师社团(AICPA)。因而,到了十九世纪末,会计专业具备了当代模式,其类似于现在先生的工作。

神州“会计”称谓由来探索

数学 9

这就是说在神州我们常说的“会”“计”二字又是怎么得来的啊?,对于我国会计称谓的成因、有各类不同的说法,有一种意见认为在禹夏时代,大禹王曾在江南茅山举办过一遍诸侯会议,考评诸侯的业绩。这一次计功大会刚刚截止,大禹王便死了。当时,诸侯们进行了热热闹闹的葬礼,把他的遗骸安葬在茅山上。为了记念大禹和她主持举办的这一次会议,经公爵商定,把茅山更名为“会稽山”。而这多少个“会稽”便是前天“会计”的来源于。接下来又有人发展了这一传说,他们把大禹王召开的这一次会议,说成是“我国历史上先是次主计会议”。

数学 10

注:大禹王(公元前2070年至公元前2025年)铸像

有人不容许这种说法,他们是用两本最早记载有“会计”二字的旧书来否认上述传说的。这两本书一本叫作《周礼》,一本叫作《孟子》。他们以为由于《周礼》和《孟子》都是寒朝时代的著述,故“会计”二字的来自当在战国时代。

骨子里,第一种说法证据不足,其结论未免过于轻率;而第二种说法又过分拘谨,以至忽视了一个的谜底,从而使自己的论证处在自相争持的景象之中。因为他俩在确认《孟子》成书于有穷时代的还要,也认可《孟子》中所记载的至圣先师关于:“会计,当而已矣”的言论。然则至圣先师出生在春秋,而不是在夏朝,既然认同尼父的一句名言,那么按道理讲,“会计”命名的源于当在春秋,而不在西周。

实在“会计”二字的成因及命名的根源爆发于周朝时代,它的发出经历着一个旷日持久而又充裕妙趣横生的长河。

在商朝往日所采取的文字中,尚未意识开会的“会”字,也无“会计”二字。当时人们发布“开会”、“集会”、“会晤”之类的趣味用的是“合”字;反映事物数量的增添用的是“合”字。由于“合”字的用处较多,在选拔过程中人们进一步觉得不便于,而且也更是感到用“合”字来表述意思很不正好、妥当。那样,大约到周朝中前期,人们便按照“开会”及“会计”这六个地点的涵义渐渐在查找创立新的字形,最后终于使这二上边的涵义从“合”字中分离出来。那个被创制出来的新字形便是金文中的“会”。

会计中的“计”字是由“十”和“言”这几个母体字组合而成的,“计”字的含义包含于“言”和“十”之中。相传在远古时代,人们一般把部落所在地称为焦点,把部落的四周区别为四方,即现在所讲的东西南北四方,而中心与四方组合在一齐,便构成了“十”字的躯壳。那时候,每逢出猎,部落里的领袖便按照四方分派猎手。分四路出去,而后又按这四部重临部落。遵照规定,各路出猎归来必须可靠报告捕获猎物的数额,最终由部落首领汇总计算,求得一个总和,以便考虑所获猎物在部落范围内的分配问题。这种零星总计四方收获猎物的举动,便构成了“计”字一方面的涵义。

在远古时代,当文字和书写工具没有发明的时候,各路出猎者向部落首领报告猎物数目是用口头语言加以表明的。不同类型的猎物各是有些,总共是有些,都要求正确、真实地表明出来,不容许隐瞒和虚报。这种科学而无隐徇的口头总计与报告便又结合了“计”字的另一方面涵义。那样,“言”与“十”合成一起便构成了“计”字的形体,而“言”与“十”这两方面的涵义合一,便使“计”字具有正确举办总括的意味。

唐朝时,我国西晋知名的文字家许慎在《说文解字》这部小说中对“会计”二字又从字义上作出详解,其中更是强调“计”字中蕴含正确统计之意。汉代的文字训诂学家段玉裁,也在他的《说文解字注》一书中对“会“字的结缘作了详尽的求证。同时,南齐数学家焦循针对有穷时人们对此“会计”概念的认识提出:“零星算之为计,总合算之为会。”这是对此有穷时代“会计”概念的正确性总括。

“人工智能”时代的先生技术

数学 11

在20世纪前期,各行各业对电脑技术的依赖日益加重,到先天,在世上范围内,已经出现了大量的业内会计社团。

国际间的相互依赖盛于以往,这造成诸如“四大会计师事务所”等重大集团参加者的现身,在今日的社会风气中,无论是经济提高如故失败,都需要会计师提供财务专业知识和能屈能伸洞察以募集、分析数据并告之客户。

现阶段传统的先生处理格局,都是内需会计人士选用“目视辨别+手工操作”的格局来成功票据新闻的录入,然后还要遵照分录的两样对应合规票据举行分类汇算,效用并不是很高,而且极容易总结出错。但随着当前“人工智能”技术的逐级成熟和AI热潮席卷全球,这种情景,将会产出颠覆式的改动,比如像国内的一款称为“芸豆会计”的智能财务软件,利用自主研发的OCR识别技术(OCR即光学字符识别技术,是指用扫描仪或单反相机,检查纸上打印的字符,然后通过辨认软件将图像中的文字转换成文本格式的过程。)能将原来需要会计手工录入的发票,通过放入扫描仪举办围观,就可自动识别并提取票面上会计所需的发票信息,然后自动导入到“芸豆会计”线上的连串中,系统则基于发票的花色、类型自动分录归类,并活动核算。那样不光大幅提升了处理单据的效能,而且容错率很高,还是能规避出错后重新检查爆发的年华成本,可谓大大解放了记账的主干录入需求。据了然“芸豆会计”目前已辅助5万余种票据的扫视识别,基本包含了会计平时要拍卖的富有发票连串。

可以看来像“芸豆会计”这类利用新兴技术的骨子里运用,已经初始逐渐推向会计行业技术的变革。

再有就是“云会计”概念的破茧而出。所谓云会计,其实就是会计账务处理的“云总结化”。使用复式记账法为规范,以关系型数据库为底蕴,一般都不外乎:总帐模块、应收应付模块、银行现金账模块等。传统会计只能在一台授权的处理器或局域网中才能操作使用。会计“云总括”的不同之处在于它是在线会计软件,可以通过互联网随时随地接入系统使用,此前提过的“芸豆会计”软件也是这种操作格局.

会计师“云总结”的第一优势在于:

1、可降低集团财务会计、管理会计的音信化运作资本,公司方可依照需要,从各个服务供应商这里单方面地购买统计能力。

2、可以实现公司财务会计、管理会计的音信移动办公,会计核算可以随时随地的拓展,会计资料可以随时随地查阅。

3、加强了店家消息化运行形式,使得公司财务会计部门与此外生产、销售机构期间的无缝衔接。

4、解放了大量的人工,使得财务人士不用将精力、时间投放在切切实实的财务账目,而是转向能为公司带来价值成立的成本运营移动中去。

理所当然,每种事物在极尽便利的同时,也会有早晚的局限性,像是会计“云总结”在进化中也会遭遇可预见的劣势:

1、运营商提供的先生“云总括”平台建设和服务还不周详,无法满意公司的急需。方今运营商所能提供的产品或劳动效益单一,受到各类技能的范围,所可以提供的出品和劳务在效益上、应用上远远不可以知足用户的要求。

2、信息安全的深信问题。据调研显示,当前有87%的合作社对“云总结”担心最多的就是音信安全问题,音信安全题材得不到保障,绝大多数集团用户是不会经受这一成品仍然服务的,因为会计音信大多涉及集团的主导,一旦遭遇泄露后果不可名状。

3、云终端音信处理能力的峰值受限。众多商厦都会将团结的信息传递到云终端,在如此宏大的音讯面前,服务器的运行和处理能力将改成紧要的考验,频繁的数量存取和海量的数目互换会造成数据延时和网络不通。网络传输的负荷能力成为云总计应用于先生音讯化的一个瓶颈。

虽然会计“云统计”的利害都相当明显,但它仍旧是前景不可逆转的大趋势,不仅多家国内外重量级分析机构确认,而且许多国家也日渐地建立了出纳“云总括”的迈入战略性。

终论

数学 12

经过上述的例证我们看出,古往今来,会计这些有厚重历史沉淀的正业,一向随着历史的轮子不止变化、演进……并逐年形成了一套适应自己发展的系列和途径,最大的性状就是它抱有极强的适应性,每五遍的野史变革和技术颠覆,都能成为它本身进步的养分。

大家得以相信在未来新时代网络技术的背景下,“会计”必会迸发出比往常进一步有生气的生气;在江山以及商店的一道推动下将获取更新的健全提升,市场也将释放出更广大的利用需求。届时会计行业也毫无疑问会再度找到打开新时代大门的钥匙。

微信公众号:小豆会计/芸豆会计

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