[导读]如何将深度学习等AI算法应用到实际场景中,并不是一件容易的事情。20.卡内基梅隆大学计算机科学学院终身教授埃里克·邢(Eric Xing)在匹兹堡创立了Petuum。他致力于创建一个平台,通过自定义虚拟化和操作系统构建机器学习和深度学习应用,为企业提供所需的机器学习工具。结合Petuum,邢波教授在7月份的深度学习夏令营中分享了从统计机器学习角度理解深度学习的算法、理论和可扩展计算。这张幻灯片286页,内容非常全面,是学术研究和实际应用相结合的详细参考学习资料,必须阅读。
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邢博(邢家杰饰)
埃里克·邢是卡内基梅隆大学的教授,20年担任国际机器学习会议(ICML)主席。他的主要研究方向是机器学习和统计学习方法和理论的发展,以及大规模计算系统和体系结构的发展。
统计机器学习视角下的深度学习:算法、理论与可扩展计算
这本286页的教程幻灯片从统计机器学习的角度阐述了深度学习的算法、理论和分布式深度学习架构,内容丰富详实。先来看看邢波教授创建的Petuum人工智能/机器学习架构图,分别包括平台硬件层、系统层、实现层和算法
层,模型层和任务应用层。
整个报告包括深度学习的基础知识和图模型、深度生成模型和计算机制三个部分。
第一部分重点介绍了深度学习的基础--图模型、相似差异和联合建模。结论一些指出模型注重推理,而深度学习注重学习表征。
第二部分描述了深度生成模型
第三部分推理学习与分布式深度学习
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