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過去10年，卷積神經網絡徹底改變了計算機視覺。在這堂課中，DeepMind研究科學家Sander Dieleman通過幾個案例研究，從90年代早期到目前的技術狀態，對卷積網絡架構進行了更深入的研究。他還回顧了一些目前常用的構建模塊，討論了訓練深度模型的挑戰，以及尋找有效架構的策略，重點關注圖像識別。

【導讀】自2015年11月TensorFlow第一個開源版本發布以來，它便迅速躋身于最激動人心的機器學習庫的行列，并在科研、產品和教育等領域正在得到日益廣泛的應用。這個庫也在不斷地得到改進、充實和優化。今天給大家推薦一本偏實戰的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版，使用最新TensorFlow 2的官方高級API，幫助你直觀地理解構建智能系統的概念和工具。從業者將學習一系列可以在工作中快速使用的技術。第1部分使用Scikit-Learn來介紹基本的機器學習任務，例如簡單的線性回歸。第2部分已經過重大更新，采用Keras和TensorFlow 2.0引導讀者通過使用深度神經網絡的更先進的機器學習方法。通過每章的練習來幫助你應用所學知識，你只需要編程經驗即可開始使用。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition

▌本書簡介

通過近年來一系列的突破，深度學習推動了整個機器學習領域的發展。現在，即使對這種技術幾乎一無所知的程序員也可以使用簡單、高效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本暢銷書的最新版本使用了具體的例子、最少理論和可復現的Python框架，幫助您直觀地理解用于構建人工智能系統的概念和工具。

您將學習一系列可以快速使用的技術。每一章都有練習來幫助你應用所學，你所需要的只是編程經驗。所有代碼都已更新為TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他庫。

• 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高級API
• 使用TensorFlow的數據API、分發策略API和TensorFlow擴展平臺(TFX)對TensorFlow模型進行產品化
• 部署在Google Cloud ML引擎或移動設備上使用TFLite
• 學習新的和擴展的主題，包括聚類、異常檢測、對象檢測、語義分割、注意力機制、語言模型、GANs等

▌相關代碼

//github.com/ageron/handson-ml2

參考鏈接：

深度神經網絡最近展示了其解決復雜任務的驚人能力。如今的模型使用功能強大的GPU卡在數百萬個示例上進行訓練，能夠可靠地對圖像進行注釋、翻譯文本、理解口語或玩國際象棋或圍棋等戰略性游戲。此外，深度學習也將成為未來許多技術的組成部分，例如自動駕駛、物聯網(IoT)或5G網絡。特別是隨著物聯網的出現，智能設備的數量在過去幾年里迅速增長。這些設備中有許多都配備了傳感器，使它們能夠以前所未有的規模收集和處理數據。這為深度學習方法提供了獨特的機會。

然而，這些新的應用程序帶有許多附加的約束和要求，這些約束和要求限制了當前模型的開箱即用。

1. 嵌入式設備、物聯網設備和智能手機的內存和存儲容量有限，能源資源有限. 像VGG-16這樣的深度神經網絡需要超過500 MB的內存來存儲參數，執行單次向前傳遞需要15 gb的操作。很明顯，這些模型的當前(未壓縮的)形式不能在設備上使用。

2. 訓練數據通常分布在設備上，由于隱私問題或有限的資源(帶寬)，無法簡單地在中央服務器上收集. 由于只有少量數據點的模型的局部訓練通常不太有希望，因此需要新的協作訓練方案來將深度學習的能力引入這些分布式應用程序。

本教程將討論最近提出的解決這兩個問題的技術。我們將首先簡要介紹深度學習，它的當前使用和今天的模型在計算和內存復雜性、能源效率和分布式環境方面的局限性。我們將強調解決這些問題的實際需要，并討論實現這一目標的最新進展，包括ITU ML5G和MPEG AHG CNNMCD正在開展的標準化活動。

然后我們將進入神經網絡壓縮的話題。我們將首先簡要介紹源編碼和信息論的基本概念，包括速率失真理論、量化、熵編碼和最小描述長度原則。這些概念需要形式化的神經網絡壓縮問題。然后我們將繼續討論壓縮DNNs的具體技術。為此，我們將區分壓縮過程的不同步驟，即剪枝和稀疏化、量化和熵編碼。前兩步是有損的，而最后一步是無損的。由于縮小尺寸并不是神經網絡壓縮的唯一目標(例如，快速推理、能源效率是其他目標)，我們還將討論有效推理的方法，包括最近提出的神經網絡格式。最后，我們將介紹一個用例，即設備上的語音識別，演示如何在實際應用中使用壓縮方法。

最后我們將介紹分布式學習的最新發展。我們提出了不同的分布式訓練場景，并根據它們的通信特性進行了比較。接下來，我們將重點討論聯邦學習。我們列舉了聯邦學習中存在的挑戰——通信效率、數據異構性、隱私、個性化、健壯性——并提出了解決這些挑戰的方法。我們特別關注為減少分布式學習中的通信開銷而提出的技術，并討論集群化FL，這是一種與模型無關的分布式多任務優化的新方法。這里我們將強調本教程第一部分中介紹的概念的相似性，即稀疏化、量化和編碼。

目錄：

1. 介紹

• 目前使用的深度學習
• 現有模型和新應用的實際局限性
• 研究、工業和標準化方面的最新發展

2. 神經網絡壓縮

• 背景:資料編碼、信息論
• 修剪和稀疏化方法
• 量化和定點推理
• 神經網絡格式
• 用例研究:設備上的語音識別

3.問題 4. 休息時間 5. 分布式學習

• 背景:SGD，學習理論
• 聯邦和分布式學習的基本概念
• 減少通信開銷和連接到NN壓縮
• 聯邦學習和差異隱私
• 集群聯合學習

7. 問題

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

簡介：

Maggie Zhang，Nathan Luehr，Josh Romero，Pooya Davoodi和Davide Onofrio深入研究了用于加速深度學習訓練和推理的通用深度學習和機器學習工作負載的技術。 通過本教程將了解DALI如何消除現實應用中的I/O和數據處理瓶頸，以及自動混合精度（AMP）如何輕松地在Volta GPU上的訓練性能提高3倍。 您將看到使用Horovod進行多GPU和多節點擴展的最佳實踐。 他們使用深度學習探查器來可視化TensorFlow操作并確定優化機會。 本教程將教讀者學習使用TensorRT（TRT）中的INT8量化來部署這些訓練有素的模型，所有這些都將在TensorFlow框架的新型便捷API中進行。

嘉賓介紹：

Maggie Zhang是NVIDIA的深度學習軟件工程師，她在深度學習框架上工作。 她獲得了澳大利亞新南威爾士大學的計算機科學與工程博士學位。 她的研究方向是GPU和CPU異構計算，編譯器優化，計算機體系結構和深度學習。

Nathan Luehr是NVIDIA的一名高級開發人員技術工程師，他致力于加速深度學習框架。 他擁有斯坦福大學的博士學位，在那里他致力于加速GPU上的電子結構計算。

Josh Romero是NVIDIA的一名開發技術工程師。 他在GPU計算方面擁有豐富的經驗，從移植和優化高性能計算（HPC）應用程序到深度學習的最新工作。 Josh擁有斯坦福大學的博士學位，其研究重點是開發新的計算流體動力學方法以更好地利用GPU硬件。

Pooya Davoodi是NVIDIA的高級軟件工程師，致力于在NVIDIA GPU上加速TensorFlow。 之前，Pooya從事Caffe2，Caffe，CUDNN和其他CUDA庫的研究。

Davide Onofrio是NVIDIA的高級深度學習軟件技術營銷工程師。 他專注于NVIDIA的面向開發人員的深度學習技術開發和演示。 Davide在生物識別，VR和汽車行業的計算機視覺和機器學習工程師方面擁有多年經驗。 他在米蘭理工大學獲得了信號處理博士學位。

伯克利2019三月份開設了《全棧深度學習訓練營》課程，由伯克利Pieter Abbeel, Sergey Karayev, Josh Tobin等教授講解，專門為熟悉深度學習基礎的開發人員提供的實踐訓練，學術工業界硬貨，包含15次課程，非常值得學習。

課程地址：
//fullstackdeeplearning.com/march2019

訓練模型只是深度學習項目的一部分。在本課程中，我們教授全棧生產深度學習:

• 確定問題并估算項目成本
• 查找、清理、標記和擴充數據
• 選擇正確的框架和計算基礎設設施
• 進行故障排除培訓，確保重現性
• 按規模部署模型

課件下載鏈接：

提取碼: nnya