Google深度學(xué)習(xí)框架
關(guān)注創(chuàng)建者：Z_8680 創(chuàng)建時間：2020-09-14
Google深度學(xué)習(xí)框架的視頻教程
流體力學(xué)遇見深度學(xué)習(xí)：揭示微觀流動背后的智能力量
直播大綱： 前沿趨勢與挑戰(zhàn)概述 微尺度流動模擬中的難點(diǎn)與需求 深度學(xué)習(xí)如何賦能傳統(tǒng)流體模擬 流體力學(xué)中的AI建模框架 數(shù)據(jù)驅(qū)動建模 vs.
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來一場形散神凝的聲學(xué)旅行
除了理論分析和試驗(yàn)測試之外，基于物理和數(shù)學(xué)模型的虛擬仿真分析技術(shù)正在扮演越來越重要的角色，并在研究的廣度和深度方面發(fā)揮了越來越重要的作用，聲學(xué)仿真已經(jīng)成為人們研究聲學(xué)、認(rèn)識自然的重要手段。 聲學(xué)仿真工具的熟練使用通常是影響產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期的重要因素。
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Google深度學(xué)習(xí)框架的實(shí)例教程
TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學(xué)習(xí)框架，目前已得到廣泛應(yīng)用。《TensorFlow：實(shí)戰(zhàn)Google深度學(xué)習(xí)框架（第2版）》為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學(xué)習(xí)。書中省略了煩瑣的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，從實(shí)際應(yīng)用問題出發(fā)，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題。書中包含深度學(xué)習(xí)的入門知識和大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是走進(jìn)這個前沿、熱門的人工智能領(lǐng)域的優(yōu)選參考書。
第2版將書中所有示例代碼從TensorFlow 0.9.0升級到了TensorFlow 1.4.0。在升級API的同時，第2版也補(bǔ)充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版還新增兩章分別介紹TensorFlow高層封裝和深度學(xué)習(xí)在自然語言領(lǐng)域應(yīng)用的內(nèi)容。
《TensorFlow：實(shí)戰(zhàn)Google深度學(xué)習(xí)框架（第2版）》適用于想要使用深度學(xué)習(xí)或TensorFlow的數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師，希望了解深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)平臺工程師，對人工智能、深度學(xué)習(xí)感興趣的計(jì)算機(jī)相關(guān)從業(yè)人員及在校學(xué)生等。
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目錄
第1章 深度學(xué)習(xí)簡介
第2章 TensorFlow環(huán)境搭建
第3章 TensorFlow入門
第4章 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第5章 MNIST數(shù)字識別問題
第6章 圖像識別與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第7章 圖像數(shù)據(jù)處理
第8章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章 自然語言處理
第10章 TensorFlow高層封裝
第11章 TensorBoard可視化
第12章 TensorFlow計(jì)算加速小結(jié)
展開 當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的網(wǎng)格生成和優(yōu)化技術(shù)通常需要大量的計(jì)算成本來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在范圍上受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)流機(jī)制。為了解決上述問題，卡內(nèi)基梅隆研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning，DRL）框架，以不斷迭代的方式來優(yōu)化CFD的網(wǎng)格。該框架通過粗化CFD網(wǎng)格減小CFD模擬計(jì)算量的同時保持CFD模擬的計(jì)算精度。
2.方法方案
本文提出的用于CFD網(wǎng)格優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，在該框架中，智能體通過動作與環(huán)境交互。當(dāng)智能體進(jìn)入狀態(tài)s后，選擇動作a，并導(dǎo)致新的狀態(tài)s’。此外，每次行動后都會給予獎勵r。學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找到一個行動選擇策略，使獎勵最大化。度量智能體的狀態(tài)-動作質(zhì)量并學(xué)習(xí)Q函數(shù)的一種方法稱為Q學(xué)習(xí)。Q函數(shù)的定義如下式所示。
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Google深度學(xué)習(xí)框架的最新內(nèi)容
該研究提出了一種全新的數(shù)據(jù)驅(qū)動代理模型框架，能夠?qū)⑽⒂^織構(gòu)與宏觀拉伸力學(xué)響應(yīng)無縫連接，在保證極高精度的同時，將計(jì)算效率提升了驚人的1000倍 ！
以下是該研究框架的幾大核心創(chuàng)新與實(shí)用亮點(diǎn)：
1. 微觀織構(gòu)的“高保真降維打擊”傳統(tǒng)的取向分布函數(shù)（ODF）維度極高，難以直接輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型 。
當(dāng)COMSOL Multiphysics將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、高斯過程（GP）和多項(xiàng)式混沌展開（PCE）三種代理模型深度集成到平臺中時，這一悖論被徹底打破——完整有限元模型（FEM）的"小時級求解"被壓縮為代理模型的"毫秒級響應(yīng)"，而精度損失被控制在工程可接受范圍內(nèi)。
然而，代理模型的"快"是有代價(jià)的：它需要先用海量高保真仿真數(shù)據(jù)"喂飽"自己。
3.2 AI模型的能力邊界：統(tǒng)計(jì)推斷不能替代物理測量
當(dāng)前深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大能力——超分辨率、去模糊、生成式填充——容易使人產(chǎn)生一種錯覺：既然AI能讓模糊圖像變清晰，為何還需費(fèi)心從光學(xué)前端保證信息質(zhì)量？
答案在于理解“生成”與“反演”的根本區(qū)別。
通用視覺大模型執(zhí)行的是“圖像翻譯”：學(xué)習(xí)模糊圖像域到清晰圖像域的統(tǒng)計(jì)映射。
第一，AI與仿真的深度融合。未來HyperMesh將進(jìn)一步強(qiáng)化AI驅(qū)動的建模與仿真能力，借助幾何深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型的自動識別、網(wǎng)格的智能生成與優(yōu)化，甚至能基于歷史仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測性分析，幫助工程師提前規(guī)避設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步縮短設(shè)計(jì)迭代周期。同時，結(jié)合GPU加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。
第二，多物理場仿真的一體化集成。
該模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法模擬光學(xué)器件的非線性行為，使光學(xué)模塊能夠更好地在標(biāo)準(zhǔn) SerDes 分析工具中建模并進(jìn)行精確的信號完整性分析和高速仿真。
? AI賦能先驗(yàn)建模，通過深度學(xué)習(xí)挖掘光刻圖形隱性特征，實(shí)現(xiàn)先驗(yàn)分布的自適應(yīng)生成，提升邊緣概率密度估計(jì)的場景適配性；
? 多物理場問題模型升級，融入EUV光刻偏振、熱變形等極端效應(yīng)，完善BCS模型的物理約束；
跨流程協(xié)同優(yōu)化，聯(lián)動OPC、掩模制造工藝構(gòu)建全鏈路貝葉斯估計(jì)框架，解決優(yōu)化結(jié)果可制造性瓶頸；
? 極端制程突破，針對1nm及以下節(jié)點(diǎn)研發(fā)量子貝葉斯迭代算法，結(jié)合量子稀疏表示優(yōu)化信號估計(jì)流程
決策技術(shù)展區(qū)重點(diǎn)呈現(xiàn)具身大模型、深度學(xué)習(xí)算法、路徑規(guī)劃系統(tǒng)等創(chuàng)新成果，多家企業(yè)將發(fā)布集成大語言模型與具身智能的解決方案，讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)常識推理與動態(tài)任務(wù)規(guī)劃，推動機(jī)器人從“自動化工具”向“自主化伙伴”加速演進(jìn)。
未來，技術(shù)演進(jìn)將圍繞“精準(zhǔn)泛化”“多場耦合”“跨域協(xié)同”三大方向深化：
? AI賦能的自適應(yīng)建模，通過深度學(xué)習(xí)挖掘水平條塊、豎直線條、復(fù)雜電路等不同圖形的隱性非線性關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)仿真參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)的動態(tài)匹配，降低對人工經(jīng)驗(yàn)的依賴；
? 多物理場耦合模型升級，融入EUV光刻的偏振效應(yīng)、掩模三維衍射及熱變形等因素，構(gòu)建“光-機(jī)-熱”多場耦合的NCS-SMO框架，提升極端制程下的優(yōu)化魯棒性；
?
未來，技術(shù)將向“精準(zhǔn)泛化”與“跨域協(xié)同”深度演進(jìn)
?AI賦能模型升級，通過模型驅(qū)動深度學(xué)習(xí)嵌入物理先驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)權(quán)重與罰函數(shù)閾值的自適應(yīng)調(diào)整，降低對大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；
?多物理場耦合建模，融入EUV偏振、掩模三維衍射及熱效應(yīng)，提升極端制程下模型適配性；
?跨流程協(xié)同優(yōu)化，聯(lián)動OPC與掩模制造模型構(gòu)建全鏈路框架，解決邊界拼接問題；
?極端場景突破，針對1nm以下節(jié)點(diǎn)研發(fā)量子化稀疏表示與新型迭代求解器
為打破這一技術(shù)瓶頸，「神工坊」技術(shù)團(tuán)隊(duì)提出以編譯器深度優(yōu)化為核心的綜合性能提升方案，在保持用戶接口零改動的前提下重構(gòu)底層數(shù)據(jù)訪問邏輯。
