深度学习以及在农业上的应用
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
从谷歌AlphaGo到深度学 习在农业上的应用
PART ONE
PART TWO
从AlphaGo分析深度 学习应用技术
深度学习在农业上的 应用与前景
谷歌AlphaGo
• 谷歌围棋：
李世石对决围棋的AlphaGo是谷歌旗 下公司 DeepMind 开发出来的人工智能 程序 ；
谷歌AlphaGo
• 人工智能发展：
• 同时推出的还有全球首款面向深度学习 的超级计算机NVIDIADGX-1,每台售价 12.9万美元(约合84万人民币)。
GPU多线程并行计算技术
NVIDIA在深度学习上的应用
• 《How Autonomous Cars Understand What They're Seeing》 by Danny Shapiro:JANUARY 5, 2016
• 深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择
深度学习框架
• 一、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包 括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也 是由 C++ 开发， Caffe 也是 Google 今年早些时候发布的 DeepDream 项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络） 的基础。
• 而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原 来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分， 这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体 操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连 接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
传统神经网络与深度学习 • 输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层 • 简单来说，原来多层神经网络做 的步骤是：特征映射到值。特征 是人工挑选。
深度学习农业上的应用
• 2015年美国笛卡尔实验宣布融资500万美元开展深度学 习在农业上的应用，该实验室通过卫星图像预测农业未 来发展状况，包括农业环境，农业产量等数据。用深度 学习做农业预测的。 • 《Descartes Labs raises $5M to make agricultural predictions with deep learning | VentureBeat 》 by Jordan Novet • The startup can work with satellite images to predict what will happen next. To do that, Descartes Labs depends on a type of artificial intelligence called deep learning. The method entails training systems called artificial neural networks on lots of data, like a whole bunch of satellite images containing different things, and then getting the neural networks to make an inference on the contents of new images.
• 四、tensorflow • 五、 Deeplearning4j 。 顾名思义， Deeplearning4j是”for Java”的深度 学习框架，也是首个商用级别的深度 学习开源库。Deeplearning4j由创业公 司 Skymind 于 2014 年 6 月发布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、 博斯咨询和IBM等明星企业。
• 二、Theano 。2008 年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出 了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。
• 三、MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之 手，主要用 C++ 编写。 MXNet 强调提高内存使用的效率，甚至能 在智能手机上运行诸如图像识别等任务。
深度学习在Hadoop实现
• 《CaffeOnSpark Open Sourced for Distributed Deep Learning on Big Data Clusters | Hadoop at Yahoo》
• 发布信息时间 2016-02-25 01:11:18
AlphaGo有什么科技含量呢？
深度学习农业上的应用
• Inference of Plant Diseases from Leaf Images through Deep Learning
《Computer Vision and Pattern Recognition 》11 Apr 2016
abstract：Crop diseases are a major threat to food security, but their rapid identification remains difficult in many parts of the world due to the lack of the necessary infrastructure. The combination of rapid global smartphone penetration, and recent advances in computer vision made possible by deep learning, has paved the way for smartphone-assisted disease diagnosis. Using a public dataset of 54,306 images of diseased and healthy plant leaves, we train a deep convolutional neural network to identify 14 crops species and 26 diseases (or absence thereof). The trained model achieves an accuracy of 99.35% when tested on a subset of data not used during the training phase, demonstrating the feasibility of this approach.
深度学习农业上的应用
• 在国内，深度学习在农业上的应用 也逐渐升温， 2015 年末，南京农业 大学也建立了深度学习工作站项目。 总之利用深度学习平台，构建人工 智能平台，并服务农业已经是农业 信息化的必然趋势
B
云计算平台
AlphaGo 并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算 能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。 联网后的 AlphaGo算力猛增 24 倍，所以 AlphaGo比深蓝厉害多 少倍？估计这会你已经得出答案了：至少2.5万倍
GPU多线程并行计算技术
• NVIDIA2016年4月5日宣布推出一款致 力于加速人工智能和深度学习的芯片 TeslaP100
A 深度学习计算平台
深度学习算法 B
AlphaGo算法技术分析
• 蒙特卡洛： 采样越多，越近似最优解； • 深度神经网络：
深度学习（Deeplearning） 人工神经网络（Artificial Neural Network， 以下简称 ANN）
传统神经网络与深度学习 • 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、 隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据 需要而定，没有明确的理论推导来说明到 底多少层合适。
1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝” 是一台超级计算机；
AlphaGo将战略模拟游戏《星际争霸4》作为目标；
AlphaGo有什么科技含量呢？
A 深度学习计算平台
深度学习算法 B
AlphaGo计算平台分析
A
单机版本
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文，不过论文除了提 到这台计算机装有 48个 CPU和 8个GPU 之外，对计算机的性能 连一个数字都没有提到。好在 AlphaGo 是在云计算平台上运行 的，性能至少是深蓝的1000倍。
Hale Waihona Puke Baidu
深度学习应用（MXNet）
• Deep3D: Fully Automatic 2D-to-3D Video Conversion with Deep Convolutional Neural Networks 2016-04-05
• Two Minute Papers - Deep Learning Program Learns to Paint - YouTube
PART ONE
PART TWO
从AlphaGo分析深度 学习应用技术
深度学习在农业上的 应用与前景
谷歌AlphaGo
• 谷歌围棋：
李世石对决围棋的AlphaGo是谷歌旗 下公司 DeepMind 开发出来的人工智能 程序 ；
谷歌AlphaGo
• 人工智能发展：
• 同时推出的还有全球首款面向深度学习 的超级计算机NVIDIADGX-1,每台售价 12.9万美元(约合84万人民币)。
GPU多线程并行计算技术
NVIDIA在深度学习上的应用
• 《How Autonomous Cars Understand What They're Seeing》 by Danny Shapiro:JANUARY 5, 2016
• 深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择
深度学习框架
• 一、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包 括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也 是由 C++ 开发， Caffe 也是 Google 今年早些时候发布的 DeepDream 项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络） 的基础。
• 而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原 来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分， 这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体 操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连 接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
传统神经网络与深度学习 • 输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层 • 简单来说，原来多层神经网络做 的步骤是：特征映射到值。特征 是人工挑选。
深度学习农业上的应用
• 2015年美国笛卡尔实验宣布融资500万美元开展深度学 习在农业上的应用，该实验室通过卫星图像预测农业未 来发展状况，包括农业环境，农业产量等数据。用深度 学习做农业预测的。 • 《Descartes Labs raises $5M to make agricultural predictions with deep learning | VentureBeat 》 by Jordan Novet • The startup can work with satellite images to predict what will happen next. To do that, Descartes Labs depends on a type of artificial intelligence called deep learning. The method entails training systems called artificial neural networks on lots of data, like a whole bunch of satellite images containing different things, and then getting the neural networks to make an inference on the contents of new images.
• 四、tensorflow • 五、 Deeplearning4j 。 顾名思义， Deeplearning4j是”for Java”的深度 学习框架，也是首个商用级别的深度 学习开源库。Deeplearning4j由创业公 司 Skymind 于 2014 年 6 月发布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、 博斯咨询和IBM等明星企业。
• 二、Theano 。2008 年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出 了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。
• 三、MXNet。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之 手，主要用 C++ 编写。 MXNet 强调提高内存使用的效率，甚至能 在智能手机上运行诸如图像识别等任务。
深度学习在Hadoop实现
• 《CaffeOnSpark Open Sourced for Distributed Deep Learning on Big Data Clusters | Hadoop at Yahoo》
• 发布信息时间 2016-02-25 01:11:18
AlphaGo有什么科技含量呢？
深度学习农业上的应用
• Inference of Plant Diseases from Leaf Images through Deep Learning
《Computer Vision and Pattern Recognition 》11 Apr 2016
abstract：Crop diseases are a major threat to food security, but their rapid identification remains difficult in many parts of the world due to the lack of the necessary infrastructure. The combination of rapid global smartphone penetration, and recent advances in computer vision made possible by deep learning, has paved the way for smartphone-assisted disease diagnosis. Using a public dataset of 54,306 images of diseased and healthy plant leaves, we train a deep convolutional neural network to identify 14 crops species and 26 diseases (or absence thereof). The trained model achieves an accuracy of 99.35% when tested on a subset of data not used during the training phase, demonstrating the feasibility of this approach.
深度学习农业上的应用
• 在国内，深度学习在农业上的应用 也逐渐升温， 2015 年末，南京农业 大学也建立了深度学习工作站项目。 总之利用深度学习平台，构建人工 智能平台，并服务农业已经是农业 信息化的必然趋势
B
云计算平台
AlphaGo 并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算 能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。 联网后的 AlphaGo算力猛增 24 倍，所以 AlphaGo比深蓝厉害多 少倍？估计这会你已经得出答案了：至少2.5万倍
GPU多线程并行计算技术
• NVIDIA2016年4月5日宣布推出一款致 力于加速人工智能和深度学习的芯片 TeslaP100
A 深度学习计算平台
深度学习算法 B
AlphaGo算法技术分析
• 蒙特卡洛： 采样越多，越近似最优解； • 深度神经网络：
深度学习（Deeplearning） 人工神经网络（Artificial Neural Network， 以下简称 ANN）
传统神经网络与深度学习 • 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、 隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据 需要而定，没有明确的理论推导来说明到 底多少层合适。
1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝” 是一台超级计算机；
AlphaGo将战略模拟游戏《星际争霸4》作为目标；
AlphaGo有什么科技含量呢？
A 深度学习计算平台
深度学习算法 B
AlphaGo计算平台分析
A
单机版本
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文，不过论文除了提 到这台计算机装有 48个 CPU和 8个GPU 之外，对计算机的性能 连一个数字都没有提到。好在 AlphaGo 是在云计算平台上运行 的，性能至少是深蓝的1000倍。
Hale Waihona Puke Baidu
深度学习应用（MXNet）
• Deep3D: Fully Automatic 2D-to-3D Video Conversion with Deep Convolutional Neural Networks 2016-04-05
• Two Minute Papers - Deep Learning Program Learns to Paint - YouTube