【第二階段】7-深度學(xué)習(xí)框架pytorch【課程內(nèi)容】作為深度學(xué)習(xí)主流分析框架pytorch，通過掌握pytorch基本概念，計(jì)算模型和原理，能夠通過pytorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建與訓(xùn)練。學(xué)習(xí)掌握訓(xùn)練過程優(yōu)化方法與問題優(yōu)化?！緦?shí)戰(zhàn)部分】圖片分類實(shí)戰(zhàn)、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)【課程目標(biāo)】了解及學(xué)習(xí)變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。梯度問題與解決方法?！镜诙A段】8-決策樹與隨機(jī)森林【課程內(nèi)容】決策樹算法的原理，度量指標(biāo)和算法變種。掌握和了解GBDT，AdaBoost，隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)模型的原理和集成學(xué)習(xí)算法?！緦?shí)戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實(shí)戰(zhàn)、金融預(yù)測(cè)【課程目標(biāo)】了解和掌握決策樹算法的原理，度量指標(biāo)和算法變種。掌握和了解隨機(jī)森林和，GBDT等集成學(xué)習(xí)模型的原理和集成學(xué)習(xí)算法。應(yīng)用XGboost，通過GBDT算法完成預(yù)測(cè)實(shí)例，加深對(duì)算法和實(shí)戰(zhàn)的融合?！镜诙A段】9-分類算法【課程內(nèi)容】了解和掌握KNN、SVM及樸素貝葉斯算法原理，熟悉集成學(xué)習(xí)(Bagging、Boosing)對(duì)于分類算法的優(yōu)化過程，掌握數(shù)據(jù)降維方法應(yīng)用。深度人工智能學(xué)院模型注意力機(jī)制課程。廣東深度智谷人工智能培訓(xùn)

    關(guān)于后面的損失函數(shù)，建議選擇FocalLoss，這是何凱明大神的杰作，源碼如下所示：deffocal_loss(y_true,y_pred):pt_1=((y_true,1),y_pred,(y_pred))return(()*(pt_1))數(shù)據(jù)做好，就可以開始訓(xùn)練了~~~四、整幅場(chǎng)景圖像的缺陷檢測(cè)上述訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，輸入是64x64x3的，但是整幅場(chǎng)景圖像卻是512x512的，這個(gè)輸入和模型的輸入對(duì)不上號(hào)，這怎么辦呢？其實(shí)，可以把訓(xùn)練好的模型參數(shù)提取出來，然后賦值到另外一個(gè)新的模型中，然后把新的模型的輸入改成512x512就好，只是在conv3+maxpool層提取的featuremap比較大，這個(gè)時(shí)候把featuremap映射到原圖，比如原模型在末尾一個(gè)maxpool層后，輸出的featuremap尺寸是8x8x128，其中128是通道數(shù)。如果輸入改成512x512，那輸出的featuremap就成了64x64x128，這里的每個(gè)8x8就對(duì)應(yīng)原圖上的64x64，這樣就可以使用一個(gè)8x8的滑動(dòng)窗口在64x64x128的featuremap上進(jìn)行滑動(dòng)裁剪特征。然后把裁剪的特征進(jìn)行fatten，送入到全連接層。具體如下圖所示。全連接層也需要重新建立一個(gè)模型，輸入是flatten之后的輸入，輸出是softmax層的輸出。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的小模型。在這里提供一個(gè)把訓(xùn)練好的模型參數(shù)。河南深度智谷人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)深度人工智能學(xué)院包就業(yè)，學(xué)不會(huì)退學(xué)費(fèi)。

    在剛剛結(jié)束的阿里巴巴云棲大會(huì)上，阿里云軟件服務(wù)生態(tài)的使命級(jí)合作伙伴浩鯨科技通過阿里云人工智能技術(shù)的賦能，推出了面向行業(yè)的AI兵工廠解決方案。AI兵工廠對(duì)阿里云提供的底層AI能力針對(duì)不同行業(yè)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行了封裝，并提供了可視化開發(fā)工具和自優(yōu)化能力，降低了企業(yè)和個(gè)人使用AI技術(shù)的門檻。場(chǎng)景為王：構(gòu)建高質(zhì)量AI模型AI兵工廠開放數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注能力，積累業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，人人都能參與AI定制，并復(fù)用已有模型，提高收集、標(biāo)注數(shù)據(jù)的效率。同時(shí)內(nèi)嵌運(yùn)營(yíng)商、零售、公安、交通、金融等多個(gè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)字典和算法模型，支持自動(dòng)化建模和調(diào)參，具備持續(xù)學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化的能力，構(gòu)建高質(zhì)量的AI模型;并以電商化的方式對(duì)外開放AI能力普惠大眾。使用極簡(jiǎn)：托拉拽，自學(xué)習(xí)AI兵工廠對(duì)技術(shù)要求門檻低，無需AI技術(shù)基礎(chǔ)。而且提供全流程的可視化界面，拖拽式操作、場(chǎng)景化服務(wù)，操作簡(jiǎn)單，5分鐘就能快速上手。同時(shí)AI過程解耦成數(shù)據(jù)標(biāo)注、自動(dòng)建模、服務(wù)共享，按角色細(xì)分讓更多的人參與其中，各司其職，分工與協(xié)作，效率以往提升了10倍以上。而在訓(xùn)練過程中采用AutoML等技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化建模調(diào)參，以及持續(xù)自優(yōu)化更是將準(zhǔn)確率升到了95%左右。用戶只需關(guān)注數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)目標(biāo)本身。

    標(biāo)檢測(cè)一、目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展過程上圖是從1998年到2018年，目標(biāo)檢測(cè)文章發(fā)表數(shù)量變化圖，數(shù)據(jù)來源于谷歌學(xué)術(shù)。由此可見目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域一直是大家所追捧的熱方向。上圖展示了目標(biāo)檢測(cè)算法近20年來來的方法路線圖。很明顯，從2012年(深度學(xué)習(xí)元年)開始，深度學(xué)習(xí)發(fā)展的步伐越來越大。圖中每一個(gè)標(biāo)注出來的方法名字都是具有里程碑意義的算法。Detector19年前，，主要應(yīng)用在人臉檢測(cè)方面，運(yùn)行在主頻為700MHz的奔騰CPU上，比當(dāng)時(shí)其他的算法速度提升了上百倍。HOGDetector在2005年被提出，因?yàn)槠涮卣黥敯粜詮?qiáng)，多尺度適應(yīng)性好，在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，經(jīng)常被廣泛應(yīng)用于通用目標(biāo)檢測(cè)。DPMDPM是傳統(tǒng)算法的老大，是VOC-07，08，09目標(biāo)檢測(cè)比賽的贏家，它是HOG方法的拓展。盡管現(xiàn)在的目標(biāo)檢測(cè)算法遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)過了DPM，但是DPM提出的很多東西，現(xiàn)在都在沿用，例如難例挖掘，Bbox回歸。所以其作者被VOC頒發(fā)了“終身成就獎(jiǎng)”。深度人工智能學(xué)院圖像生成項(xiàng)目。

    還有一個(gè)就是試圖編寫一個(gè)通用模型，然后通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結(jié)果符合預(yù)期，這個(gè)就是連接主義。連接主義認(rèn)為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡(luò)層次上模擬人的認(rèn)知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認(rèn)知過程。這種受神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò)，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，簡(jiǎn)稱ANN）。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)版，就是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在本質(zhì)就是尋找一個(gè)好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個(gè)包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡(luò)能以任意進(jìn)度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)。這個(gè)定理也被稱之為通用近似定理（UniversalApproximationTheorem）。這里的“Universal”，也有人將其翻譯成“通用的”，由此可見，這個(gè)定理的能量有多大。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在理論上解決任何問題。M-P神經(jīng)元模型是什么？現(xiàn)在所講的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括深度學(xué)習(xí)，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機(jī)理，它就是上世紀(jì)40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。深度人工智能學(xué)院卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程。廣西深度人工智能培訓(xùn)價(jià)格多少

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    但這種成功例子太少了，因?yàn)槭止ぴO(shè)計(jì)特征需要大量的經(jīng)驗(yàn)，需要你對(duì)這個(gè)領(lǐng)域和數(shù)據(jù)特別了解，然后設(shè)計(jì)出來特征還需要大量的調(diào)試工作。說白了就是需要一點(diǎn)運(yùn)氣。另一個(gè)難點(diǎn)在于，你不只需要手工設(shè)計(jì)特征，還要在此基礎(chǔ)上有一個(gè)比較合適的分類器算法。同時(shí)設(shè)計(jì)特征然后選擇一個(gè)分類器，這兩者合并達(dá)到較優(yōu)的效果，幾乎是不可能完成的任務(wù)。仿生學(xué)角度看深度學(xué)習(xí)如果不手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，不挑選分類器，有沒有別的方案呢？能不能同時(shí)學(xué)習(xí)特征和分類器？即輸入某一個(gè)模型的時(shí)候，輸入只是圖片，輸出就是它自己的標(biāo)簽。比如輸入一個(gè)明星的頭像，出來的標(biāo)簽就是一個(gè)50維的向量（如果要在50個(gè)人里識(shí)別的話），其中對(duì)應(yīng)明星的向量是1，其他的位置是0。這種設(shè)定符合人類腦科學(xué)的研究成果。1981年諾貝爾醫(yī)學(xué)生理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給了DavidHubel，一位神經(jīng)生物學(xué)家。他的主要研究成果是發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)信息處理機(jī)制，證明大腦的可視皮層是分級(jí)的。他的貢獻(xiàn)主要有兩個(gè)，一是他認(rèn)為人的視覺功能一個(gè)是抽象，一個(gè)是迭代。抽象就是把非常具體的形象的元素，即原始的光線像素等信息，抽象出來形成有意義的概念。這些有意義的概念又會(huì)往上迭代，變成更加抽象，人可以感知到的抽象概念。廣東深度智谷人工智能培訓(xùn)

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