比如，對于一張愛因斯坦的照片，我可以學(xué)習(xí)n個(gè)不同的卷積和函數(shù)，然后對這個(gè)區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。可以用不同的方法統(tǒng)計(jì)，比如著重統(tǒng)計(jì)中間，也可以著重統(tǒng)計(jì)周圍，這就導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)的和函數(shù)的種類多種多樣，為了達(dá)到可以同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)統(tǒng)計(jì)的累積和。上圖中是，如何從輸入圖像怎么到后面的卷積，生成的響應(yīng)map。首先用學(xué)習(xí)好的卷積和對圖像進(jìn)行掃描，然后每一個(gè)卷積和會(huì)生成一個(gè)掃描的響應(yīng)圖，我們叫responsemap，或者叫featuremap。如果有多個(gè)卷積和，就有多個(gè)featuremap。也就說從一個(gè)開始的輸入圖像（RGB三個(gè)通道）可以得到256個(gè)通道的featuremap，因?yàn)橛?56個(gè)卷積和，每個(gè)卷積和表示一種統(tǒng)計(jì)抽象的方式。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，除了卷積層，還有一種叫池化的操作。池化操作在統(tǒng)計(jì)上的概念更明確，就是一個(gè)對一個(gè)小區(qū)域內(nèi)求平均值或者求max值的統(tǒng)計(jì)操作。帶來的結(jié)果是，如果之前我輸入有兩個(gè)通道的，或者256通道的卷積的響應(yīng)featuremap，每一個(gè)featuremap都經(jīng)過一個(gè)求max的一個(gè)池化層，會(huì)得到一個(gè)比原來featuremap更小的256的featuremap。深度人工智能學(xué)院人臉識別實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。重慶人工智能培訓(xùn)費(fèi)

    ZF提出大力發(fā)展智能制造以及人工智能新興產(chǎn)業(yè)鼓勵(lì)智能化創(chuàng)新2015年7月5日，ZF印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，其中提出，大力發(fā)展智能制造。以智能工廠為發(fā)展方向，開展智能制造試點(diǎn)示范，加快推動(dòng)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)機(jī)器人、增材制造等技術(shù)在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，推進(jìn)生產(chǎn)裝備智能化升級、工藝流程改造和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共享。著力在工控系統(tǒng)、智能感知元器件、工業(yè)云平臺、操作系統(tǒng)和工業(yè)軟件等中心環(huán)節(jié)取得突破，加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用，有效支撐制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建開放、共享、協(xié)作的智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。其中第十一個(gè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域明確提出為人工智能領(lǐng)域。內(nèi)容顯示：依托互聯(lián)網(wǎng)平臺提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù)，加快人工智能重要技術(shù)突破，促進(jìn)人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引導(dǎo)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。。重慶人工智能培訓(xùn)費(fèi)深度人工智能學(xué)院人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。

    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)人里識別的話），其中對應(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。

    四、目標(biāo)檢測進(jìn)展使用更好的引擎檢測器中非常重要的一個(gè)部分就是特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)，如果backbone性能優(yōu)良，檢測器效果也會(huì)不錯(cuò)。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網(wǎng)絡(luò)都是VGG或者resnet，如果對推理時(shí)間有要求，一般選取輕量級的網(wǎng)絡(luò)作為主干網(wǎng)絡(luò)，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作為主干網(wǎng)絡(luò)的SSD檢測算法。所以說主干網(wǎng)絡(luò)對時(shí)間的精度的影響非常大。VGG，在2014年被提出，有兩種結(jié)構(gòu)，分別是16層和19層，分別被稱為VGG16和VGG19。VGG網(wǎng)絡(luò)中使用3x3的卷積代替了5x5和7x7。GoogleNet，顧名思義這個(gè)網(wǎng)絡(luò)由谷歌提出，將網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增到了22層，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)中增加了BN層使得訓(xùn)練更加容易收斂Resnet，殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在2015年被提出，其結(jié)構(gòu)定制化程度非常高，從10層到152層都可以搭建，主要是解決了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練退化的問題，加入殘差架構(gòu)之后網(wǎng)絡(luò)不會(huì)隨著層數(shù)增加而產(chǎn)生退化現(xiàn)場。DenseNet，在殘差網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，殘差是有shortcut鏈接，而denseNet塊是前面所有的層都與后面層有鏈接，所以是稠密鏈接。深度人工智能學(xué)院自動(dòng)駕駛技術(shù)。

    如上圖所示，可以看到上面所列舉出來的一系列算法在不同數(shù)據(jù)集上精度的變化。上面所列出來的每一個(gè)算法都是具有里程碑意義的，都值得深入去研究二、目標(biāo)檢測中的技術(shù)發(fā)展早期傳統(tǒng)方法在2000年之前，沒有一個(gè)統(tǒng)一的檢測哲學(xué)，檢測器通常都是基于一些比較淺層的特征去做設(shè)計(jì)的，例如組成，形狀，邊界等等。后來基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測方法發(fā)展了一段時(shí)間，例如外觀統(tǒng)計(jì)模型，小波特征表示，梯度表示。在這里就不展開討論早期的方法了。早在1990年，楊樂春()就已經(jīng)開始使用CNN做目標(biāo)檢測了，只是由于當(dāng)時(shí)的硬件計(jì)算力水平不行，所以導(dǎo)致設(shè)計(jì)的CNN結(jié)構(gòu)只能往簡單的去設(shè)計(jì)，不然沒有好的硬件去運(yùn)行完成實(shí)驗(yàn)。所以說我一直認(rèn)為深度學(xué)習(xí)有現(xiàn)在的成就，很大一部分要?dú)w功于英偉達(dá)。當(dāng)時(shí)做過一些列的提升性的實(shí)驗(yàn)，例如“shared-weightreplicatedneuralnetwork”，這個(gè)很像我們現(xiàn)在的全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN。多尺度檢測的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)檢測技術(shù)兩大攔路虎就是多尺度目標(biāo)、小尺寸目標(biāo)，這兩個(gè)就是目標(biāo)檢測技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在一直在解決的問題。深度人工智能學(xué)院深度學(xué)習(xí)課程。湖北人工智能培訓(xùn)會(huì)

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    這里需要說明的是，神經(jīng)元中的激勵(lì)函數(shù)，并不限于我們前面提到的階躍函數(shù)、Sigmod函數(shù)，還可以是現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。簡單來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，就是通過根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)值（connectionweight）以及每個(gè)功能神經(jīng)元的輸出閾值。換言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要學(xué)習(xí)的東西，就蘊(yùn)含在連接權(quán)值和閾值之中。誤差逆?zhèn)鞑ニ惴▽τ谙鄬?fù)雜的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其各個(gè)神經(jīng)元之間的鏈接權(quán)值和其內(nèi)部的閾值，是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈魂所在，它需要通過反復(fù)訓(xùn)練，方可得到合適的值。而訓(xùn)練的抓手，就是實(shí)際輸出值和預(yù)期輸出值之間存在著“誤差”。在機(jī)器學(xué)習(xí)中的“有監(jiān)督學(xué)習(xí)”算法里，在假設(shè)空間中，構(gòu)造一個(gè)決策函數(shù)f，對于給定的輸入X，由f(X)給出相應(yīng)的輸出Y，這個(gè)實(shí)際輸出值Y和原先預(yù)期值Y’可能不一致。于是，我們需要定義一個(gè)損失函數(shù)（lossfunction），也有人稱之為代價(jià)函數(shù)（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個(gè)損失函數(shù)通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個(gè)函數(shù)的值為非負(fù)數(shù)（請注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個(gè)輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個(gè)不同對象的實(shí)際輸出值和期望值）。重慶人工智能培訓(xùn)費(fèi)

成都深度智谷科技有限公司主要經(jīng)營范圍是教育培訓(xùn)，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場口碑。公司業(yè)務(wù)分為人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)等，目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn)，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司從事教育培訓(xùn)多年，有著創(chuàng)新的設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的技術(shù)，還有一批**的專業(yè)化的隊(duì)伍，確保為客戶提供良好的產(chǎn)品及服務(wù)。深度智谷秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營理念，全力打造公司的重點(diǎn)競爭力。