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沃爾特他在1951年的“不列顛節(jié)”（Festival of Britain）上展示了后續(xù)三臺(tái)“馬基納·斯 巴卡拉特里克斯”（Machina Speculatrix）機(jī)器人，它們基于埃爾默和埃爾希原型進(jìn)行了許多 重大改進(jìn)。其中包括當(dāng)電池即將耗盡時(shí)，機(jī)器人會(huì)轉(zhuǎn)身向...

設(shè)想一下2020年的自己。下午6點(diǎn)鐘你下班回家，當(dāng)你駕車(chē)準(zhǔn)備進(jìn)入車(chē)庫(kù)，你面 前的車(chē)庫(kù)門(mén)靜悄悄地打開(kāi)，示意你進(jìn)入已經(jīng)完全聯(lián)網(wǎng)的智能家庭。當(dāng)你走進(jìn)家里，燈馬上就 自動(dòng)打開(kāi)了，并自行調(diào)節(jié)至你喜歡的低亮度，智能恒溫器則將溫度設(shè)置在舒適宜人的23度。 如果家里住著很多人...

許多公司也致力于這個(gè)領(lǐng)域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor監(jiān)控系統(tǒng)，這是一 款由大量家用智能傳感器強(qiáng)化的可穿戴設(shè)備。與黛安·庫(kù)克在“地平線之家”進(jìn)行的項(xiàng)目有些類(lèi) 似，eNeighbor可用于檢測(cè)患者是否跌倒或忘記服藥，并通知護(hù)理人員。同...

如庫(kù)克所言，雖然這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用沒(méi)有打算代替朋友或家人之間的社交活動(dòng)，但它能幫 助老年人生活得更久，這可能意味著他們可以繼續(xù)待在他們度過(guò)了前半生的家里?！凹?使沒(méi)有護(hù)理人員登門(mén)，這也沒(méi)有問(wèn)題。如果出現(xiàn)重大的變化，意味著健康狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)變，護(hù) 理人員或者醫(yī)務(wù)人員也可...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過(guò)去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀(jì)80年代進(jìn)入這一領(lǐng)域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說(shuō)：“我們接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們...

麥卡錫后來(lái)發(fā)明的LISP語(yǔ)言中重要的功能Eval，我故意沒(méi)有在“馮”和“諾伊曼”之間加那個(gè)討厭的點(diǎn)兒，因?yàn)樵诟鄷r(shí)候，對(duì)邏輯和計(jì)算理論一直有強(qiáng)烈興趣，他1948年本科畢業(yè)于加州理工學(xué)院，之前兩年才在普林斯頓大學(xué)邏輯學(xué)家丘奇（AlonzoChurch）門(mén)下取得了...

人工智能畢竟不是超弦理論，憑著一些智力俗敘述，而是那些對(duì)不成熟看法的披露，還有不好意思寫(xiě)到正經(jīng)學(xué)術(shù)論文學(xué)）和藝術(shù)的原創(chuàng)需要一等的智力，解釋和欣賞（例如樂(lè)評(píng)家和書(shū)評(píng)家）毛德操、施水才、宣曉華和趙偉等諸位師友的幫助和指點(diǎn)，特此致謝。門(mén)的臺(tái)階或向?qū)?。讀大科學(xué)家寫(xiě)的科...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國(guó)神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻(xiàn)，是“發(fā)現(xiàn)了視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級(jí)的：我們看看他們做了什么。1958年，...

互聯(lián)網(wǎng)的崛起、價(jià)廉物美的傳感器和低價(jià)的存儲(chǔ)器令我們?cè)絹?lái)越容易獲取大量數(shù)據(jù)。加之便宜的計(jì)算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計(jì)的GPU的出現(xiàn)，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認(rèn)為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲(chǔ)容量沒(méi)能跟上數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)的步伐。與此同時(shí)，...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國(guó)神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻(xiàn)，是“發(fā)現(xiàn)了視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級(jí)的：我們看看他們做了什么。1958年，...

深度學(xué)習(xí)是一類(lèi)模式分析方法的統(tǒng)稱(chēng)，就具體研究?jī)?nèi)容而言，主要涉及三類(lèi)方法：[2](1)基于卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。[2](2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來(lái)受到***關(guān)注的稀疏...

區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： [4] (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)； [4] (2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說(shuō)，通過(guò)逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類(lèi)或預(yù)測(cè)更容易。...

Capsule是由深度學(xué)習(xí)先驅(qū)GeoffreyHinton等人提出的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式，旨在修正反向傳播機(jī)制?！窩apsule是一組神經(jīng)元，其輸入輸出向量表示特定實(shí)體類(lèi)型的實(shí)例化參數(shù)（即特定物體、概念實(shí)體等出現(xiàn)的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向...

在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)框架下，大家刻畫(huà)模型復(fù)雜度的時(shí)候，有這么個(gè)觀點(diǎn)，認(rèn)為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡(jiǎn)單而帶來(lái)的估計(jì)不準(zhǔn)確的部分（Bias），另一部分是由于模型太...

步驟4：訓(xùn)練大部分人都認(rèn)為這個(gè)是**重要的部分，其實(shí)并非如此~數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量、還有模型的選擇比訓(xùn)練本身重要更多（訓(xùn)練知識(shí)臺(tái)上的3分鐘，更重要的是臺(tái)下的10年功）。這個(gè)過(guò)程就不需要人來(lái)參與的，機(jī)器**就可以完成，整個(gè)過(guò)程就好像是在做算術(shù)題。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)...

（1）決策樹(shù)決策樹(shù)歸納是經(jīng)典的分類(lèi)算法。它采用自頂向下遞歸的各個(gè)擊破方式構(gòu)造決策樹(shù)。樹(shù)的每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上使用信息增益度量選擇測(cè)試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹(shù)中提取規(guī)則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Co...

5.決策樹(shù)易于解釋。它可以毫無(wú)壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必?fù)?dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分（舉個(gè)例子，決策樹(shù)能輕松處理好類(lèi)別A在某個(gè)特征維度x的末端，類(lèi)別B在中間，然后類(lèi)別A又出現(xiàn)在特征維度x前端的情況）。它的缺點(diǎn)之一就是不...

1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在先前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)或解釋特定數(shù)值。例如要想知道某房產(chǎn)的價(jià)值，可根據(jù)與之相似房產(chǎn)的定價(jià)來(lái)預(yù)測(cè)。線性回歸是**簡(jiǎn)單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來(lái)模擬數(shù)據(jù)集。通過(guò)計(jì)算直線的位置和斜率得到具有許多數(shù)據(jù)對(duì)...

非監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，給定的數(shù)據(jù)集沒(méi)有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。舉個(gè)栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機(jī)器，不給這些照片打任何標(biāo)簽，但是我們希望機(jī)器能夠?qū)⑦@些照片分分類(lèi)。將不打標(biāo)簽的照片給機(jī)器通過(guò)學(xué)...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對(duì)模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個(gè)檢查模型對(duì)錯(cuò)的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對(duì)此立刻作出調(diào)整。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見(jiàn)算法包括Q-Learn...

為什么說(shuō)樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內(nèi)容引自知乎：首先，假設(shè)你知道訓(xùn)練集和測(cè)試集的關(guān)系。簡(jiǎn)單來(lái)講是我們要在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)一個(gè)模型，然后拿到測(cè)試集去用，效果好不好要根據(jù)測(cè)試集的錯(cuò)誤率來(lái)衡量。但很多時(shí)候，我們只能假設(shè)測(cè)試集和訓(xùn)練集的是符合同一個(gè)數(shù)據(jù)分布...

4.降維顧名思義，降維可用來(lái)刪除數(shù)據(jù)集中**不重要的數(shù)據(jù)。實(shí)踐中常會(huì)遇到包含數(shù)百甚至數(shù)千列（也稱(chēng)為特征）的數(shù)據(jù)集，因此減少總量至關(guān)重要。例如，圖像中數(shù)千個(gè)像素中并不是所有的都要分析；或是在制造過(guò)程中要測(cè)試微芯片時(shí)，如果對(duì)每個(gè)芯片都進(jìn)行測(cè)試也許需要數(shù)...

降低維度算法像聚類(lèi)算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過(guò)降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來(lái)歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類(lèi)算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見(jiàn)的算法包括：主成份分析（Princip...

感知機(jī)的訓(xùn)練法則感知機(jī)的學(xué)習(xí)規(guī)則：對(duì)于訓(xùn)練樣例（x，y）（需要注意的是，這里粗體字x表示訓(xùn)練集），若當(dāng)前感知機(jī)的實(shí)際輸出y’，假設(shè)它不符合預(yù)期，存在“落差”，那么感知機(jī)的權(quán)值依據(jù)如公式規(guī)則調(diào)整：其中，η∈(0,1)稱(chēng)為學(xué)習(xí)率(learningrate)...

分類(lèi)器加速早期目標(biāo)檢測(cè)中，是提取特征加上分類(lèi)器這樣一個(gè)套路來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的，分類(lèi)器一般是線性分類(lèi)器，但是線性分類(lèi)器沒(méi)有非線性分類(lèi)器效果好，例如svm就是非線性的，所以加速分類(lèi)器的運(yùn)行也是提升檢測(cè)算法速度的一個(gè)方法。級(jí)聯(lián)檢測(cè)器級(jí)聯(lián)檢測(cè)器可以很好的將計(jì)算耗...

像素是沒(méi)有抽象意義的，但人腦可以把這些像素連接成邊緣，邊緣相對(duì)像素來(lái)說(shuō)就變成了比較抽象的概念；邊緣進(jìn)而形成球形，球形然后到氣球，又是一個(gè)抽象的過(guò)程，大腦就知道看到的是一個(gè)氣球。模擬人腦識(shí)別人臉，也是抽象迭代的過(guò)程，從開(kāi)始的像素到第二層的邊緣，再到人臉的...

下面我們推導(dǎo)出?Ld/?wji的一個(gè)表達(dá)式，以便在上面的公式中使用梯度下降規(guī)則。首先，我們注意到，權(quán)值wji能通過(guò)netj影響其他相連的神經(jīng)元。因此利用鏈?zhǔn)椒▌t有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經(jīng)元j輸入的加權(quán)和。xji表示的神經(jīng)j的第i...

比如，對(duì)于一張愛(ài)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(duì)這個(gè)區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)?？梢杂貌煌姆椒ńy(tǒng)計(jì)，比如著重統(tǒng)計(jì)中間，也可以著重統(tǒng)計(jì)周?chē)?，這就導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)的和函數(shù)的種類(lèi)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...

下面我們推導(dǎo)出?Ld/?wji的一個(gè)表達(dá)式，以便在上面的公式中使用梯度下降規(guī)則。首先，我們注意到，權(quán)值wji能通過(guò)netj影響其他相連的神經(jīng)元。因此利用鏈?zhǔn)椒▌t有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經(jīng)元j輸入的加權(quán)和。xji表示的神經(jīng)j的第i...

四、目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)展使用更好的引擎檢測(cè)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(cè)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(duì)推理時(shí)間有要求，一般選取輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)...