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【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...

團(tuán)隊(duì)成員在ImageNet(計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)識(shí)別項(xiàng)目，是目前世界非常大的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù))圖像分類和COCO目標(biāo)識(shí)別兩個(gè)數(shù)據(jù)集上，對(duì)“子AI”NASNet進(jìn)行了測(cè)試。他們表示，這是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域兩個(gè)很受認(rèn)可的大規(guī)模學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集，其數(shù)量級(jí)之龐大使得測(cè)試非常嚴(yán)峻。結(jié)果，在ImageNet測(cè)試中，NASNet在驗(yàn)證集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了，比之前公布的同類人工智能產(chǎn)品的結(jié)果好，與論文預(yù)印網(wǎng)站上報(bào)告但未發(fā)表的結(jié)果不相上下，系統(tǒng)效率則提高了4%，較大模型的平均精確度為。團(tuán)隊(duì)成員表示，NASNet將被用于各類應(yīng)用程序，用戶能通過該AI系統(tǒng)進(jìn)行圖像分類和對(duì)象檢測(cè)。機(jī)器人能夠造機(jī)器人，AI能夠設(shè)計(jì)AI。想想也...

【第一階段】4-人工智能總覽、應(yīng)用與前沿【課程內(nèi)容】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。常見人工智能的算法，主流的應(yīng)用構(gòu)建方法。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹，針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理?！緦?shí)戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實(shí)戰(zhàn)、分類預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)、回歸預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)。【課程目標(biāo)】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的了解，形成系統(tǒng)化的人工智能技術(shù)棧。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹,針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理；通過實(shí)例對(duì)人工智能分析方法和流程有直觀了解，為后續(xù)課程打下基礎(chǔ)?！镜谝浑A段】5-機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-數(shù)學(xué)分析【課程內(nèi)容】將復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論進(jìn)行梳理，將機(jī)器學(xué)習(xí)中用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)由淺入深進(jìn)行詳細(xì)的梳...

分類器加速早期目標(biāo)檢測(cè)中，是提取特征加上分類器這樣一個(gè)套路來進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的，分類器一般是線性分類器，但是線性分類器沒有非線性分類器效果好，例如svm就是非線性的，所以加速分類器的運(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)算耗時(shí)固定在一個(gè)比較小的范圍，采用多個(gè)簡(jiǎn)單的檢測(cè)，然后將其級(jí)聯(lián)，從粗到細(xì)的過濾，例如cascadehaar，MTCNN都是級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)剪枝和量化網(wǎng)絡(luò)剪枝和量化是目前模型壓縮中非常常用的兩種方法，也是做加速非常熱門的方向。剪枝的意思就是在原來網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，對(duì)于一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行修剪，在盡量不影響精度的前提下降低網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，例如減少通道數(shù)，...

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個(gè)輸入。需要注意的是，這里的xji是個(gè)統(tǒng)稱，實(shí)際上，在反向傳播過程中，在經(jīng)歷輸出層、隱含層和輸入層時(shí)，它的標(biāo)記可能有所不同。由于在輸出層和隱含層的神經(jīng)元對(duì)“糾偏”工作，承擔(dān)的“責(zé)任”是不同的，至少是形式不同，所以需要我們分別給出推導(dǎo)。（1）在輸出層，對(duì)第i個(gè)神經(jīng)元而言，省略部分推導(dǎo)過程，上一公式的左側(cè)項(xiàng)為：為了方便表達(dá)，我們用該神經(jīng)元的糾...

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)稱為學(xué)習(xí)率(learningrate)這里需要注意的是，學(xué)習(xí)率η的作用是“緩和”每一步權(quán)值調(diào)整強(qiáng)度的。它本身的大小，也是比較難以確定的。如果η太小，網(wǎng)絡(luò)調(diào)參的次數(shù)就太多，從而收斂很慢。如果η太大，容易錯(cuò)過了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)的較優(yōu)解。因此，合適的η大小，在某種程度上，還依賴于人工經(jīng)驗(yàn)。感知機(jī)的表征能力1969年，馬文·明斯基和西摩爾·派普特（SeymourPapert）在出版了《感知...

比如，對(duì)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(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(duì)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)...

像素是沒有抽象意義的，但人腦可以把這些像素連接成邊緣，邊緣相對(duì)像素來說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，也是抽象迭代的過程，從開始的像素到第二層的邊緣，再到人臉的部分，然后到整張人臉，是一個(gè)抽象迭代的過程。再比如看到圖片中的摩托車，我們可能在腦子里就幾微秒的時(shí)間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對(duì)計(jì)算機(jī)來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個(gè)通道上不同的數(shù)字。所謂的特征或者視覺特征，就是把這些數(shù)值給綜合起來用統(tǒng)計(jì)或非統(tǒng)計(jì)的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí)的流行之前，大...

眾星捧月的深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)在很多學(xué)術(shù)領(lǐng)域，比非深度學(xué)習(xí)算法往往有20-30%成績(jī)的提高。很多大公司也逐漸開始出手投資這種算法，并成立自己的深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，其中投入較大的就是谷歌，2008年6月披露了谷歌腦項(xiàng)目。2014年1月谷歌收購(gòu)DeepMind，然后2016年3月其開發(fā)的Alphago算法在圍棋挑戰(zhàn)賽中，戰(zhàn)勝了韓國(guó)九段棋手李世石，證明深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)出的算法可以戰(zhàn)勝這個(gè)世界上較強(qiáng)的選手。在硬件方面，Nvidia開始做顯示芯片，但從2006及2007年開始主推用GPU芯片進(jìn)行通用計(jì)算，它特別適合深度學(xué)習(xí)中大量簡(jiǎn)單重復(fù)的計(jì)算量。目前很多人選擇Nvidia的CUDA工具包進(jìn)行深度學(xué)習(xí)軟件的開發(fā)...

【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...

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個(gè)輸入。需要注意的是，這里的xji是個(gè)統(tǒng)稱，實(shí)際上，在反向傳播過程中，在經(jīng)歷輸出層、隱含層和輸入層時(shí)，它的標(biāo)記可能有所不同。由于在輸出層和隱含層的神經(jīng)元對(duì)“糾偏”工作，承擔(dān)的“責(zé)任”是不同的，至少是形式不同，所以需要我們分別給出推導(dǎo)。（1）在輸出層，對(duì)第i個(gè)神經(jīng)元而言，省略部分推導(dǎo)過程，上一公式的左側(cè)項(xiàng)為：為了方便表達(dá)，我們用該神經(jīng)元的糾...

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)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(cè)算法。所以說主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)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)...

輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是目前熱門的加速方式，我們常見的mobileNet的設(shè)計(jì)就是這個(gè)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的典型案例。這里也有幾種常用的方法分解卷積，將大卷積核分解為幾個(gè)小的卷積核，這樣其運(yùn)算參數(shù)量就會(huì)降低。例如一個(gè)7x7的卷積核可以被分解為3個(gè)3x3的卷積核，它們的感受野相同，計(jì)算量后者要小，例如一個(gè)kxk的卷積核可以被分解為一個(gè)kx1和一個(gè)1xk的卷積核，其輸出大小也相同，計(jì)算量卻不同分組卷積，在早期硬件顯存不夠的情況下，經(jīng)常用分組卷積來進(jìn)行降低計(jì)算量，將特征通道分為不同的n組，然后分別計(jì)算Depth-wiseSeparableConv，深度可分離卷積，較早是mobileNet中提...

在今年的CES上，人工智能大放異彩，受到各國(guó)科技人士關(guān)注，在我國(guó)，領(lǐng)導(dǎo)也曾這樣點(diǎn)名人工智能：“以互聯(lián)網(wǎng)為中心的新一輪科技和產(chǎn)業(yè)**蓄勢(shì)待發(fā)，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)日新月異，虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來**性變化?！比斯ぶ悄艿陌l(fā)展前景可見一頒。ZF加快智能制造產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化2015年5月20日，ZF印發(fā)《中國(guó)制造2025》，部署推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。根據(jù)規(guī)劃，通過“三步走”實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)，其中第一步，即到2025年邁入制造強(qiáng)國(guó)行列。“智能制造”被定位為中國(guó)制造的主攻方向。在《中國(guó)制造2025》中，智能制造被定位為中國(guó)制造的主攻方向。加快機(jī)械、航...

像素是沒有抽象意義的，但人腦可以把這些像素連接成邊緣，邊緣相對(duì)像素來說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，也是抽象迭代的過程，從開始的像素到第二層的邊緣，再到人臉的部分，然后到整張人臉，是一個(gè)抽象迭代的過程。再比如看到圖片中的摩托車，我們可能在腦子里就幾微秒的時(shí)間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對(duì)計(jì)算機(jī)來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個(gè)通道上不同的數(shù)字。所謂的特征或者視覺特征，就是把這些數(shù)值給綜合起來用統(tǒng)計(jì)或非統(tǒng)計(jì)的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí)的流行之前，大...

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...

【第三階段】12-大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)框架SparkMLlib【課程內(nèi)容】以大數(shù)據(jù)主流分析框架為例，Spark內(nèi)核架構(gòu)，計(jì)算模型和原理，了解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)原理，能夠處理和解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析預(yù)處理和模型訓(xùn)練?！緦?shí)戰(zhàn)部分】電影推薦案例【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)主流分析框架，內(nèi)核架構(gòu)，計(jì)算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MLlib的算法原理，核心數(shù)據(jù)抽象，以及應(yīng)用MLlib。通過實(shí)戰(zhàn)電影推薦演練，同時(shí)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)算法和原理。【第四階段】13-深度學(xué)習(xí)-基礎(chǔ)【課程內(nèi)容】深度學(xué)習(xí)主要概念，激勵(lì)函數(shù)，超參數(shù)等，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，卷積，Pooling，Dropout等方法和原理，深度學(xué)習(xí)...

【第一階段】4-人工智能總覽、應(yīng)用與前沿【課程內(nèi)容】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。常見人工智能的算法，主流的應(yīng)用構(gòu)建方法。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹，針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理?！緦?shí)戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實(shí)戰(zhàn)、分類預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)、回歸預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)。【課程目標(biāo)】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的了解，形成系統(tǒng)化的人工智能技術(shù)棧。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹,針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理；通過實(shí)例對(duì)人工智能分析方法和流程有直觀了解，為后續(xù)課程打下基礎(chǔ)?！镜谝浑A段】5-機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-數(shù)學(xué)分析【課程內(nèi)容】將復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論進(jìn)行梳理，將機(jī)器學(xué)習(xí)中用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)由淺入深進(jìn)行詳細(xì)的梳...

【慧聰通信網(wǎng)】谷歌公司今年稍早時(shí)間宣布，他們的人工智能(AI)系統(tǒng)已能發(fā)明自己的加密算法，還能生成自己的AI。而據(jù)谷歌官方博客及未來主義(Futurism)新聞網(wǎng)近日消息稱，這個(gè)由AI創(chuàng)造的“子AI”，性能已打敗人類創(chuàng)造的AI：測(cè)試中，名為NASNet的“子AI”系統(tǒng)正確率達(dá)到，比之前公布的同類AI產(chǎn)品的結(jié)果高，系統(tǒng)效率高出4%。2017年5月，“谷歌大腦”(GoogleBrain)的研究人員宣布研發(fā)出自動(dòng)人工智能AutoML，該人工智能可以產(chǎn)生自己的“子AI”系統(tǒng)。日前，他們決定向AutoML發(fā)起迄今為止非常大的挑戰(zhàn)――嘗試用AutoML自己創(chuàng)造出的AI，打敗人類設(shè)計(jì)的AI。團(tuán)隊(duì)成員...

多尺度檢測(cè)經(jīng)歷了好幾個(gè)階段在2014年以前是特征金字塔加上滑窗這個(gè)不展開寫，感興趣的去了解下VJ算法。在2010-2015是先使用objectproposal然后檢測(cè)這種方法一般是將檢測(cè)分為兩個(gè)部分，先做推選框，然后根據(jù)推選框做進(jìn)一步的分類，基于推選框的算法，一般有以下幾個(gè)特征：1，召回率比較高；2，時(shí)間消耗比較大。在2015年以前，檢測(cè)算法如果有比較好的精度，基本上都是TwoStage的。在2013-2016年，直接OneStage的deepregression，yolo具有代表性；隨著GPU運(yùn)算能力的增強(qiáng)，人們對(duì)待多尺度目標(biāo)檢測(cè)變得越來越直接，越來越粗略，因?yàn)槭褂胐eepregre...

常見的損失函數(shù)有如下3類：損失函數(shù)值越小，說明實(shí)際輸出和預(yù)期輸出的差值就越小，也就說明我們構(gòu)建的模型越好。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的本質(zhì)，其實(shí)就是利用“損失函數(shù)（lossfunction）”，來調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重（weight）。調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，有兩大類方法比較好使。第一種方法就是“誤差反向傳播（ErrorBackpropagation，簡(jiǎn)稱BP）”。簡(jiǎn)單說來，就是首先隨機(jī)設(shè)定初值，然后計(jì)算當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的輸出，然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出與預(yù)期輸出之間的差值，采用迭代的算法，反方向地去改變前面各層的參數(shù)，直至網(wǎng)絡(luò)收斂穩(wěn)定。BP算法非常經(jīng)典，在很多領(lǐng)域都有著經(jīng)典的應(yīng)用，當(dāng)時(shí)它的火爆程度在絕不輸給現(xiàn)在的“深度學(xué)習(xí)”。...

什么是學(xué)習(xí)？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者、1978年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者）曾對(duì)“學(xué)習(xí)”給了一個(gè)定義：“如果一個(gè)系統(tǒng)，能夠通過執(zhí)行某個(gè)過程，就此改進(jìn)了它的性能，那么這個(gè)過程就是學(xué)習(xí)”學(xué)習(xí)的目的，就是改善性能。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？對(duì)于某類任務(wù)（Task，簡(jiǎn)稱T）和某項(xiàng)性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則（Performance，簡(jiǎn)稱P），如果一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在T上，以P作為性能的度量，隨著很多經(jīng)驗(yàn)（Experience，簡(jiǎn)稱E）不斷自我完善，那么我們稱這個(gè)計(jì)算機(jī)程序在從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)了對(duì)于一個(gè)學(xué)習(xí)問題，我們需要明確三個(gè)特征：任務(wù)的類型，衡量任務(wù)性能提升的標(biāo)準(zhǔn)以及獲取經(jīng)驗(yàn)的來源學(xué)習(xí)的4...

在哲學(xué)上講，這種非線性狀態(tài)，是具備了整體性的“復(fù)雜系統(tǒng)”，屬于復(fù)雜性科學(xué)范疇。復(fù)雜性科學(xué)認(rèn)為，構(gòu)成復(fù)雜系統(tǒng)的各個(gè)要素，自成體系，但阡陌縱橫，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)難以分割。簡(jiǎn)單來說，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)，1+1≠2，也就是說，一個(gè)簡(jiǎn)單系統(tǒng)，加上另外一個(gè)簡(jiǎn)單系統(tǒng)，其效果絕不是兩個(gè)系統(tǒng)的簡(jiǎn)單累加效應(yīng)，而可能是大于部分之和。因此，我們必須從整體上認(rèn)識(shí)這樣的復(fù)雜系統(tǒng)。于是，在認(rèn)知上，就有了從一個(gè)系統(tǒng)或狀態(tài)（end）直接整體變遷到另外一個(gè)系統(tǒng)或狀態(tài)（end）的形態(tài)。這就是深度學(xué)習(xí)背后的方法論。“DivideandConquer（分而治之）”，其理念正好相反，在哲學(xué)它屬于“還原主義（reductionism，或稱還原...

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(jiǎn)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▽?duì)于相對(duì)復(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”...

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...

對(duì)于飛行員而言，空中格斗充滿高度風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。人是武器裝備的操作者和指揮控制的決策者，是重要的影響因素，同時(shí)，空戰(zhàn)中的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，在很大程度上也與人直接或間接相關(guān)。事實(shí)上，正是人類飛行員使得空中格斗充滿風(fēng)險(xiǎn)和不確定性?？罩懈穸愤^程中，人類飛行員的生理和心理極限隨時(shí)都可能接受挑戰(zhàn)。人類飛行員可能因持續(xù)思考和高難度操作而出現(xiàn)反應(yīng)遲緩、判斷失誤、動(dòng)作不當(dāng)?shù)痊F(xiàn)象，進(jìn)而可能輸?shù)艨諔?zhàn)。人工智能操縱無人戰(zhàn)機(jī)，完全可以在空中格斗中有著比人類飛行員更好的表現(xiàn)，這是“空戰(zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目研究的立足點(diǎn)。“人工智能+無人機(jī)”可以使用更高級(jí)的空戰(zhàn)技能和更有效的空戰(zhàn)策略，同時(shí)，其較高的戰(zhàn)斗力水平和狀態(tài)也可以長(zhǎng)時(shí)間...