比如，對于一張愛因斯坦的照片，我可以學(xué)習(xí)n個不同的卷積和函數(shù)，然后對這個區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計?？梢杂貌煌姆椒ńy(tǒng)計，比如著重統(tǒng)計中間，也可以著重統(tǒng)計周圍，這就導(dǎo)致統(tǒng)計的和函數(shù)的種類多種多樣，為了達(dá)到可以同時學(xué)習(xí)多個統(tǒng)計的累積和。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，然后每一個卷積和會生成一個掃描的響應(yīng)圖，我們叫responsemap，或者叫featuremap。如果有多個卷積和，就有多個featuremap。也就說從一個開始的輸入圖像（RGB三個通道）可以得到256個通道的featuremap，因為有256個卷積和，每個卷積和表示一種統(tǒng)計抽象的方式。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)計上的概念更明確，就是一個對一個小區(qū)域內(nèi)求平均值或者求max值的統(tǒng)計操作。帶來的結(jié)果是，如果之前我輸入有兩個通道的，或者256通道的卷積的響應(yīng)featuremap，每一個featuremap都經(jīng)過一個求max的一個池化層，會得到一個比原來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)鼓勵智能化創(chuàng)新2015年7月5日，ZF印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動指導(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，加快推動云計算、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，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，因為手工設(shè)計特征需要大量的經(jīng)驗，需要你對這個領(lǐng)域和數(shù)據(jù)特別了解，然后設(shè)計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。另一個難點(diǎn)在于，你不只需要手工設(shè)計特征，還要在此基礎(chǔ)上有一個比較合適的分類器算法。同時設(shè)計特征然后選擇一個分類器，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)如果不手動設(shè)計特征，不挑選分類器，有沒有別的方案呢？能不能同時學(xué)習(xí)特征和分類器？即輸入某一個模型的時候，輸入只是圖片，輸出就是它自己的標(biāo)簽。比如輸入一個明星的頭像，出來的標(biāo)簽就是一個50維的向量（如果要在50個人里識別的話），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)獎頒發(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，一是他認(rèn)為人的視覺功能一個是抽象，一個是迭代。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，檢測器效果也會不錯。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網(wǎng)絡(luò)都是VGG或者resnet，如果對推理時間有要求，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，顧名思義這個網(wǎng)絡(luò)由谷歌提出，將網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增到了22層，同時在網(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)展了一段時間，例如外觀統(tǒng)計模型，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)時的硬件計算力水平不行，所以導(dǎo)致設(shè)計的CNN結(jié)構(gòu)只能往簡單的去設(shè)計，不然沒有好的硬件去運(yùn)行完成實(shí)驗。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)時做過一些列的提升性的實(shí)驗，例如“shared-weightreplicatedneuralnetwork”，這個很像我們現(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

深度人工智能學(xué)院語音信號處理。重慶人工智能培訓(xùn)費(fèi)

    這里需要說明的是，神經(jīng)元中的激勵函數(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)，其各個神經(jīng)元之間的鏈接權(quán)值和其內(nèi)部的閾值，是整個神經(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，我們需要定義一個損失函數(shù)（lossfunction），也有人稱之為代價函數(shù)（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個損失函數(shù)通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個函數(shù)的值為非負(fù)數(shù)（請注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個不同對象的實(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、強(qiáng)大的技術(shù)，還有一批**的專業(yè)化的隊伍，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。