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^(guò)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(wú)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(wú)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)間保持穩(wěn)定，這是人類飛行員無(wú)法相比的。一方面，相比人類，人工智能在信息獲取、計(jì)算能力、運(yùn)籌規(guī)劃、響應(yīng)速度、武器使用等方面占據(jù)很大優(yōu)勢(shì)，且其“生理”和“心理”更加穩(wěn)定，不會(huì)疲勞和厭倦，沒(méi)有興奮、緊張、慌亂、失神、絕望等過(guò)激和失控情緒。另一方面，無(wú)人機(jī)相比有人機(jī)，在速度、機(jī)動(dòng)性、隱身能力、武器搭載等技戰(zhàn)術(shù)性能方面，受到的約束更小，有更大的提升空間。目前，美國(guó)和俄羅斯在各自的下一代空中優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)斗機(jī)計(jì)劃中。深度人工智能學(xué)院算法工程師實(shí)戰(zhàn)課程試聽(tīng)。天津千鋒人工智能培訓(xùn)

    如上圖所示，可以看到上面所列舉出來(lái)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(lái)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(cè)中的技術(shù)發(fā)展早期傳統(tǒng)方法在2000年之前，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的檢測(cè)哲學(xué)，檢測(cè)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(lái)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)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(kāi)討論早期的方法了。早在1990年，楊樂(lè)春()就已經(jīng)開(kāi)始使用CNN做目標(biāo)檢測(cè)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(jiǎn)單的去設(shè)計(jì)，不然沒(méi)有好的硬件去運(yùn)行完成實(shí)驗(yàn)。所以說(shuō)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(guò)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(cè)的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)檢測(cè)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(cè)技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在一直在解決的問(wèn)題。天津千鋒人工智能培訓(xùn)深度人工智能學(xué)院循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程。

    常見(jiàn)的損失函數(shù)有如下3類：損失函數(shù)值越小，說(shuō)明實(shí)際輸出和預(yù)期輸出的差值就越小，也就說(shuō)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(lái)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(shuō)來(lái)，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)”。但后來(lái)大家發(fā)現(xiàn)，實(shí)際用起來(lái)它還是有些問(wèn)題。比如說(shuō)，在一個(gè)層數(shù)較多網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)它的殘差反向傳播到前面的層（即輸入層），其影響已經(jīng)變得非常之小，甚至出現(xiàn)梯度擴(kuò)散（gradient-diffusion），嚴(yán)重影響訓(xùn)練精度。再后來(lái)，第二類改進(jìn)方法就孕育而生了。它就是當(dāng)前主流的方法，也就是“深度學(xué)習(xí)”常用的“逐層初始化”(layer-wisepre-training)訓(xùn)練機(jī)制，不同于BP的“從后至前”的訓(xùn)練參數(shù)方法，“深度學(xué)習(xí)”采取的是一種從“從前至后”的逐層訓(xùn)練方法。？在單變量的實(shí)值函數(shù)中。

    明確了各個(gè)神經(jīng)元“糾偏”的職責(zé)之后，下面就可以依據(jù)類似于感知機(jī)學(xué)習(xí)，通過(guò)如下加法法則更新權(quán)值：對(duì)于輸出層神經(jīng)元有：對(duì)于隱含層神經(jīng)元有：在這里，η∈(0,1)表示學(xué)習(xí)率。在實(shí)際操作過(guò)程中，為了防止錯(cuò)過(guò)極值，η通常取小于。hj為神經(jīng)元j的輸出。xjk表示的是神經(jīng)單元j的第k個(gè)輸入。題外話：LeCun成功應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手寫郵編識(shí)別之后，與LeCun同在一個(gè)貝爾實(shí)驗(yàn)室的同事VladimirVapnik（弗拉基米爾·萬(wàn)普尼克），提出并發(fā)揚(yáng)光大了支持向量機(jī)(SupportVectorMachine)算法。SVM作為一種分類算法，對(duì)于線性分類，自然不在話下。在數(shù)據(jù)樣本線性不可分時(shí)，它使用了所謂“核機(jī)制(kerneltrick)”，將線性不可分的樣本，映射到高維特征空間(high-dimensionalfeaturespace)，從而使其線性可分。自上世紀(jì)九十年代初開(kāi)始，SVM在圖像和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，獲得了廣大而成功的應(yīng)用。在手寫郵政編碼的識(shí)別問(wèn)題上，LeCun利用BP算法，把錯(cuò)誤率整到5%左右，而SVM在1998年就把錯(cuò)誤率降到低至。這遠(yuǎn)超越同期的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。就這樣，萬(wàn)普尼克又把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究送到了一個(gè)新的低潮！深度人工智能學(xué)院畢業(yè)學(xué)員北上廣深城市年薪30萬(wàn)到50萬(wàn)。

    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(jiàn)》，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(kāi)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(guò)程中的應(yīng)用，推進(jìn)生產(chǎn)裝備智能化升級(jí)、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(tái)、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(kāi)發(fā)與利用，有效支撐制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建開(kāi)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(tái)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(kāi)放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。。深度人工智能學(xué)院醫(yī)學(xué)影像分割項(xiàng)目。天津千鋒人工智能培訓(xùn)

深度人工智能學(xué)院線上線下雙模式教學(xué)。天津千鋒人工智能培訓(xùn)

    “空戰(zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目可為美軍“忠誠(chéng)僚機(jī)”等有人/無(wú)人混合編組項(xiàng)目提供支撐?！爸艺\(chéng)僚機(jī)”項(xiàng)目主要解決有人機(jī)與無(wú)人機(jī)的作戰(zhàn)編組內(nèi)協(xié)同問(wèn)題，其框架內(nèi)研發(fā)了多型無(wú)人機(jī)，包括XQ-58A“女武神”、F-16戰(zhàn)斗機(jī)的無(wú)人化版本QF-16等，主要承擔(dān)偵察、電子戰(zhàn)、對(duì)地打擊等任務(wù)，但其研發(fā)初衷就有作為空戰(zhàn)型無(wú)人機(jī)的考慮，且技戰(zhàn)術(shù)性能也可以基本滿足未來(lái)無(wú)人殲擊機(jī)的要求?？梢灶A(yù)測(cè)，“空戰(zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目將使用這些無(wú)人機(jī)作為演示驗(yàn)證和飛行試驗(yàn)的平臺(tái)?！翱諔?zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目主要面向無(wú)人殲擊機(jī)一類的空戰(zhàn)型無(wú)人機(jī)，其作戰(zhàn)對(duì)象主要是其他國(guó)家或?qū)κ值挠腥嘶驘o(wú)人機(jī)，以制空權(quán)作戰(zhàn)為主要任務(wù)。無(wú)人機(jī)具備與有人機(jī)空中格斗的能力，這是前所未有的。迄今為止，只有一起無(wú)人機(jī)與有人機(jī)空戰(zhàn)的戰(zhàn)例。2002年12月23日，美軍一架“捕食者”無(wú)人機(jī)在伊拉克南部地區(qū)執(zhí)行偵察任務(wù)，被伊拉克空軍老舊的米格-25戰(zhàn)斗機(jī)擊落?！安妒痴摺睘閭刹?打擊型無(wú)人機(jī)，不具備空中格斗能力，因此此次空戰(zhàn)結(jié)果不具代表性。在直接交戰(zhàn)任務(wù)上，“人工智能+無(wú)人機(jī)”可以取代“人類飛行員+有人機(jī)”。可以設(shè)想，在未來(lái)空戰(zhàn)中，人類飛行員在與敵方“人工智能+無(wú)人機(jī)”作戰(zhàn)系統(tǒng)對(duì)抗時(shí)。天津千鋒人工智能培訓(xùn)

成都深度智谷科技有限公司位于中國(guó)(四川)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)成都天府一街369號(hào)1棟2單元17樓1715號(hào)。公司自成立以來(lái)，以質(zhì)量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個(gè)細(xì)節(jié)，公司旗下人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)深受客戶的喜愛(ài)。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念，秉持誠(chéng)信為本的理念，打造教育培訓(xùn)良好品牌。深度智谷憑借創(chuàng)新的產(chǎn)品、專業(yè)的服務(wù)、眾多的成功案例積累起來(lái)的聲譽(yù)和口碑，讓企業(yè)發(fā)展再上新高。