像許多未來學家對技術的預測一樣,圖靈對未來非常樂觀,但并不過度樂觀。在21世 紀初期,與“智能”相關的技術以及“機器學習”已經(jīng)是很常見的話題,而這些概念在圖靈時代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今,人工智能作為一門學科已經(jīng)誕生60年,它依然是人類重大、相當有雄心...
多尺度檢測經(jīng)歷了好幾個階段在2014年以前是特征金字塔加上滑窗這個不展開寫,感興趣的去了解下VJ算法。在2010-2015是先使用objectproposal然后檢測這種方法一般是將檢測分為兩個部分,先做推選框,然后根據(jù)推選框做進一步的分類,基于推選框...
許多情況下單塊GPU已經(jīng)不能滿足在大型數(shù)據(jù)集上進行訓練的需要。過去10年內(nèi)我們構(gòu)建分布式并行訓練算法的能力已經(jīng)有了極大的提升。設計可擴展算法的比較大瓶頸在于深度學習優(yōu)化算法的**:隨機梯度下降需要相對更小的批量。與此同時,更小的批量也會降低GPU的...
5.集成方法假設你對市面上的自行車都不滿意,打算自己制作一輛,也許會從尋找各個比較好的零件開始,然后**終會組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理,將幾個預測模型(監(jiān)督式機器學習方法)組合起來從而得到比單個模型能提供的更高質(zhì)量的預測結(jié)果...
深度學習框架,尤其是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的框架可以追溯到1980年福島邦彥提出的新認知機,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡的歷史則更為久遠,甚至可以追溯到公元前亞里士多德為了解釋人類大腦的運行規(guī)律而提出的聯(lián)想主義心理學。1989年,揚·勒丘恩(YannLeCun)等人開...
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)在深度學習常用的ReLU(RectifiedLinearUnit)和sofmax等。簡單來說,神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程,就是通過根據(jù)訓練數(shù)據(jù),來調(diào)整神經(jīng)元之間的...
7.遷移學習假設你是個零售業(yè)的數(shù)據(jù)科學家,已經(jīng)花了幾個月的時間訓練高質(zhì)量模型,用來將圖像分為襯衫、T恤和Polo衫這三類。新任務是建一個類似的模型,把服裝圖像分為牛仔褲、工裝褲、休閑褲和正裝褲這幾類。那么能不能把***個模型中已建立的知識轉(zhuǎn)移到第二...