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【第二階段】7-深度學習框架pytorch【課程內(nèi)容】作為深度學習主流分析框架pytorch，通過掌握pytorch基本概念，計算模型和原理，能夠通過pytorch進行深度學習和模型構(gòu)建與訓練。學習掌握訓練過程優(yōu)化方法與問題優(yōu)化?！緦崙?zhàn)部分】圖片分類實戰(zhàn)、房價預測【課程目標】了解及學習變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡。梯度問題與解決方法?！镜诙A段】8-決策樹與隨機森林【課程內(nèi)容】決策樹算法的原理，度量指標和算法變種。掌握和了解GBDT，AdaBoost，隨機森林等集成學習模型的原理和集成學習算法。【實戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實戰(zhàn)、金融預測【課程目標】了...

團隊成員在ImageNet(計算機視覺系統(tǒng)識別項目，是目前世界非常大的圖像識別數(shù)據(jù)庫)圖像分類和COCO目標識別兩個數(shù)據(jù)集上，對“子AI”NASNet進行了測試。他們表示，這是計算機視覺領(lǐng)域兩個很受認可的大規(guī)模學術(shù)數(shù)據(jù)集，其數(shù)量級之龐大使得測試非常嚴峻。結(jié)果，在ImageNet測試中，NASNet在驗證集上的預測準確率達到了，比之前公布的同類人工智能產(chǎn)品的結(jié)果好，與論文預印網(wǎng)站上報告但未發(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。團隊成員表示，NASNet將被用于各類應用程序，用戶能通過該AI系統(tǒng)進行圖像分類和對象檢測。機器人能夠造機器人，AI能夠設計AI。想想也...

【第一階段】4-人工智能總覽、應用與前沿【課程內(nèi)容】人工智能技術(shù)和應用場景的介紹。常見人工智能的算法，主流的應用構(gòu)建方法。主流機器學習框架介紹，針對機器學習場景能夠更好的應用相關(guān)工具進行分析與處理。【實戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實戰(zhàn)、分類預測實戰(zhàn)、回歸預測實戰(zhàn)。【課程目標】人工智能技術(shù)和應用場景的了解，形成系統(tǒng)化的人工智能技術(shù)棧。主流機器學習框架介紹,針對機器學習場景能夠更好的應用相關(guān)工具進行分析與處理；通過實例對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)。【第一階段】5-機器學習的數(shù)學基礎(chǔ)-數(shù)學分析【課程內(nèi)容】將復雜的數(shù)學理論進行梳理，將機器學習中用到的數(shù)學基礎(chǔ)由淺入深進行詳細的梳...

分類器加速早期目標檢測中，是提取特征加上分類器這樣一個套路來進行目標檢測的，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行也是提升檢測算法速度的一個方法。級聯(lián)檢測器級聯(lián)檢測器可以很好的將計算耗時固定在一個比較小的范圍，采用多個簡單的檢測，然后將其級聯(lián)，從粗到細的過濾，例如cascadehaar，MTCNN都是級聯(lián)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡剪枝和量化網(wǎng)絡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)絡結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，對于一些網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行修剪，在盡量不影響精度的前提下降低網(wǎng)絡的計算量，例如減少通道數(shù)，...

下面我們推導出?Ld/?wji的一個表達式，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。因此利用鏈式法則有：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個輸入。需要注意的是，這里的xji是個統(tǒng)稱，實際上，在反向傳播過程中，在經(jīng)歷輸出層、隱含層和輸入層時，它的標記可能有所不同。由于在輸出層和隱含層的神經(jīng)元對“糾偏”工作，承擔的“責任”是不同的，至少是形式不同，所以需要我們分別給出推導。（1）在輸出層，對第i個神經(jīng)元而言，省略部分推導過程，上一公式的左側(cè)項為：為了方便表達，我們用該神經(jīng)元的糾...

感知機的訓練法則感知機的學習規(guī)則：對于訓練樣例（x，y）（需要注意的是，這里粗體字x表示訓練集），若當前感知機的實際輸出y’，假設它不符合預期，存在“落差”，那么感知機的權(quán)值依據(jù)如公式規(guī)則調(diào)整：其中，η∈(0,1)稱為學習率(learningrate)這里需要注意的是，學習率η的作用是“緩和”每一步權(quán)值調(diào)整強度的。它本身的大小，也是比較難以確定的。如果η太小，網(wǎng)絡調(diào)參的次數(shù)就太多，從而收斂很慢。如果η太大，容易錯過了網(wǎng)絡的參數(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。感知機的表征能力1969年，馬文·明斯基和西摩爾·派普特（SeymourPapert）在出版了《感知...

比如，對于一張愛因斯坦的照片，我可以學習n個不同的卷積和函數(shù)，然后對這個區(qū)域進行統(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，這就導致統(tǒng)計的和函數(shù)的種類多種多樣，為了達到可以同時學習多個統(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map。首先用學習好的卷積和對圖像進行掃描，然后每一個卷積和會生成一個掃描的響應圖，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)...

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，邊緣相對像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進而形成球形，球形然后到氣球，又是一個抽象的過程，大腦就知道看到的是一個氣球。模擬人腦識別人臉，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間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對計算機來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個通道上不同的數(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)計或非統(tǒng)計的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學習的流行之前，大...

眾星捧月的深度學習深度學習在很多學術(shù)領(lǐng)域，比非深度學習算法往往有20-30%成績的提高。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習團隊，其中投入較大的就是谷歌，2008年6月披露了谷歌腦項目。2014年1月谷歌收購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)勝了韓國九段棋手李世石，證明深度學習設計出的算法可以戰(zhàn)勝這個世界上較強的選手。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芯片進行通用計算，它特別適合深度學習中大量簡單重復的計算量。目前很多人選擇Nvidia的CUDA工具包進行深度學習軟件的開發(fā)...

【第二階段】7-深度學習框架pytorch【課程內(nèi)容】作為深度學習主流分析框架pytorch，通過掌握pytorch基本概念，計算模型和原理，能夠通過pytorch進行深度學習和模型構(gòu)建與訓練。學習掌握訓練過程優(yōu)化方法與問題優(yōu)化?！緦崙?zhàn)部分】圖片分類實戰(zhàn)、房價預測【課程目標】了解及學習變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡。梯度問題與解決方法?！镜诙A段】8-決策樹與隨機森林【課程內(nèi)容】決策樹算法的原理，度量指標和算法變種。掌握和了解GBDT，AdaBoost，隨機森林等集成學習模型的原理和集成學習算法?！緦崙?zhàn)部分】鳶尾花分類實戰(zhàn)、金融預測【課程目標】了...

下面我們推導出?Ld/?wji的一個表達式，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。因此利用鏈式法則有：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個輸入。需要注意的是，這里的xji是個統(tǒng)稱，實際上，在反向傳播過程中，在經(jīng)歷輸出層、隱含層和輸入層時，它的標記可能有所不同。由于在輸出層和隱含層的神經(jīng)元對“糾偏”工作，承擔的“責任”是不同的，至少是形式不同，所以需要我們分別給出推導。（1）在輸出層，對第i個神經(jīng)元而言，省略部分推導過程，上一公式的左側(cè)項為：為了方便表達，我們用該神經(jīng)元的糾...

四、目標檢測進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，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)絡作為主干網(wǎng)絡，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作為主干網(wǎng)絡的SSD檢測算法。所以說主干網(wǎng)絡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)絡中使用3x3的卷積代替了5x5和7x7。GoogleNet，顧名思義這個網(wǎng)絡由谷歌提出，將網(wǎng)絡層數(shù)...

輕量級網(wǎng)絡設計輕量級網(wǎng)絡設計是目前熱門的加速方式，我們常見的mobileNet的設計就是這個輕量級網(wǎng)絡設計的典型案例。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小的卷積核，這樣其運算參數(shù)量就會降低。例如一個7x7的卷積核可以被分解為3個3x3的卷積核，它們的感受野相同，計算量后者要小，例如一個kxk的卷積核可以被分解為一個kx1和一個1xk的卷積核，其輸出大小也相同，計算量卻不同分組卷積，在早期硬件顯存不夠的情況下，經(jīng)常用分組卷積來進行降低計算量，將特征通道分為不同的n組，然后分別計算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，受到各國科技人士關(guān)注，在我國，領(lǐng)導也曾這樣點名人工智能：“以互聯(lián)網(wǎng)為中心的新一輪科技和產(chǎn)業(yè)**蓄勢待發(fā)，人工智能、虛擬現(xiàn)實等新技術(shù)日新月異，虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的結(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)《中國制造2025》，部署推進實施制造強國戰(zhàn)略。根據(jù)規(guī)劃，通過“三步走”實現(xiàn)制造強國的戰(zhàn)略目標，其中第一步，即到2025年邁入制造強國行列。“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向。在《中國制造2025》中，智能制造被定位為中國制造的主攻方向。加快機械、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，邊緣相對像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進而形成球形，球形然后到氣球，又是一個抽象的過程，大腦就知道看到的是一個氣球。模擬人腦識別人臉，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間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對計算機來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個通道上不同的數(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)計或非統(tǒng)計的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學習的流行之前，大...

標檢測一、目標檢測的發(fā)展過程上圖是從1998年到2018年，目標檢測文章發(fā)表數(shù)量變化圖，數(shù)據(jù)來源于谷歌學術(shù)。由此可見目標檢測領(lǐng)域一直是大家所追捧的熱方向。上圖展示了目標檢測算法近20年來來的方法路線圖。很明顯，從2012年(深度學習元年)開始，深度學習發(fā)展的步伐越來越大。圖中每一個標注出來的方法名字都是具有里程碑意義的算法。Detector19年前，，主要應用在人臉檢測方面，運行在主頻為700MHz的奔騰CPU上，比當時其他的算法速度提升了上百倍。HOGDetector在2005年被提出，因為其特征魯棒性強，多尺度適應性好，在深度學習出現(xiàn)之前，經(jīng)常被廣泛應用于通用目標檢測。DPMDPM...

【第三階段】12-大數(shù)據(jù)機器學習框架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)，計算模型和原理，了解分布式機器學習原理，能夠處理和解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析預處理和模型訓練。【實戰(zhàn)部分】電影推薦案例【課程目標】大數(shù)據(jù)機器學習主流分析框架，內(nèi)核架構(gòu)，計算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的機器學習庫MLlib的算法原理，核心數(shù)據(jù)抽象，以及應用MLlib。通過實戰(zhàn)電影推薦演練，同時學習推薦系統(tǒng)算法和原理。【第四階段】13-深度學習-基礎(chǔ)【課程內(nèi)容】深度學習主要概念，激勵函數(shù)，超參數(shù)等，BP神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)，卷積，Pooling，Dropout等方法和原理，深度學習...

【第一階段】4-人工智能總覽、應用與前沿【課程內(nèi)容】人工智能技術(shù)和應用場景的介紹。常見人工智能的算法，主流的應用構(gòu)建方法。主流機器學習框架介紹，針對機器學習場景能夠更好的應用相關(guān)工具進行分析與處理。【實戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實戰(zhàn)、分類預測實戰(zhàn)、回歸預測實戰(zhàn)?！菊n程目標】人工智能技術(shù)和應用場景的了解，形成系統(tǒng)化的人工智能技術(shù)棧。主流機器學習框架介紹,針對機器學習場景能夠更好的應用相關(guān)工具進行分析與處理；通過實例對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-機器學習的數(shù)學基礎(chǔ)-數(shù)學分析【課程內(nèi)容】將復雜的數(shù)學理論進行梳理，將機器學習中用到的數(shù)學基礎(chǔ)由淺入深進行詳細的梳...

【慧聰通信網(wǎng)】谷歌公司今年稍早時間宣布，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，這個由AI創(chuàng)造的“子AI”，性能已打敗人類創(chuàng)造的AI：測試中，名為NASNet的“子AI”系統(tǒng)正確率達到，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，打敗人類設計的AI。團隊成員...

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，基于推選框的算法，一般有以下幾個特征：1，召回率比較高；2，時間消耗比較大。在2015年以前，檢測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運算能力的增強，人們對待多尺度目標檢測變得越來越直接，越來越粗略，因為使用deepregre...

常見的損失函數(shù)有如下3類：損失函數(shù)值越小，說明實際輸出和預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)絡學習的本質(zhì)，其實就是利用“損失函數(shù)（lossfunction）”，來調(diào)節(jié)網(wǎng)絡中的權(quán)重（weight）。調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡的權(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，簡稱BP）”。簡單說來，就是首先隨機設定初值，然后計算當前網(wǎng)絡的輸出，然后根據(jù)網(wǎng)絡輸出與預期輸出之間的差值，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)典的應用，當時它的火爆程度在絕不輸給現(xiàn)在的“深度學習”。...

什么是學習？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年圖靈獎獲得者、1978年諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者）曾對“學習”給了一個定義：“如果一個系統(tǒng)，能夠通過執(zhí)行某個過程，就此改進了它的性能，那么這個過程就是學習”學習的目的，就是改善性能。什么是機器學習？對于某類任務（Task，簡稱T）和某項性能評價準則（Performance，簡稱P），如果一個計算機程序在T上，以P作為性能的度量，隨著很多經(jīng)驗（Experience，簡稱E）不斷自我完善，那么我們稱這個計算機程序在從經(jīng)驗E中學習了對于一個學習問題，我們需要明確三個特征：任務的類型，衡量任務性能提升的標準以及獲取經(jīng)驗的來源學習的4...

在哲學上講，這種非線性狀態(tài)，是具備了整體性的“復雜系統(tǒng)”，屬于復雜性科學范疇。復雜性科學認為，構(gòu)成復雜系統(tǒng)的各個要素，自成體系，但阡陌縱橫，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)難以分割。簡單來說，對于復雜系統(tǒng)，1+1≠2，也就是說，一個簡單系統(tǒng)，加上另外一個簡單系統(tǒng)，其效果絕不是兩個系統(tǒng)的簡單累加效應，而可能是大于部分之和。因此，我們必須從整體上認識這樣的復雜系統(tǒng)。于是，在認知上，就有了從一個系統(tǒng)或狀態(tài)（end）直接整體變遷到另外一個系統(tǒng)或狀態(tài)（end）的形態(tài)。這就是深度學習背后的方法論?！癉ivideandConquer（分而治之）”，其理念正好相反，在哲學它屬于“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)絡需要學習的東西，就蘊含在連接權(quán)值和閾值之中。誤差逆?zhèn)鞑ニ惴▽τ谙鄬碗s的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，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)絡的靈魂所在，它需要通過反復訓練，方可得到合適的值。而訓練的抓手，就是實際輸出值和預期輸出值之間存在著“誤差”...

還有一個就是試圖編寫一個通用模型，然后通過數(shù)據(jù)訓練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結(jié)果符合預期，這個就是連接主義。連接主義認為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡層次上模擬人的認知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認知過程。這種受神經(jīng)科學的啟發(fā)的網(wǎng)絡，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個網(wǎng)絡的升級版，就是目前非常流行的深度學習。機器學習在本質(zhì)就是尋找一個好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡能以任意進度逼近任意復雜度的連續(xù)函數(shù)。這個定理也被稱之為通用...

對于飛行員而言，空中格斗充滿高度風險和不確定性。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，空戰(zhàn)中的風險和不確定性，在很大程度上也與人直接或間接相關(guān)。事實上，正是人類飛行員使得空中格斗充滿風險和不確定性?？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)反應遲緩、判斷失誤、動作不當?shù)痊F(xiàn)象，進而可能輸?shù)艨諔?zhàn)。人工智能操縱無人戰(zhàn)機，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”項目研究的立足點?！叭斯ぶ悄?無人機”可以使用更高級的空戰(zhàn)技能和更有效的空戰(zhàn)策略，同時，其較高的戰(zhàn)斗力水平和狀態(tài)也可以長時間...