深度學(xué)習(xí)可以讓那些擁有多個處理層的計算模型來學(xué)習(xí)具有多層次抽象的數(shù)據(jù)的表示。這些方法在許多方面都帶來了明顯的改善，包括先進(jìn)的語音識別、視覺對象識別、對象檢測和許多其它領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破，而遞歸網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)，比如文本和語音方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。 深度學(xué)習(xí)就是一種特征學(xué)習(xí)方法，把原始數(shù)據(jù)通過一些簡單的但是非線性的模型轉(zhuǎn)變成為更高層次的，更加抽象的表達(dá)。通過足夠多的轉(zhuǎn)換的組合，非常復(fù)雜的函數(shù)也可以被學(xué)習(xí)。人工檢測（人工目檢）。河南智能AOI系統(tǒng)

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視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設(shè)計者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據(jù)。其中，有一些應(yīng)用案例，例如目標(biāo)識別以及定位，都是可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來得到很好的解決的。因此，如果你的應(yīng)用，需要一種算法來識別家具，那么你很幸運：你可以選擇一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并且使用自己的數(shù)據(jù)集，對其進(jìn)行重新編譯。我們要先看看這個數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對有效的深度學(xué)習(xí)算法是至關(guān)重要的。訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。

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愛為視（AIVS），專注插件檢測領(lǐng)域，以AI視覺帶領(lǐng)AOI變革。 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個領(lǐng)域，使計算機(jī)能通過架構(gòu)在線自學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)過程能獨自學(xué)習(xí)新事物，通過將樣本圖像和其他所有圖像數(shù)據(jù)特征進(jìn)行比較判別，就可以得出某一類的屬性；深度學(xué)習(xí)技術(shù)能獨自學(xué)習(xí)缺陷的某些特征，精確地定義了相應(yīng)的問題缺陷。從而可以準(zhǔn)確地檢測不同類型的缺陷。這個學(xué)習(xí)的過程現(xiàn)在只需要幾個小時。盡可能地減少學(xué)習(xí)樣本所需的時間，并且識別準(zhǔn)確率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于手動編程設(shè)定的缺陷。以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)，愛為視智能新一代智能插件檢測設(shè)備為用戶企業(yè)帶來了降低成本、精細(xì)檢查、實時監(jiān)控、提升良率等價值，可解決客戶招工難，熟練不易培養(yǎng)等問題，幫助企業(yè)降本增效；AI+制造，讓檢測更簡單。江蘇智能AOI生產(chǎn)

隨著深度學(xué)習(xí)理論的提出和數(shù)值計算設(shè)備的改進(jìn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了快速發(fā)展。河南智能AOI系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)的工作流程大致可概括為標(biāo)注、訓(xùn)練和推理。首先，人工收集和采集圖像，標(biāo)注特征，形成數(shù)據(jù)；然后，將這些數(shù)據(jù)喂給計算機(jī)，讓計算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估，如果這個網(wǎng)絡(luò)的性能符合要求，就可以上線，實現(xiàn)檢測。網(wǎng)絡(luò)在上線之后，會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)又可以變成新的樣本，通過加入數(shù)據(jù)，進(jìn)行迭代優(yōu)化，讓網(wǎng)絡(luò)和檢測系統(tǒng)越來越好。在深度學(xué)習(xí)的過程中，建立一個高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集非常關(guān)鍵。高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對于成功部署深度學(xué)習(xí)解決方案至關(guān)重要，邊緣情況或者標(biāo)記不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，會使網(wǎng)絡(luò)混亂，而標(biāo)記良好、內(nèi)部一致的數(shù)據(jù)集的效果會更佳，訓(xùn)練圖像必須在其所表示的類別中具備典型，訓(xùn)練圖像樣式必須盡量貼近系統(tǒng)部署時會遇到的圖像。河南智能AOI系統(tǒng)

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