【第二階段】7-深度學(xué)習(xí)框架pytorch【課程內(nèi)容】作為深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)和模型構(gòu)建與訓(xùn)練。學(xué)習(xí)掌握訓(xùn)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(yù)測【課程目標(biāo)】了解及學(xué)習(xí)變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。梯度問題與解決方法。【第二階段】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(biāo)和算法變種。掌握和了解GBDT，AdaBoost，隨機森林等集成學(xué)習(xí)模型的原理和集成學(xué)習(xí)算法?！緦崙?zhàn)部分】鳶尾花分類實戰(zhàn)、金融預(yù)測【課程目標(biāo)】了解和掌握決策樹算法的原理，度量指標(biāo)和算法變種。掌握和了解隨機森林和，GBDT等集成學(xué)習(xí)模型的原理和集成學(xué)習(xí)算法。應(yīng)用XGboost，通過GBDT算法完成預(yù)測實例，加深對算法和實戰(zhàn)的融合?！镜诙A段】9-分類算法【課程內(nèi)容】了解和掌握KNN、SVM及樸素貝葉斯算法原理，熟悉集成學(xué)習(xí)(Bagging、Boosing)對于分類算法的優(yōu)化過程，掌握數(shù)據(jù)降維方法應(yīng)用。深度人工智能學(xué)院人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。甘肅深度智谷人工智能培訓(xùn)價格

    機器學(xué)習(xí)要想做得好，需要走好三大步：（1）如何找一系列函數(shù)來實現(xiàn)預(yù)期的功能，這是建模問題；（2）如何找出一組合理的評價標(biāo)準(zhǔn)，來評估函數(shù)的好壞，這是評價問題；（3）如何快速找到性能較佳的函數(shù)，這是優(yōu)化問題（比如說，機器學(xué)習(xí)中梯度下降法）。為什么要用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知機就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。所以說到深度學(xué)習(xí)，就不能不提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種由具有自適應(yīng)性的簡單單元構(gòu)成并行互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，它的組織結(jié)構(gòu)能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界所作出的交互反應(yīng)。”那為什么要用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)呢？在人工智能領(lǐng)域，有兩大主流。首先是符號主義。符號主義的理念是，知識是信息的一種表達形式，人工智能的主要任務(wù)，就是處理好知識表示、知識推理和知識運用。主要方法論是，自頂向下設(shè)計規(guī)則，然后通過各種推理，逐步解決問題。很多人工智能的先驅(qū)（比如CMU的赫伯特?西蒙）和邏輯學(xué)家，很喜歡這種方法。但這個的發(fā)展，目前看來并不太好。吉林人臉識別人工智能培訓(xùn)成都深度智谷科技AI教育品牌。

    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(dǎo)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(biāo)，其中第一步，即到2025年邁入制造強國行列?！爸悄苤圃臁北欢ㄎ粸橹袊圃斓闹鞴シ较?。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、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的智能化改造，提高精良制造、敏捷制造能力。統(tǒng)籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務(wù)機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設(shè)備等產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的個性化定制、眾包設(shè)計、云制造等新型制造模式，推動形成基于消費需求動態(tài)感知的研發(fā)、制造和產(chǎn)業(yè)組織方式。建立優(yōu)勢互補、合作共贏的開放型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。加快開展物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用示范。

    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)域進行統(tǒng)計。可以用不同的方法統(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)院智慧交通項目。

    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(xùn)練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結(jié)果符合預(yù)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(luò)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(xué)的啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò)，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個網(wǎng)絡(luò)的升級版，就是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)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(luò)“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(luò)能以任意進度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)。這個定理也被稱之為通用近似定理（UniversalApproximationTheorem）。這里的“Universal”，也有人將其翻譯成“通用的”，由此可見，這個定理的能量有多大。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在理論上解決任何問題。M-P神經(jīng)元模型是什么？現(xiàn)在所講的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括深度學(xué)習(xí)，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機理，它就是上世紀40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。深度人工智能學(xué)院深度強化學(xué)習(xí)課程。甘肅深度智谷人工智能培訓(xùn)價格

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    明確了各個神經(jīng)元“糾偏”的職責(zé)之后，下面就可以依據(jù)類似于感知機學(xué)習(xí)，通過如下加法法則更新權(quán)值：對于輸出層神經(jīng)元有：對于隱含層神經(jīng)元有：在這里，η∈(0,1)表示學(xué)習(xí)率。在實際操作過程中，為了防止錯過極值，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)在手寫郵編識別之后，與LeCun同在一個貝爾實驗室的同事VladimirVapnik（弗拉基米爾·萬普尼克），提出并發(fā)揚光大了支持向量機(SupportVectorMachine)算法。SVM作為一種分類算法，對于線性分類，自然不在話下。在數(shù)據(jù)樣本線性不可分時，它使用了所謂“核機制(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。自上世紀九十年代初開始，SVM在圖像和語音識別等領(lǐng)域，獲得了廣大而成功的應(yīng)用。在手寫郵政編碼的識別問題上，LeCun利用BP算法，把錯誤率整到5%左右，而SVM在1998年就把錯誤率降到低至。這遠超越同期的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。就這樣，萬普尼克又把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究送到了一個新的低潮！甘肅深度智谷人工智能培訓(xùn)價格

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