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，然后對這個區域進行統計。可以用不同的方法統計，比如著重統計中間，也可以著重統計周圍，這就導致統計的和函數的種類多種多樣，為了達到可以同時學習多個統計的累積和。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計抽象的方式。在卷積神經網絡中，除了卷積層，還有一種叫池化的操作。池化操作在統計上的概念更明確，就是一個對一個小區域內求平均值或者求max值的統計操作。帶來的結果是，如果之前我輸入有兩個通道的，或者256通道的卷積的響應featuremap，每一個featuremap都經過一個求max的一個池化層，會得到一個比原來featuremap更小的256的featuremap。深度人工智能學院人臉識別實戰項目。重慶人工智能培訓費

    ZF提出大力發展智能制造以及人工智能新興產業鼓勵智能化創新2015年7月5日，ZF印發《“互聯網＋”行動指導意見》，其中提出，大力發展智能制造。以智能工廠為發展方向，開展智能制造試點示范，加快推動云計算、物聯網、智能工業機器人、增材制造等技術在生產過程中的應用，推進生產裝備智能化升級、工藝流程改造和基礎數據共享。著力在工控系統、智能感知元器件、工業云平臺、操作系統和工業軟件等中心環節取得突破，加強工業大數據的開發與利用，有效支撐制造業智能化轉型，構建開放、共享、協作的智能制造產業生態。其中第十一個重點發展領域明確提出為人工智能領域。內容顯示：依托互聯網平臺提供人工智能公共創新服務，加快人工智能重要技術突破，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用，培育若干引導全球人工智能發展的骨干企業和創新團隊，形成創新活躍、開放合作、協同發展的產業生態。。重慶人工智能培訓費深度人工智能學院人工神經網絡基礎。

    但這種成功例子太少了，因為手工設計特征需要大量的經驗，需要你對這個領域和數據特別了解，然后設計出來特征還需要大量的調試工作。說白了就是需要一點運氣。另一個難點在于，你不只需要手工設計特征，還要在此基礎上有一個比較合適的分類器算法。同時設計特征然后選擇一個分類器，這兩者合并達到較優的效果，幾乎是不可能完成的任務。仿生學角度看深度學習如果不手動設計特征，不挑選分類器，有沒有別的方案呢？能不能同時學習特征和分類器？即輸入某一個模型的時候，輸入只是圖片，輸出就是它自己的標簽。比如輸入一個明星的頭像，出來的標簽就是一個50維的向量（如果要在50個人里識別的話），其中對應明星的向量是1，其他的位置是0。這種設定符合人類腦科學的研究成果。1981年諾貝爾醫學生理學獎頒發給了DavidHubel，一位神經生物學家。他的主要研究成果是發現了視覺系統信息處理機制，證明大腦的可視皮層是分級的。他的貢獻主要有兩個，一是他認為人的視覺功能一個是抽象，一個是迭代。抽象就是把非常具體的形象的元素，即原始的光線像素等信息，抽象出來形成有意義的概念。這些有意義的概念又會往上迭代，變成更加抽象，人可以感知到的抽象概念。

    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絡，如果backbone性能優良，檢測器效果也會不錯。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網絡都是VGG或者resnet，如果對推理時間有要求，一般選取輕量級的網絡作為主干網絡，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作為主干網絡的SSD檢測算法。所以說主干網絡對時間的精度的影響非常大。VGG，在2014年被提出，有兩種結構，分別是16層和19層，分別被稱為VGG16和VGG19。VGG網絡中使用3x3的卷積代替了5x5和7x7。GoogleNet，顧名思義這個網絡由谷歌提出，將網絡層數增到了22層，同時在網絡中增加了BN層使得訓練更加容易收斂Resnet，殘差網絡結構，在2015年被提出，其結構定制化程度非常高，從10層到152層都可以搭建，主要是解決了網絡訓練退化的問題，加入殘差架構之后網絡不會隨著層數增加而產生退化現場。DenseNet，在殘差網絡的基礎上進行修改，殘差是有shortcut鏈接，而denseNet塊是前面所有的層都與后面層有鏈接，所以是稠密鏈接。深度人工智能學院自動駕駛技術。

    如上圖所示，可以看到上面所列舉出來的一系列算法在不同數據集上精度的變化。上面所列出來的每一個算法都是具有里程碑意義的，都值得深入去研究二、目標檢測中的技術發展早期傳統方法在2000年之前，沒有一個統一的檢測哲學，檢測器通常都是基于一些比較淺層的特征去做設計的，例如組成，形狀，邊界等等。后來基于機器學習的檢測方法發展了一段時間，例如外觀統計模型，小波特征表示，梯度表示。在這里就不展開討論早期的方法了。早在1990年，楊樂春()就已經開始使用CNN做目標檢測了，只是由于當時的硬件計算力水平不行，所以導致設計的CNN結構只能往簡單的去設計，不然沒有好的硬件去運行完成實驗。所以說我一直認為深度學習有現在的成就，很大一部分要歸功于英偉達。當時做過一些列的提升性的實驗，例如“shared-weightreplicatedneuralnetwork”，這個很像我們現在的全卷積網絡FCN。多尺度檢測的技術發展目標檢測技術兩大攔路虎就是多尺度目標、小尺寸目標，這兩個就是目標檢測技術發展到現在一直在解決的問題。深度人工智能學院深度學習課程。湖北人工智能培訓會

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    這里需要說明的是，神經元中的激勵函數，并不限于我們前面提到的階躍函數、Sigmod函數，還可以是現在深度學習常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。簡單來說，神經網絡的學習過程，就是通過根據訓練數據，來調整神經元之間的連接權值（connectionweight）以及每個功能神經元的輸出閾值。換言之，神經網絡需要學習的東西，就蘊含在連接權值和閾值之中。誤差逆傳播算法對于相對復雜的前饋神經網絡，其各個神經元之間的鏈接權值和其內部的閾值，是整個神經網絡的靈魂所在，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”。在機器學習中的“有監督學習”算法里，在假設空間中，構造一個決策函數f，對于給定的輸入X，由f(X)給出相應的輸出Y，這個實際輸出值Y和原先預期值Y’可能不一致。于是，我們需要定義一個損失函數（lossfunction），也有人稱之為代價函數（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個損失函數通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個函數的值為非負數（請注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個不同對象的實際輸出值和期望值）。重慶人工智能培訓費

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