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，但是經過了大量的神經元抽象迭代。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字。所謂的特征或者視覺特征，就是把這些數值給綜合起來用統計或非統計的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現出來。深度學習的流行之前，大部分的設計圖像特征就是基于此，即把一個區域內的像素級別的信息綜合表現出來，利于后面的分類學習。如果要完全模擬人腦，我們也要模擬抽象和遞歸迭代的過程，把信息從細瑣的像素級別，抽象到“種類”的概念，讓人能夠接受。卷積的概念計算機視覺里經常使卷積神經網絡，即CNN，是一種對人腦比較精確的模擬。什么是卷積？卷積就是兩個函數之間的相互關系，然后得出一個新的值，他是在連續空間做積分計算，然后在離散空間內求和的過程。深度人工智能學院畢業學員北上廣深城市年薪30萬到50萬。新疆人工智能培訓心得

    在今年的CES上，人工智能大放異彩，受到各國科技人士關注，在我國，領導也曾這樣點名人工智能：“以互聯網為中心的新一輪科技和產業**蓄勢待發，人工智能、虛擬現實等新技術日新月異，虛擬經濟與實體經濟的結合，將給人們的生產方式和生活方式帶來**性變化。”人工智能的發展前景可見一頒。ZF加快智能制造產品研發和產業化2015年5月20日，ZF印發《中國制造2025》，部署推進實施制造強國戰略。根據規劃，通過“三步走”實現制造強國的戰略目標，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、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業生產設備的智能化改造，提高精良制造、敏捷制造能力。統籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品研發和產業化。發展基于互聯網的個性化定制、眾包設計、云制造等新型制造模式，推動形成基于消費需求動態感知的研發、制造和產業組織方式。建立優勢互補、合作共贏的開放型產業生態體系。加快開展物聯網技術研發和應用示范。浙江人工智能培訓教程深度人工智能學院深度學習課程。

    【第二階段】10-回歸算法【課程內容】主流回歸模型，線性回歸，邏輯回歸LR及其變種和擴展算法。梯度下降，牛頓法,擬牛頓法LBFGS等優化方法，邏輯回歸優化問題的求解。【實戰部分】波士頓房價預測、金融預測回歸實戰【課程目標】掌握和學習主流回歸模型，線性回歸，邏輯回歸及其變種和擴展算法。了解和掌握通過梯度下降，牛頓法,擬牛頓法等優化方法進行邏輯回歸優化問題的求解。通過實例掌握如何應用邏輯回歸等回歸算法。自由討論學習：1、階段考試，動態掌握學習情況、進度和效果；2、小項目實操，機器學習任意算法實操小項目；3、小組總結討論。【第三階段】11-聚類算法【課程內容】無監督學習模型，了解主流的聚類算法。了解不同相似度計算算法。深入了解不同的數據降維方法。掌握文本降維方法(LDA)【實戰部分】新聞分類實戰、文本降維實戰【課程目標】掌握Kmeans以及其衍生算法，掌握modelbased聚類方法，掌握無監督降維方法：PCA、ICA、字典學習，掌握監督降維方法LDA，掌握文本降維方法LDA，深入理解聚類算法與分類算法的區別，理解聚類算法的優缺點。

    關于后面的損失函數，建議選擇FocalLoss，這是何凱明大神的杰作，源碼如下所示：deffocal_loss(y_true,y_pred):pt_1=((y_true,1),y_pred,(y_pred))return(()*(pt_1))數據做好，就可以開始訓練了~~~四、整幅場景圖像的缺陷檢測上述訓練的網絡，輸入是64x64x3的，但是整幅場景圖像卻是512x512的，這個輸入和模型的輸入對不上號，這怎么辦呢？其實，可以把訓練好的模型參數提取出來，然后賦值到另外一個新的模型中，然后把新的模型的輸入改成512x512就好，只是在conv3+maxpool層提取的featuremap比較大，這個時候把featuremap映射到原圖，比如原模型在末尾一個maxpool層后，輸出的featuremap尺寸是8x8x128，其中128是通道數。如果輸入改成512x512，那輸出的featuremap就成了64x64x128，這里的每個8x8就對應原圖上的64x64，這樣就可以使用一個8x8的滑動窗口在64x64x128的featuremap上進行滑動裁剪特征。然后把裁剪的特征進行fatten，送入到全連接層。具體如下圖所示。全連接層也需要重新建立一個模型，輸入是flatten之后的輸入，輸出是softmax層的輸出。這是一個簡單的小模型。在這里提供一個把訓練好的模型參數。深度人工智能學院機器學習課程。

    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則。首先，我們注意到，權值wji能通過netj影響其他相連的神經元。因此利用鏈式法則有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經元j輸入的加權和。xji表示的神經j的第i個輸入。需要注意的是，這里的xji是個統稱，實際上，在反向傳播過程中，在經歷輸出層、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個神經元而言，省略部分推導過程，上一公式的左側項為：為了方便表達，我們用該神經元的糾偏“責任（responsibility）”δ(1)j描述這個偏導，即：這里δ(1)j的上標“(1)”，表示的是第1類（即輸出層）神經元的責任。如果上標為“(2)”，則表示第2類（即隱含層）神經元的責任，見下面的描述。（2）對隱含層神經元jj的梯度法則（省略了部分推導過程），有：其中：fj表示神經單元jj的計算輸出。netj表示的是神經單元jj的加權之和。Downstream(j)表示的是在網絡中神經單元jj的直接下游單元集。深度人工智能學院圖像分割項目。寧夏人工智能培訓心得

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    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。新疆人工智能培訓心得

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