這里需要說明的是，神經(jīng)元中的激勵(lì)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(xué)習(xí)常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。簡單來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，就是通過根據(jù)訓(xùn)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(gè)功能神經(jīng)元的輸出閾值。換言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要學(xué)習(xí)的東西，就蘊(yùn)含在連接權(quán)值和閾值之中。誤差逆?zhèn)鞑ニ惴▽τ谙鄬?fù)雜的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其各個(gè)神經(jīng)元之間的鏈接權(quán)值和其內(nèi)部的閾值，是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈魂所在，它需要通過反復(fù)訓(xùn)練，方可得到合適的值。而訓(xùn)練的抓手，就是實(shí)際輸出值和預(yù)期輸出值之間存在著“誤差”。在機(jī)器學(xué)習(xí)中的“有監(jiān)督學(xué)習(xí)”算法里，在假設(shè)空間中，構(gòu)造一個(gè)決策函數(shù)f，對于給定的輸入X，由f(X)給出相應(yīng)的輸出Y，這個(gè)實(shí)際輸出值Y和原先預(yù)期值Y’可能不一致。于是，我們需要定義一個(gè)損失函數(shù)（lossfunction），也有人稱之為代價(jià)函數(shù)（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個(gè)損失函數(shù)通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個(gè)函數(shù)的值為非負(fù)數(shù)（請注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個(gè)輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個(gè)不同對象的實(shí)際輸出值和期望值）。深度人工智能學(xué)院智慧交通項(xiàng)目。江西AI人工智能培訓(xùn)公司
為了避免這種海量求導(dǎo)模式，數(shù)學(xué)家們另辟蹊徑，提出了一種稱之為“反向模式微分（reverse-modedifferentiation）”。取代之前的簡易的表達(dá)方式，我們用下面的公式的表達(dá)方式來求X對Z的偏導(dǎo)：前向模式微分方法，其實(shí)就是我們在高數(shù)課堂上學(xué)習(xí)的求導(dǎo)方式。在這種求導(dǎo)模式中，強(qiáng)調(diào)的是某一個(gè)輸入（比如X）對某一個(gè)節(jié)點(diǎn)（如神經(jīng)元）的影響。因此，在求導(dǎo)過程中，偏導(dǎo)數(shù)的分子部分，總是根據(jù)不同的節(jié)點(diǎn)總是不斷變化，而分母則鎖定為偏導(dǎo)變量“?X”，保持定不變。反向模式微分方法則有很大不同。首先在求導(dǎo)方向上，它是從輸出端（output）到輸入端進(jìn)行逐層求導(dǎo)。其次，在求導(dǎo)方法上，它不再是對每一條“路徑”加權(quán)相乘然后求和，而是針對節(jié)點(diǎn)采納“合并同類路徑”和“分階段求解”的策略。先求Y節(jié)點(diǎn)對Z節(jié)點(diǎn)的”總影響”（反向?qū)樱?，然后，再求?jié)點(diǎn)X對節(jié)點(diǎn)Z的總影響（反向第二層）。特別需要注意的是，?Z/?Y已經(jīng)在首層求導(dǎo)得到。在第二層需要求得?Y/?X，然后二者相乘即可得到所求。這樣一來，就減輕了第二層的求導(dǎo)負(fù)擔(dān)。在求導(dǎo)形式上，偏導(dǎo)數(shù)的分子部分（節(jié)點(diǎn)）不變，而分母部分總是隨著節(jié)點(diǎn)不同而變化。江西AI人工智能培訓(xùn)公司深度人工智能學(xué)院數(shù)學(xué)理解基礎(chǔ)。
Facebook和Twitter也都各自進(jìn)行了深度學(xué)習(xí)研究，其中前者攜手紐約大學(xué)教授YannLecun，建立了自己的深度學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)室；2015年10月，F(xiàn)acebook宣布開源其深度學(xué)習(xí)算法框架，即Torch框架。Twitter在2014年7月收購了Madbits，為用戶提供高精度的圖像檢索服務(wù)。前深度學(xué)習(xí)時(shí)代的計(jì)算機(jī)視覺互聯(lián)網(wǎng)巨頭看重深度學(xué)習(xí)當(dāng)然不是為了學(xué)術(shù)，主要是它能帶來巨大的市場。那為什么在深度學(xué)習(xí)出來之前，傳統(tǒng)算法為什么沒有達(dá)到深度學(xué)習(xí)的精度？在深度學(xué)習(xí)算法出來之前，對于視覺算法來說，大致可以分為以下5個(gè)步驟：特征感知，圖像預(yù)處理，特征提取，特征篩選，推理預(yù)測與識(shí)別。早期的機(jī)器學(xué)習(xí)中，占優(yōu)勢的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)群體中，對特征是不大關(guān)心的。我認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)在視覺領(lǐng)域的應(yīng)用，所以計(jì)算機(jī)視覺在采用這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法的時(shí)候，不得不自己設(shè)計(jì)前面4個(gè)部分。但對任何人來說這都是一個(gè)比較難的任務(wù)。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)識(shí)別方法把特征提取和分類器設(shè)計(jì)分開來做，然后在應(yīng)用時(shí)再合在一起，比如如果輸入是一個(gè)摩托車圖像的話，首先要有一個(gè)特征表達(dá)或者特征提取的過程，然后把表達(dá)出來的特征放到學(xué)習(xí)算法中進(jìn)行分類的學(xué)習(xí)。
來也科技發(fā)布UiBotMage，專為RPA打造的AI能力平臺(tái)RPA作為一種敏捷、高效、成本可控的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方式，進(jìn)入中國市場后，受到了高度關(guān)注和普遍接受。隨著RPA技術(shù)的不斷發(fā)展，其與AI的結(jié)合也已成為行業(yè)發(fā)展的一大趨勢…RPA資訊2020年5月7日45瀏覽評(píng)論從日本大銀行“裁員”潮，看RPA的新影響力今年，日本金融銀行業(yè)正迎來一次大巨變。據(jù)日本《每日新聞》報(bào)道，由于受日本央行負(fù)利率政策影響，日本銀行業(yè)獲利空間嚴(yán)重萎縮，導(dǎo)致收益大幅下降，而銀行經(jīng)營卻面臨…RPA資訊2020年1月2日214瀏覽評(píng)論UiBot2020新年展望：RPA行業(yè)發(fā)展五大趨勢2019年可謂是真正的RPA元年：RPA成為創(chuàng)投領(lǐng)域新風(fēng)口；國外RPA軟件陸續(xù)進(jìn)入中國市場；國內(nèi)RPA初創(chuàng)企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)。2020年將至，RPA能否迎來…RPA資訊2019年12月31日588瀏覽評(píng)論銀行RPA機(jī)器人助力某國際銀行房貸審批自動(dòng)化銀行業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)交互量較**量繁瑣的數(shù)據(jù)處理工作，不僅耗時(shí)費(fèi)力，制約著員工創(chuàng)造性的發(fā)揮，還很難保證業(yè)務(wù)效率，存在出錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。而銀行放貸審核向來是風(fēng)控重地。深度人工智能學(xué)院人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。
困難樣本挖掘的技術(shù)發(fā)展困難樣本是什么意思？在目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，正負(fù)樣本的比例其實(shí)不均衡的，因?yàn)闃?biāo)注的數(shù)據(jù)就是正樣本，數(shù)量肯定是固定的，為了保證正負(fù)樣本的均衡，所以會(huì)選取一定的背景圖片作為負(fù)樣本，但是背景圖片的樣本集是一個(gè)open-set，不可能全部參與訓(xùn)練。所以需要將訓(xùn)練過程中難以訓(xùn)練的樣本挖掘出來，給以更高的loss來訓(xùn)練，促進(jìn)模型的泛化能力。例如SSD算法中，將一小部分的樣本做反向傳播，這些小部分樣本都是loss值比較高的，這就是證明不好訓(xùn)練的樣本，多學(xué)習(xí)幾次，增加模型的泛化能力。三、目標(biāo)檢測的加速一個(gè)算法從被設(shè)計(jì)出來，其目的就是為了產(chǎn)生價(jià)值的，并不是停留在學(xué)術(shù)界的文章中，必定是要被工業(yè)界拿來項(xiàng)目落地的。所以一個(gè)目標(biāo)檢測算法的推理時(shí)間對于工業(yè)界落地至關(guān)重要。算法的加速，歸根結(jié)底就是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算次數(shù)變少，但是精度不能丟。常用的幾種加速方法如下特征圖共享計(jì)算在目標(biāo)檢測算法中，特征提取階段往往耗時(shí)往往較多。在特征圖共享計(jì)算里面分為兩種，第一種是空間計(jì)算冗余加速，第二種是尺度計(jì)算冗余加速。這里不展開講。深度人工智能學(xué)院網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)課程。江西AI人工智能培訓(xùn)公司
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在上面這個(gè)例子里，池化層對每一個(gè)2X2的區(qū)域求max值，然后把max值賦給生成的featuremap的對應(yīng)位置。如果輸入圖像是100×100的話，那輸出圖像就會(huì)變成50×50，featuremap變成了一半。同時(shí)保留的信息是原來2X2區(qū)域里面max的信息。操作的實(shí)例：LeNet網(wǎng)絡(luò)Le顧名思義就是指人工智能領(lǐng)域的大牛Lecun。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的早期原型，因?yàn)橹暗木W(wǎng)絡(luò)都比較淺，它較深的。LeNet在98年就發(fā)明出來了，當(dāng)時(shí)Lecun在AT&T的實(shí)驗(yàn)室，他用這一網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字母識(shí)別，達(dá)到了非常好的效果。怎么構(gòu)成呢？輸入圖像是32×32的灰度圖，首先層經(jīng)過了一組卷積和，生成了6個(gè)28X28的featuremap，然后經(jīng)過一個(gè)池化層，得到得到6個(gè)14X14的featuremap，然后再經(jīng)過一個(gè)卷積層，生成了16個(gè)10X10的卷積層，再經(jīng)過池化層生成16個(gè)5×5的featuremap。江西AI人工智能培訓(xùn)公司
成都深度智谷科技有限公司主營品牌有深度人工智能教育，發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大，該公司服務(wù)型的公司。是一家有限責(zé)任公司企業(yè)，隨著市場的發(fā)展和生產(chǎn)的需求，與多家企業(yè)合作研究，在原有產(chǎn)品的基礎(chǔ)上經(jīng)過不斷改進(jìn)，追求新型，在強(qiáng)化內(nèi)部管理，完善結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時(shí)，良好的質(zhì)量、合理的價(jià)格、完善的服務(wù)，在業(yè)界受到寬泛好評(píng)。公司擁有專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，具有人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)等多項(xiàng)業(yè)務(wù)。深度智谷將以真誠的服務(wù)、創(chuàng)新的理念、***的產(chǎn)品，為彼此贏得全新的未來！