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(duì)像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進(jìn)而形成球形，球形然后到氣球，又是一個(gè)抽象的過程，大腦就知道看到的是一個(gè)氣球。模擬人腦識(shí)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(gè)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(shí)間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對(duì)計(jì)算機(jī)來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個(gè)通道上不同的數(shù)字。所謂的特征或者視覺特征，就是把這些數(shù)值給綜合起來用統(tǒng)計(jì)或非統(tǒng)計(jì)的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí)的流行之前，大部分的設(shè)計(jì)圖像特征就是基于此，即把一個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素級(jí)別的信息綜合表現(xiàn)出來，利于后面的分類學(xué)習(xí)。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(xì)瑣的像素級(jí)別，抽象到“種類”的概念，讓人能夠接受。卷積的概念計(jì)算機(jī)視覺里經(jīng)常使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即CNN，是一種對(duì)人腦比較精確的模擬。什么是卷積？卷積就是兩個(gè)函數(shù)之間的相互關(guān)系，然后得出一個(gè)新的值，他是在連續(xù)空間做積分計(jì)算，然后在離散空間內(nèi)求和的過程。人工智能做為人類史上第四次工業(yè)**的技術(shù)主導(dǎo)者。湖南人臉識(shí)別人工智能培訓(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(duì)Z的偏導(dǎo)：前向模式微分方法，其實(shí)就是我們?cè)诟邤?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(duì)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(duì)每一條“路徑”加權(quán)相乘然后求和，而是針對(duì)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(duì)Z節(jié)點(diǎn)的”總影響”（反向?qū)樱?，然后，再求?jié)點(diǎn)X對(duì)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。北京人工智能培訓(xùn)公司學(xué)院的課程來自AI企業(yè)工程師的反饋和學(xué)院教研機(jī)構(gòu)的潛心研發(fā)，確保學(xué)以致用，能夠達(dá)到企業(yè)用人的技能標(biāo)準(zhǔn)。
鑒于明斯基的江湖地位（1969年剛剛獲得大名鼎鼎的圖靈獎(jiǎng)），他老人家一發(fā)話不要緊，直接就把人工智能的研究，送進(jìn)一個(gè)長達(dá)近二十年的低潮，史稱“人工智能冬天（AIWinter）”。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)解決“異或”問題感知機(jī)之所以當(dāng)初無法解決“非線性可分”問題，是因?yàn)橄啾扔谏疃葘W(xué)習(xí)這個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，感知機(jī)太過于簡單”。想解決“異或”問題，就需要使用多層網(wǎng)絡(luò)。這是因?yàn)?，多層網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)更高層語義的特征，其特征表達(dá)能力更強(qiáng)。因此，我們?cè)谳斎雽雍洼敵鰧又g，添加一層神經(jīng)元，將其稱之為隱含層（“隱層”）。于是隱層和輸出層中的神經(jīng)元都有激勵(lì)函數(shù)。1958年FrankRosenblatt提出感知機(jī)的概念。1965年AlexeyGrigorevichIvakhnenko提出了多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想。而這種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，后來被人們稱為“深度學(xué)習(xí)”。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖所示。在這種結(jié)構(gòu)中，每一層神經(jīng)元只與下一層的神經(jīng)元全連接。而在同一層，神經(jīng)元彼此不連接，而且跨層的神經(jīng)元，彼此間也不相連。這種被簡化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被稱之為“多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（multi-layerfeedforwardneuralnetworks）”。在多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層神經(jīng)元主要用于接收外加的輸入信息。
上述的滑窗方式可以定位到原圖像，8x8的滑窗定位到原圖就是64x64，同樣，在原圖中根據(jù)滑窗方式不同（在這里選擇的是左右和上下的步長為16個(gè)像素）識(shí)別定位到的缺陷位置也不止一個(gè)，這樣就涉及到定位精度了。在這里選擇投票的方式，其實(shí)就是對(duì)原圖像上每個(gè)被標(biāo)記的像素位置進(jìn)行計(jì)數(shù)，當(dāng)數(shù)字大于指定的閾值，就被判斷為缺陷像素。識(shí)別結(jié)果如下圖所示：六、一些Trick對(duì)上述案例來說，其實(shí)64x64大小的定位框不夠準(zhǔn)確，可以考慮訓(xùn)練一個(gè)32x32大小的模型，然后應(yīng)用方式和64x64的模型相同，基于32x32的定位位置和64x64的定位位置進(jìn)行投票，但是這會(huì)涉及到一個(gè)問題，就是時(shí)間上會(huì)增加很多，要慎用。對(duì)背景和前景相差不大的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)盡量不要太深，因?yàn)樘畹木W(wǎng)絡(luò)到后面基本學(xué)到的東西都是相同的，沒有很好的區(qū)分能力，這也是我在這里為什么不用objectdetection的原因，這些檢測模型網(wǎng)絡(luò)，深度動(dòng)輒都是50+，效果反而不好，雖然有殘差模塊作為backbone。但是對(duì)背景和前景相差很大的時(shí)候，可以選擇較深的網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)時(shí)候，objectdetection方式就派上用場了。七、關(guān)于源代碼這里的代碼不再開源，因?yàn)樵O(shè)計(jì)到技術(shù)保密，感興趣的話可以自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)下。深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)課程。
（3）半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervisedLearning）：這類學(xué)習(xí)方式，既用到了標(biāo)簽數(shù)據(jù)，又用到了非標(biāo)簽數(shù)據(jù)。給定一個(gè)來自某未知分布的有標(biāo)記示例集L={(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)}，其中xi是數(shù)據(jù)，yi是標(biāo)簽。對(duì)于一個(gè)未標(biāo)記示例集U={xl+1,xl+1,…,xl+u}，I《u，于是，我們期望學(xué)得函數(shù)f:X→Y可以準(zhǔn)確地對(duì)未標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)xi預(yù)測其標(biāo)記yi。這里均為d維向量,yi∈Y為示例xi的標(biāo)記。半監(jiān)督學(xué)習(xí)就是以“已知之認(rèn)知（標(biāo)簽化的分類信息）”，擴(kuò)大“未知之領(lǐng)域（通過聚類思想將未知事物歸類為已知事物）”。但這里隱含了一個(gè)基本假設(shè)——“聚類假設(shè)（clusterassumption）”，其主要要義就是：“相似的樣本，擁有相似的輸出”。認(rèn)識(shí)“感知機(jī)”所謂的感知機(jī)，其實(shí)就是一個(gè)由兩層神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它在輸入層接收外界的輸入，通過激勵(lì)函數(shù)（含閾值）的變換，把信號(hào)傳送至輸出層，因此它也稱之為“閾值邏輯單元（thresholdlogicunit）”。所有“有監(jiān)督”的學(xué)習(xí)，在某種程度上，都是分類（classification）學(xué)習(xí)算法。而感知機(jī)就是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，所以，它也是一種分類算法。感知機(jī)是如何學(xué)習(xí)的？對(duì)象本身的特征值，一旦確定下來就不會(huì)變化。因此，所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則。深度人工智能學(xué)院AI算法工程師培訓(xùn)。湖南人臉識(shí)別人工智能培訓(xùn)公司
深度人工智能學(xué)院編解碼結(jié)構(gòu)課程。湖南人臉識(shí)別人工智能培訓(xùn)公司
還有一個(gè)就是試圖編寫一個(gè)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(gè)就是連接主義。連接主義認(rèn)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(rèn)知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認(rèn)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(gè)網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)版，就是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在本質(zhì)就是尋找一個(gè)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(gè)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(jìn)度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)。這個(gè)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(gè)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(jī)理，它就是上世紀(jì)40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。湖南人臉識(shí)別人工智能培訓(xùn)公司
成都深度智谷科技有限公司是一家服務(wù)型類企業(yè)，積極探索行業(yè)發(fā)展，努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。深度智谷是一家有限責(zé)任公司企業(yè)，一直“以人為本，服務(wù)于社會(huì)”的經(jīng)營理念;“誠守信譽(yù)，持續(xù)發(fā)展”的質(zhì)量方針。公司始終堅(jiān)持客戶需求優(yōu)先的原則，致力于提供高質(zhì)量的人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)。深度智谷以創(chuàng)造***產(chǎn)品及服務(wù)的理念，打造高指標(biāo)的服務(wù)，引導(dǎo)行業(yè)的發(fā)展。