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像許多未來學(xué)家對(duì)技術(shù)的預(yù)測(cè)一樣，圖靈對(duì)未來非常樂觀，但并不過度樂觀。在21世 紀(jì)初期，與“智能”相關(guān)的技術(shù)以及“機(jī)器學(xué)習(xí)”已經(jīng)是很常見的話題，而這些概念在圖靈時(shí)代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作為一門學(xué)科已經(jīng)誕生60年，它依然是人類重大、相當(dāng)有雄心...

多尺度檢測(cè)經(jīng)歷了好幾個(gè)階段在2014年以前是特征金字塔加上滑窗這個(gè)不展開寫，感興趣的去了解下VJ算法。在2010-2015是先使用objectproposal然后檢測(cè)這種方法一般是將檢測(cè)分為兩個(gè)部分，先做推選框，然后根據(jù)推選框做進(jìn)一步的分類，基于推選框...

許多情況下單塊GPU已經(jīng)不能滿足在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的需要。過去10年內(nèi)我們構(gòu)建分布式并行訓(xùn)練算法的能力已經(jīng)有了極大的提升。設(shè)計(jì)可擴(kuò)展算法的比較大瓶頸在于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的**：隨機(jī)梯度下降需要相對(duì)更小的批量。與此同時(shí)，更小的批量也會(huì)降低GPU的...

5.集成方法假設(shè)你對(duì)市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會(huì)從尋找各個(gè)比較好的零件開始，然后**終會(huì)組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理，將幾個(gè)預(yù)測(cè)模型（監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法）組合起來從而得到比單個(gè)模型能提供的更高質(zhì)量的預(yù)測(cè)結(jié)果...

深度學(xué)習(xí)框架，尤其是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架可以追溯到1980年福島邦彥提出的新認(rèn)知機(jī)，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史則更為久遠(yuǎn)，甚至可以追溯到公元前亞里士多德為了解釋人類大腦的運(yùn)行規(guī)律而提出的聯(lián)想主義心理學(xué)。1989年，揚(yáng)·勒丘恩（YannLeCun）等人開...

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(jiǎn)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...

7.遷移學(xué)習(xí)假設(shè)你是個(gè)零售業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，已經(jīng)花了幾個(gè)月的時(shí)間訓(xùn)練高質(zhì)量模型，用來將圖像分為襯衫、T恤和Polo衫這三類。新任務(wù)是建一個(gè)類似的模型，把服裝圖像分為牛仔褲、工裝褲、休閑褲和正裝褲這幾類。那么能不能把***個(gè)模型中已建立的知識(shí)轉(zhuǎn)移到第二...