在上面这个例子里，池化层对每一个2X2的区域求max值，然后把max值赋给生成的featuremap的对应位置。如果输入图像是100×100的话，那输出图像就会变成50×50，featuremap变成了一半。同时保留的信息是原来2X2区域里面max的信息。操作的实例：LeNet网络Le顾名思义就是指人工智能领域的大牛Lecun。这个网络是深度学习网络的早期原型，因为之前的网络都比较浅，它较深的。LeNet在98年就发明出来了，当时Lecun在AT&T的实验室，他用这一网络进行字母识别，达到了非常好的效果。怎么构成呢？输入图像是32×32的灰度图，首先层经过了一组卷积和，生成了6个28X28的featuremap，然后经过一个池化层，得到得到6个14X14的featuremap，然后再经过一个卷积层，生成了16个10X10的卷积层，再经过池化层生成16个5×5的featuremap。深度人工智能学院图像生成项目。江苏深度智谷人工智能培训机构
14-深度学习-高级【课程内容】理解RNN网络的数据流，了解BPTT算法，理解用于RNN网络的文本向量化方法，理解文本ensemble过程，理解Attention机制，构建用于文本分类的神经网络，熟悉RNN基础上的复杂网络结构Seq2seq。【实战部分】新闻分类实战(与传统分类算法做对比)、文本生成实战【课程目标】1）利用pytorch构建RNN网络，熟悉文本向量化过程，完成RNN网络的训练过程，理解文本生成过程，理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。自由讨论学习：1、阶段考试；2、小组答辩项目实操；3、知识点回顾及重难点梳理与解答。【第五阶段】企业实用项目15-人工智能互联网应用：自动驾驶项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。16-深度学习企业应用：图像人脸识别项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。17-深度学习企业应用：聊天机器人（NLP应用）项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。18-人工智能企业应用：语音识别项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。19-人工智能面试攻略公司人工智能岗位重要技能需求。宁夏人脸识别人工智能培训价格多少深度人工智能学院入学测试合格即可入学。
本篇文章是精读了三篇目标检测综述文章之后，结合落地项目经验总结而成。文章内容很多，本文的目的是划重点，写重点，使刚入门的同学对目标检测有从感性到理性的认识。文章中出现的论文，全部打包整理，需要仔细研读的同学，关注公众号，后台回复“05”领取文章大礼包；后台回复“04”，加我微信，讨论技术问题。文章主要包含以下几个方面。目标检测的发展过程(时间轴顺序)传统检测算法检测器HOGDPMCNN的TwoStage算法RCNNSPPNetFasterRCNNFeaturePyramidNetworkCNN的OneStage算法YOLO系列SSD系列RetinaNet系列目标检测的技术发展早期的原始方法多尺度检测Mutil-ScaleBBox回归NMS技术发展困难样本挖掘检测算法加速特征图共享计算量分类器加速级联检测器网络剪枝和量化轻量化网络设计数值计算加速目标检测较新进展更好的主干网络提取更好的特征滑窗算法升级slidingwindows提升定位精度带分割信息训练旋转和多尺度适应检测从头训练。
这里需要说明的是，神经元中的激励函数，并不限于我们前面提到的阶跃函数、Sigmod函数，还可以是现在深度学习常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。简单来说，神经网络的学习过程，就是通过根据训练数据，来调整神经元之间的连接权值（connectionweight）以及每个功能神经元的输出阈值。换言之，神经网络需要学习的东西，就蕴含在连接权值和阈值之中。误差逆传播算法对于相对复杂的前馈神经网络，其各个神经元之间的链接权值和其内部的阈值，是整个神经网络的灵魂所在，它需要通过反复训练，方可得到合适的值。而训练的抓手，就是实际输出值和预期输出值之间存在着“误差”。在机器学习中的“有监督学习”算法里，在假设空间中，构造一个决策函数f，对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个实际输出值Y和原先预期值Y’可能不一致。于是，我们需要定义一个损失函数（lossfunction），也有人称之为代价函数（costfunction）来度量这二者之间的“落差”程度。这个损失函数通常记作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，为了方便起见，这个函数的值为非负数（请注意：这里的大写Y和Y’，分别表示的是一个输出值向量和期望值向量，它们分别包括多个不同对象的实际输出值和期望值）。深度人工智能学院助力在职互联网从业者提升技能。
【慧聪通信网】谷歌公司今年稍早时间宣布，他们的人工智能(AI)系统已能发明自己的加密算法，还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称，这个由AI创造的“子AI”，性能已打败人类创造的AI：测试中，名为NASNet的“子AI”系统正确率达到，比之前公布的同类AI产品的结果高，系统效率高出4%。2017年5月，“谷歌大脑”(GoogleBrain)的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML，该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。日前，他们决定向AutoML发起迄今为止非常大的挑战――尝试用AutoML自己创造出的AI，打败人类设计的AI。团队成员使用一种被称为强化学习的方法，自动化设计机器学习模型。此次，AutoML的“身份”是一个控制器神经网络，为特定任务开发一个“子AI”。这个新生成的“孩子”名为NASNet，可以实时地在视频中识别人体、汽车、交通信号灯、手袋、背包等目标。AutoML作为“家长”，会评估“孩子”NASNet的性能，并使用这些信息来改善“子AI”，再将这一过程重复数千次。人工智能学院行人车辆检测项目。陕西AI人工智能培训合作
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分类器加速早期目标检测中，是提取特征加上分类器这样一个套路来进行目标检测的，分类器一般是线性分类器，但是线性分类器没有非线性分类器效果好，例如svm就是非线性的，所以加速分类器的运行也是提升检测算法速度的一个方法。级联检测器级联检测器可以很好的将计算耗时固定在一个比较小的范围，采用多个简单的检测，然后将其级联，从粗到细的过滤，例如cascadehaar，MTCNN都是级联结构的网络剪枝和量化网络剪枝和量化是目前模型压缩中非常常用的两种方法，也是做加速非常热门的方向。剪枝的意思就是在原来网络结构的基础上，对于一些网络结构进行修剪，在尽量不影响精度的前提下降低网络的计算量，例如减少通道数，合并网络层参数等等。网络量化的常用操作就是将原来浮点型的计算量化为定点运算，甚至于变为与或运算，这样降低网络的运算量，并且可以非常方便地部署到嵌入式设备上。网络蒸馏的意思就是将一个比较复杂的网络的学习到的“知识”蒸馏出来，“教给”一个比较小的网络学习，这样小网络的精度比较高，运算耗时也比较小。通俗的理解就是“老师网络”指导“学生网络”训练，然后用“学生网络”来部署应用。江苏深度智谷人工智能培训机构
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