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python人工智能课程。陕西深度智谷人工智能培训
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多尺度检测经历了好几个阶段在2014年以前是特征金字塔加上滑窗这个不展开写，感兴趣的去了解下VJ算法。在2010-2015是先使用objectproposal然后检测这种方法一般是将检测分为两个部分，先做推选框，然后根据推选框做进一步的分类，基于推选框的算法，一般有以下几个特征：1，召回率比较高；2，时间消耗比较大。在2015年以前，检测算法如果有比较好的精度，基本上都是TwoStage的。在2013-2016年，直接OneStage的deepregression，yolo具有代表性；随着GPU运算能力的增强，人们对待多尺度目标检测变得越来越直接，越来越粗略，因为使用deepregression的方法去做多尺度检测，这种方法思路很简单，直接使用深度学习的特征去得到BBox的坐标，非常的粗糙，类似于MTCNN的单阶段网络的思想。直接训练，直接回归。其优点很明显，思路简单，只要有GPU就可以复现，但是也有缺点，那就是定位精度不高，尤其是小目标。2016年以后，就是Multi-reference/-resolutiondetection对于检测多尺度目标，目前流行的方法还是Multi-reference，其主要的思想就是预先定义一组referenceboxes，例如经常用的anchorbox，它们具有不同的尺寸和缩放因子，然后检测器基于这些boxes，去做运算。
四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。深度人工智能学院模型部署交付课程。
在这个模型中，神经元接收来自n个其它神经元传递过来的输入信号，这些信号的表达，通常通过神经元之间连接的权重（weight）大小来表示，神经元将接收到的输入值按照某种权重叠加起来，并将当前神经元的阈值进行比较，然后通过“激励函数（activationfunction）”向外表达输出（这在概念上就叫感知机）。激励函数是怎样的一种存在？神经元的工作模型存在“激励（1）”和“压制（0）”等两种状态的跳变，那么理想型的激励函数（activationfunctions）就应该是阶跃函数，但这种函数具有不光滑、不连续等众多不“友好”的特性。为什么说它“不友好”呢，这是因为在训练网络权重时，通常依赖对某个权重求偏导、寻极值，而不光滑、不连续等通常意味着该函数无法“连续可导”。因此，我们通常用Sigmoid函数来代替阶跃函数。这个函数可以把较大变化范围内输入值（x）挤压输出在（0,1）范围之内，故此这个函数又称为“挤压函数（Squashingfunction）”。卷积函数又是什么？所谓卷积，就是一个功能和另一个功能在时间的维度上的“叠加”作用。由卷积得到的函数h一般要比f和g都光滑。利用这一性质，对于任意的可积函数f，都可简单地构造出一列逼近于f的光滑函数列。深度人工智能学院循环神经网络课程。贵州语音识别人工智能培训课程
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对于飞行员而言，空中格斗充满高度风险和不确定性。人是武器装备的操作者和指挥控制的决策者，是重要的影响因素，同时，空战中的风险和不确定性，在很大程度上也与人直接或间接相关。事实上，正是人类飞行员使得空中格斗充满风险和不确定性。空中格斗过程中，人类飞行员的生理和心理极限随时都可能接受挑战。人类飞行员可能因持续思考和高难度操作而出现反应迟缓、判断失误、动作不当等现象，进而可能输掉空战。人工智能操纵无人战机，完全可以在空中格斗中有着比人类飞行员更好的表现，这是“空战演进”项目研究的立足点。“人工智能+无人机”可以使用更高级的空战技能和更有效的空战策略，同时，其较高的战斗力水平和状态也可以长时间保持稳定，这是人类飞行员无法相比的。一方面，相比人类，人工智能在信息获取、计算能力、运筹规划、响应速度、武器使用等方面占据很大优势，且其“生理”和“心理”更加稳定，不会疲劳和厌倦，没有兴奋、紧张、慌乱、失神、绝望等过激和失控情绪。另一方面，无人机相比有人机，在速度、机动性、隐身能力、武器搭载等技战术性能方面，受到的约束更小，有更大的提升空间。目前，美国和俄罗斯在各自的下一代空中优势战斗机计划中。陕西深度智谷人工智能培训
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