利用链式法则，反向模式微分方法就能避免冗余对所有路径只求一次导数，加快了运行速度！BP算法把网络权值纠错的运算量,从原来的与神经元数目的平方成正比，下降到只和神经元数目本身成正比。其功劳，正是得益于这个反向模式微分方法节省的计算冗余。误差反向传播误差反向传播通过梯度下降算法，迭代处理训练集中的样例，一次处理一个样例。对于样例d，如果它的预期输出和实际输出有“误差”，BP算法抓住这个误差信号Ld，以“梯度递减”的模式修改权值。也就是说，对于每个训练样例d，权值wji的校正幅度为Δwji（需要说明的是，wji和wij其实都是同一个权值，wji表示的是神经元j的第i个输入相关的权值，这里之所以把下标“j”置于“i”之前，表示这是一个反向更新过程而已）：在这里，Ld表示的是训练集中样例d的误差，分解到输出层的所有输出向量，Ld可表示为：其中：yj表示的是第j个神经单元的预期输出值。y'j表示的j个神经单元的实际输出值。outputs的范围是网络较后一层的神经元集和。深度人工智能学院图像视觉处理。陕西列维人工智能培训
下面我们推导出∂Ld/∂wji的一个表达式，以便在上面的公式中使用梯度下降规则。首先，我们注意到，权值wji能通过netj影响其他相连的神经元。因此利用链式法则有：在这里，netj=∑iwjixji，也就是神经元j输入的加权和。xji表示的神经j的第i个输入。需要注意的是，这里的xji是个统称，实际上，在反向传播过程中，在经历输出层、隐含层和输入层时，它的标记可能有所不同。由于在输出层和隐含层的神经元对“纠偏”工作，承担的“责任”是不同的，至少是形式不同，所以需要我们分别给出推导。（1）在输出层，对第i个神经元而言，省略部分推导过程，上一公式的左侧项为：为了方便表达，我们用该神经元的纠偏“责任（responsibility）”δ(1)j描述这个偏导，即：这里δ(1)j的上标“(1)”，表示的是第1类（即输出层）神经元的责任。如果上标为“(2)”，则表示第2类（即隐含层）神经元的责任，见下面的描述。（2）对隐含层神经元jj的梯度法则（省略了部分推导过程），有：其中：fj表示神经单元jj的计算输出。netj表示的是神经单元jj的加权之和。Downstream(j)表示的是在网络中神经单元jj的直接下游单元集。青海人工智能培训哪深度人工智能学院python人工智能课程。
【第一阶段】4-人工智能总览、应用与前沿【课程内容】人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。【实战部分】鸢尾花分类实战、分类预测实战、回归预测实战。【课程目标】人工智能技术和应用场景的了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解，为后续课程打下基础。【第一阶段】5-机器学习的数学基础-数学分析【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。【实战部分】手写识别实战、文本降维实战。【课程目标】掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑；概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理；凸优化理论，流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。【第一阶段】6-特征工程和结果可视化【课程内容】主流python数据预处理库、原始数据特征构建。特征选择、构建新特征，缺失值填充等特征工程方法。【实战部分】Scikit-learn特征工程，网格搜索。
【第二阶段】10-回归算法【课程内容】主流回归模型，线性回归，逻辑回归LR及其变种和扩展算法。梯度下降，牛顿法,拟牛顿法LBFGS等优化方法，逻辑回归优化问题的求解。【实战部分】波士顿房价预测、金融预测回归实战【课程目标】掌握和学习主流回归模型，线性回归，逻辑回归及其变种和扩展算法。了解和掌握通过梯度下降，牛顿法,拟牛顿法等优化方法进行逻辑回归优化问题的求解。通过实例掌握如何应用逻辑回归等回归算法。自由讨论学习：1、阶段考试，动态掌握学习情况、进度和效果；2、小项目实操，机器学习任意算法实操小项目；3、小组总结讨论。【第三阶段】11-聚类算法【课程内容】无监督学习模型，了解主流的聚类算法。了解不同相似度计算算法。深入了解不同的数据降维方法。掌握文本降维方法(LDA)【实战部分】新闻分类实战、文本降维实战【课程目标】掌握Kmeans以及其衍生算法，掌握modelbased聚类方法，掌握无监督降维方法：PCA、ICA、字典学习，掌握监督降维方法LDA，掌握文本降维方法LDA，深入理解聚类算法与分类算法的区别，理解聚类算法的优缺点。深度人工智能学院医学影像分割项目。
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。深度人工智能学院助力在职互联网从业者提升技能。西藏人工智能培训好不
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在时间的维度上的“叠加作用”，如果函数是离散的，就用求累积和来刻画。如果函数是连续的，就求积分来表达。大致可分为三类：（1）监督学习（SupervisedLearning）:监督学习基本上就是“分类（classification）”的代名词。它从有标签的训练数据中学习，然后给定某个新数据，预测它的标签（givendata,predictlabels）。简单来说，监督学习的工作，就是通过有标签的数据训练，获得一个模型，然后通过构建的模型，给新数据添加上特定的标签。整个机器学习的目标，都是使学习得到的模型，能很好地适用于“新样本”，而不是z在训练样本上工作得很好。通过训练得到的模型，适用于新样本的能力，称之为“泛化（generalization）能力”。（2）非监督学习（UnsupervisedLearning）：与监督学习相反的是，非监督学习所处的学习环境，都是非标签的数据。非监督学习，本质上，就是“聚类（cluster）”的近义词。简单来说，给定数据，从数据中学，能学到什么，就看数据本身具备什么特性（givendata,learnaboutthatdata）。我们常说的“物以类聚，人以群分”说得就是“非监督学习”。这里的“类”也好，“群”也罢，事先我们是不知道的。一旦我们归纳出“类”或“群”的特征。陕西列维人工智能培训
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