鉴于明斯基的江湖地位（1969年刚刚获得大名鼎鼎的图灵奖），他老人家一发话不要紧，直接就把人工智能的研究，送进一个长达近二十年的低潮，史称“人工智能冬天（AIWinter）”。复杂网络解决“异或”问题感知机之所以当初无法解决“非线性可分”问题，是因为相比于深度学习这个复杂网络，感知机太过于简单”。想解决“异或”问题，就需要使用多层网络。这是因为，多层网络可以学习更高层语义的特征，其特征表达能力更强。因此，我们在输入层和输出层之间，添加一层神经元，将其称之为隐含层（“隐层”）。于是隐层和输出层中的神经元都有激励函数。1958年FrankRosenblatt提出感知机的概念。1965年AlexeyGrigorevichIvakhnenko提出了多层人工神经网络的设想。而这种基于多层神经网络的机器学习模型，后来被人们称为“深度学习”。多层前馈神经网络常见的多层神经网络如图所示。在这种结构中，每一层神经元只与下一层的神经元全连接。而在同一层，神经元彼此不连接，而且跨层的神经元，彼此间也不相连。这种被简化的神经网络结构，被称之为“多层前馈神经网络（multi-layerfeedforwardneuralnetworks）”。在多层前馈神经网络中，输入层神经元主要用于接收外加的输入信息。深度人工智能学院深度强化学习课程。北京人工智能培训费
【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。河北人工智能培训班深度人工智能学院入学测试合格即可入学。
一、介绍缺陷检测被使用于布匹瑕疵检测、工件表面质量检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够很好工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，则不再适用。近年来，基于深度学习的识别算法越来越成熟，许多公司开始尝试把深度学习算法应用到工业场合中。二、缺陷数据如下图所示，这里以布匹数据作为案例，常见的有以下三种缺陷，磨损、白点、多线。如何制作训练数据呢？这里是在原图像上进行截取，截取到小图像，比如上述图像是512x512，这里我裁剪成64x64的小图像。这里以一类缺陷为例，下面是制作数据的方法。注意：在制作缺陷数据的时候，缺陷面积至少占截取图像的2/3，否则舍弃掉，不做为缺陷图像。一般来说，缺陷数据都要比背景数据少很多，没办法，这里请参考我的另外一篇博文，图像的数据增强通过增强后的数据，缺陷：背景=1：1，每类在1000幅左右~~~三、网络结构具体使用的网络结构如下所示，输入大小就是64x64x3，采用的是截取的小图像的大小。每个Conv卷积层后都接BN层，具体层参数如下所示。Conv1：64x3x3Conv2：128x3x3ResNetBlock和DenseNetBlock各两个，具体细节请参考残差网络和DenseNet。
下面我们就用“误差”信息反向传播，来逐层调整网络参数。为了提高权值更新效率，这里就要用到下文即将提到的“反向模式微分法则（chainrule）”。求导中的链式法则一般化的神经网络示意图：为了简化理解，暂时假设神经元没有激励函数（或称激励函数为y=xy=x），于是对于隐含层神经元，它的输出可分别表示为：然后，对于输出层神经元有：于是，损失函数L可表示为公式：这里Y为预期输出值向量(由y1,y2,...,yi,...等元素构成)，实际输出向量为fi(w11,w12,...,wij,...,wmn)。对于有监督学习而言，在特定训练集下，输入元素xi和预期输出yi都可视为常量。由此可以看到，损失函数L，在本质上，就是一个单纯与权值wij相关的函数（即使把原本的激励函数作用加上去，除了使得损失函数的形式表现得更加复杂外，并不影响这个结论）。于是，损失函数L梯度向量可表示为公式：其中，这里的eij是正交单位向量。为了求出这个梯度，需要求出损失函数L对每一个权值wij的偏导数。链式求导示例图：当网络结构简单时，即使X到Z的每一个路径都使用前向模式微分（forward-modedifferentiation）”，也不会有很多路径，但一旦网络结构的复杂度上去了，这种“前向模式微分”。深度人工智能学院人工神经网络基础。
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。深度人工智能学院自动驾驶技术。江西人工智能培训总结
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在哲学上讲，这种非线性状态，是具备了整体性的“复杂系统”，属于复杂性科学范畴。复杂性科学认为，构成复杂系统的各个要素，自成体系，但阡陌纵横，其内部结构难以分割。简单来说，对于复杂系统，1+1≠2，也就是说，一个简单系统，加上另外一个简单系统，其效果绝不是两个系统的简单累加效应，而可能是大于部分之和。因此，我们必须从整体上认识这样的复杂系统。于是，在认知上，就有了从一个系统或状态（end）直接整体变迁到另外一个系统或状态（end）的形态。这就是深度学习背后的方法论。“DivideandConquer（分而治之）”，其理念正好相反，在哲学它属于“还原主义（reductionism，或称还原论）”。在这种方法论中，有一种“追本溯源”的蕴意包含其内，即一个系统（或理论）无论多复杂，都可以分解、分解、再分解，直到能够还原到逻辑原点。在意象上，还原主义就是“1+1=2”，也就是说，一个复杂的系统，都可以由简单的系统简单叠加而成（可以理解为线性系统），如果各个简单系统的问题解决了，那么整体的问题也就得以解决。经典机器学习（位于第Ⅱ象限），在哲学上，在某种程度上，就可归属于还原主义。传统的机器学习方式，通常是用人类的先验知识。北京人工智能培训费
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