近日，美国**部高级研究计划局（DARPA）启动“空战演进”项目，旨在研发可执行空中格斗任务的人工智能。 当前，人工智能发展势头强劲，但主要受限于算法难以提供支撑等技术方面因素和尚未得到充分授权等法规方面因素，其应用大都集中在情报获取与处理、辅助指挥与控制等领域，极少直接参与交战。 “空战演进”项目将成为人工智能发展史上的标志性事件。通过该项目的实施，在空战史上，人工智能控制无人机有望成为空中交战的直接主体。 信息化条件下，视距内空战（即“空中格斗”）仍将是空战的重要内容。在广域空中态势感知体系支持下，己方战机使用中远程空空导弹，可在更远距离上对敌方战机发起攻击。但是，随着隐身飞机逐渐成为空中作战力量的主导，其被雷达发现的距离大幅缩短，使得近距离的空中格斗仍然有很大概率发生。 飞行员可较从容地执行视距外空战任务，但空中格斗对于飞行员的生理、心理素质以及平时训练都有着更高的要求。空中格斗是典型的高速度、高节奏、高烈度的对抗，比拼的是双方的装备、智慧、体能和技能，要求飞行员在极短时间内判断空情、临机决断、果敢行动。 深度人工智能学院完整AI算法工程师课程内容。北京人工智能培训专业
【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。贵州人工智能培训视频深度人工智能学院自然语言处理。
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。
从后面16个5X5的featuremap开始，经过了3个全连接层，达到结束的输出，输出就是标签空间的输出。由于设计的是只要对0到9进行识别，所以输出空间是10，如果要对10个数字再加上26个大小字母进行识别的话，输出空间就是62。62维向量里，如果某一个维度上的值较大，它对应的那个字母和数字就是就是预测结果。压在骆驼身上的一根稻草从98年到本世纪初，深度学习兴盛起来用了15年，但当时成果泛善可陈，一度被边缘化。到2012年，深度学习算法在部分领域取得不错的成绩，而压在骆驼身上一根稻草就是AlexNet。AlexNet由多伦多大学几个科学家开发，在ImageNet比赛上做到了非常好的效果。当时AlexNet识别效果超过了所有浅层的方法。此后，大家认识到深度学习的时代终于来了，并有人用它做其它的应用，同时也有些人开始开发新的网络结构。其实AlexNet的结构也很简单，只是LeNet的放大版。输入是一个224X224的图片，是经过了若干个卷积层，若干个池化层，后面连接了两个全连接层，达到了的标签空间。深度人工智能学院图像视觉处理。
【第三阶段】12-大数据机器学习框架SparkMLlib【课程内容】以大数据主流分析框架为例，Spark内核架构，计算模型和原理，了解分布式机器学习原理，能够处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练。【实战部分】电影推荐案例【课程目标】大数据机器学习主流分析框架，内核架构，计算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的机器学习库MLlib的算法原理，核心数据抽象，以及应用MLlib。通过实战电影推荐演练，同时学习推荐系统算法和原理。【第四阶段】13-深度学习-基础【课程内容】深度学习主要概念，激励函数，超参数等，BP神经网络基础，卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，深度学习应用场景，经典深度学习网络结构等。【实战部分】MINIST手写识别案例电影评论文本分类案例、评论文本情感分析案例【课程目标】了解深度学习主要概念，激励函数等，以及BP神经网络基础，学习卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，了解和掌握深度学习和经典深度学习网络结构等。深度人工智能学院语音信号处理。北京人工智能培训专业
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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。北京人工智能培训专业
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