作者：M. Mitchell Waldrop，机器之心编译，参与：张倩、晓坤。 本文近日发表在 PNAS 上，讨论了深度学习取得的成就、推动条件和广泛存在的问题，并从「补充」而不是「推翻」的论点探讨了如何改进人工智能研究方法的方向。文中引用了大量的 DeepMind 发表过的论文，基本思想是提倡延续上世纪 80 年代的符号 AI 方法论，将深度学习结合图网络等实现完整的类人智能。本文作者 M.
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2024-02-04 10:42:08
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测试过程中发现的缺陷一般分为如下几类：代码问题：不满足需求、功能实现错误；对产品或项目质量有影响的bug可统一划入；设计缺陷：页面美观性、协调性、错别字等用户体验：对产品、项目的建议性意见，不强制要求修改性能问题：进行性能测试时使用，暂定：网络延时、内存问题、CPU占用、硬盘问题安全问题：业务功能存在的安全问题接口问题: 涉及有模块间数据传递时使用配置问题: 由于提供的配置不当或者配置不能够满足实
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2023-12-10 09:16:43
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代码地址：添加链接描述摘要——基于分割的两阶段神经网络在表面缺陷检测中表现出优异的效果，使网络能够从相对较少的样本中学习。在这项工作中，我们一起介绍了两阶段网络的端到端训练 对训练过程进行了多次扩展，减少了训练时间并提高了表面缺陷检测任务的结果。 为了实现端到端的训练，我们在整个学习过程中仔细平衡了这些分割和分类损失的贡献。我们调整了从分类到这些分割网络的梯度流，以防止不稳定的特征破坏学习。 作
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2023-08-29 12:51:17
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去参加鹅场的笔试，问到对深度学习的理解时，用了半个小时写下了这写答案，分析了深度学习的起源，发展，以及优缺点，为什么会有些有问题的存在，有些地方还不完善，还需要补充。神经网络在发展过程中，经历了3次起伏，这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲，只包含单层隐藏层神经网络，可以拟合任何函数，然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。 一、缺
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2023-07-05 19:53:54
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卷积神经网络（CNN）一、算法思想卷积神经网络主要是通过设计的滤波器与图像进行卷积操作，提取图片中的某些特征，歃歎歎的主要思想是通过滤波器不断提取特征从局部特征到整体特征，从而对物体进行识别。二、算法推导1、边缘检测示例假如有一张图像，想让计算器搞清楚图片上有什么物体，可以做的事情是检测图像的水平边缘与垂直边缘。
图1是一个的灰度图像，构造一个的矩阵，在卷积神经网络中通常称为filter,
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2023-11-13 11:45:55
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1.RNN原始的循环神经网络，本质是全连接网络，输入分为两个部分，分别为上一层的输出以及本层的输入。 网络中维护三个参数，本层输入的权重W，上层输出的权重U以及偏置b。优点： 1.RNN很适合处理序列数据，因为考虑了之前的信息。 2.可以和CNN一起使用得到更好的效果。缺点： 1.由于在训练过程中W，U和b是同一组参数，容易出现梯度爆炸或者梯度消失的情况。 2.RNN相较于其他CNN和全连接需要更
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2023-06-25 09:41:21
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前四篇我们已经详细的介绍了卷积神经网络的结构与组成，这篇我们将对卷积神经网络做一个总结，内含各种技巧介绍和调参经验，不要错过哦！
概念总结: 1. Deep Learning是全部深度学习算法的总称，卷积神经网络是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 2. Fully Connection神经网络最大的缺陷在于很难提取到有用的特征而Deep Neural Networks能够
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2024-01-01 15:37:24
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这个单子主要难点在神经网络的搭建，因为自己神经网络没有学过多少，差不多花了两天去寻找以及搭建神经网络，多多少少有点入门，还有就是通过箱型图判断缺失值，其余的都是旧知识，一些分类算法的应用。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarn
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2023-09-27 21:28:21
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建造能够自己探索世界AI系统、赋予DNN系统编写自己的算法和保留记忆的能力，将构成未来十年人工智能研究的故事
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2021-07-27 14:51:36
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本文建议阅读时间 8 min 本文作者：铜豌豆 & Leong残差神经网络 (ResNet) 是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在 2015 年的 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了图像分类、检测、定位三个冠军。2016 年 CVPR 论文：《Deep Re
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2023-11-24 13:58:58
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BP神经网络和感知器基本原理一、BP神经网络1.概述2.BP神经元3.BP神经网络原理3.1网络结构：前馈过程3.2训练过程4.代码实现5.代码解释6.运行结果及分析7.BP神经网络的优劣势二、感知器1.算法2.代码实现3.代码解释4.运行结果及分析 一、BP神经网络1.概述BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-
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2023-11-05 20:15:09
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1、前言 神经网络的优化方法有很多，前面学习了神经网络参数的初始化方法，好的初始化方法可以让网络训练的更快，也可能让网络收敛的更好。同样，好的优化方法同样具有这样的作用。注意：谈论优化方法时候，并没有修改损失函数，只是修改了网络学习过程中参数的更新方法。 之前经常使用梯度下降法来优化网络，今天学习了梯度下降法的几个改进版本：Momentum、RM
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2023-09-02 13:58:32
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神经网络训练的过程可以分为三个步骤1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法3.生成会话并在训练数据上反复运行反向传播优化算法神经元神经元是构成神经网络的最小单位，神经元的结构如下一个神经元可以有多个输入和一个输出，每个神经元的输入既可以是其他神经元的输出，也可以是整个神经网络的输入。上图的简单神经元的所有输出即是所有神经元的输入加权和，不同输入的权重就是
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2023-05-31 13:08:34
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机器学习是当今最热门的领域之一，而神经网络是机器学习中最常用的算法之一。神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，能够学习并进行模式识别。本文将介绍神经网络的基础知识和其在机器学习中的应用。一、神经网络的基本结构神经网络由神经元（neuron）和连接（connection）组成。每个神经元都有一个或多个输入和一个输出。每个输入都有一个权重（weight），用于控制输入的重要程度。神经元的输出是通过
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2023-08-21 09:33:17
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我们要使用卷积神经网络实现验证码的识别，具体流程大致为： 1、使用python的captcha模块生成验证码图片。 2、使用tensorflow搭建神经网络模型。 3、将数据喂入神经网络进行训练。 4、保存训练好的网络模型。下面我们来看具体的细节。 一、定义字符集，验证码一般为数字、字母。练习的时候可以先只考虑数字的情况，这样模型训练的会快些。代码如下：number = ['0','1','2',
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2024-01-10 18:44:43
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在神经网络的压缩与加速设计中，必然要考虑高内存存储与高度复杂的浮点计算，高内存存储体现在模型参数过多，复杂体现在浮点计算次数过多。因此有必要讲一下参数与FLOPs的计算方法。1. 模型parameters计算首先明确 parameters 是一个模型所要学习的权重(W, b)，或者说是定义这个模型的所需要的变量。 注：卷积核是一个 d * d * C 的3D卷积核，然后 C 是输入通道数，卷积核的
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2023-08-29 16:41:37
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卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中有着广泛的应用，然而它的运算量非常巨大，这使得我们很难将CNN直接运用到计算资源受限的移动设备上。为了减少CNN的计算代价，许多模型压缩和加速的方法被提出。
其中AdderNet就是一种从新角度对模型进行加速的方法，以往的模型加速方法通过减少CNN的参数，AdderNet通过重新定义卷积计算，将卷积中的乘法替换为了加法。我们知道，乘法的计算代价要
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2024-01-08 17:42:01
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1、神经网络激励函数： 添加的处理函数一定要是可微的 才能使用梯度下降算法。 sigmoid函数：一般常用这个函数 对这个函数求导： Tanh函数 Tanh函数的图像如上图所示。它会将输入值压缩至-1到1之间，当然，它同样也有sigmoid函数里说到的第一个缺点，在很大或者很小的输入值下，神经元很容易饱和。但是它缓解了第二个缺点，它的输出是0中心化的。所以在实际应用中，tanh激励函数还是比si
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2023-08-07 08:02:25
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计算机视觉笔记总目录
1 最优化(Optimization)定义：最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数的过程注：给的是损失优化问题的一个简单定义，并不是完整的最优化数学定义方法：问题陈述： 这节的核心问题是：给定函数 ，其中是输入数据的向量，需要计算函数相对于的梯度，也就是1、找到一个目标函数2、找到一个能让目标函数最优化的方法3、利用这个方法进行求解过程描述：因为在神经网络中对应的是损失函，
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2023-09-21 09:59:12
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深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章（Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 ）中简单讲过Q格式，网上也有很多讲Q格式的，这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。通常模型参数较多，在inference时也有非常多的乘累加运算。如果处理器的算力有限，在inferen
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2024-01-15 16:46:05
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