什么是学习？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年图灵奖获得者、1978年诺贝尔经济学奖获得者）曾对“学习”给了一个定义：“如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习”学习的目的，就是改善性能。什么是机器学习？对于某类任务（Task，简称T）和某项性能评价准则（Performance，简称P），如果一个计算机程序在T上，以P作为性能的度量，随着很多经验（Experience，简称E）不断自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习了对于一个学习问题，我们需要明确三个特征：任务的类型，衡量任务性能提升的标准以及获取经验的来源学习的4个象限机器学习的方法论“end-to-end”（端到端）说的是，输入的是原始数据（始端），然后输出的直接就是目标（末端），中间过程不可知，因此也难以知。就此，有人批评深度学习就是一个黑箱（BlackBox）系统，其性能很好，却不知道为何而好，也就是说，缺乏解释性。其实，这是由于深度学习所处的知识象限决定的。从图1可以看出，深度学习，在本质上，属于可统计不可推理的范畴。“可统计”是很容易理解的，就是说，对于同类数据，它具有一定的统计规律，这是一切统计学习的基本假设。深度人工智能学院本着“传播AI教育，培养AI人才”的教学理念。湖北人脸识别人工智能培训学院
标检测一、目标检测的发展过程上图是从1998年到2018年，目标检测文章发表数量变化图，数据来源于谷歌学术。由此可见目标检测领域一直是大家所追捧的热方向。上图展示了目标检测算法近20年来来的方法路线图。很明显，从2012年(深度学习元年)开始，深度学习发展的步伐越来越大。图中每一个标注出来的方法名字都是具有里程碑意义的算法。Detector19年前，，主要应用在人脸检测方面，运行在主频为700MHz的奔腾CPU上，比当时其他的算法速度提升了上百倍。HOGDetector在2005年被提出，因为其特征鲁棒性强，多尺度适应性好，在深度学习出现之前，经常被广泛应用于通用目标检测。DPMDPM是传统算法的老大，是VOC-07，08，09目标检测比赛的赢家，它是HOG方法的拓展。尽管现在的目标检测算法远远强过了DPM，但是DPM提出的很多东西，现在都在沿用，例如难例挖掘，Bbox回归。所以其作者被VOC颁发了“终身成就奖”。湖北人脸识别人工智能培训学院深度人工智能学院全连接神经网络。
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。
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。深度人工智能学院编解码结构课程。
轻量级网络设计轻量级网络设计是目前热门的加速方式，我们常见的mobileNet的设计就是这个轻量级网络设计的典型案例。这里也有几种常用的方法分解卷积，将大卷积核分解为几个小的卷积核，这样其运算参数量就会降低。例如一个7x7的卷积核可以被分解为3个3x3的卷积核，它们的感受野相同，计算量后者要小，例如一个kxk的卷积核可以被分解为一个kx1和一个1xk的卷积核，其输出大小也相同，计算量却不同分组卷积，在早期硬件显存不够的情况下，经常用分组卷积来进行降低计算量，将特征通道分为不同的n组，然后分别计算Depth-wiseSeparableConv，深度可分离卷积，较早是mobileNet中提出来的，加速降低了卷积过程中的计算量。将普通卷积的深度信息分离出来，然后再利用1x1卷积将维度还原，即降低了计算量又在一定程度上使得特征图的通道重组，加速非常好Bottle-neckDesign，经常被用在轻量级网络的设计上，例如mobileNetV2就使用了反瓶颈层去设计网络。NeuralArchitectureSearch，简称NAS，从2018年AutoML问世以来，NAS发展非常的火，这种小型的网络结构是被训练自动搭建出来的。给机器限定一个搜索空间，让机器自己学习搭建一个高校的网络，总目前的效果来看。深度人工智能学院线上线下双模式教学。湖北人脸识别人工智能培训学院
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明确了各个神经元“纠偏”的职责之后，下面就可以依据类似于感知机学习，通过如下加法法则更新权值：对于输出层神经元有：对于隐含层神经元有：在这里，η∈(0,1)表示学习率。在实际操作过程中，为了防止错过极值，η通常取小于。hj为神经元j的输出。xjk表示的是神经单元j的第k个输入。题外话：LeCun成功应用BP神经网络在手写邮编识别之后，与LeCun同在一个贝尔实验室的同事VladimirVapnik（弗拉基米尔·万普尼克），提出并发扬光大了支持向量机(SupportVectorMachine)算法。SVM作为一种分类算法，对于线性分类，自然不在话下。在数据样本线性不可分时，它使用了所谓“核机制(kerneltrick)”，将线性不可分的样本，映射到高维特征空间(high-dimensionalfeaturespace)，从而使其线性可分。自上世纪九十年代初开始，SVM在图像和语音识别等领域，获得了广大而成功的应用。在手写邮政编码的识别问题上，LeCun利用BP算法，把错误率整到5%左右，而SVM在1998年就把错误率降到低至。这远超越同期的传统神经网络算法。就这样，万普尼克又把神经网络研究送到了一个新的低潮！湖北人脸识别人工智能培训学院
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