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沃爾特他在1951年的“不列顛節(jié)”（Festival of Britain）上展示了后續(xù)三臺“馬基納·斯 巴卡拉特里克斯”（Machina Speculatrix）機(jī)器人，它們基于埃爾默和埃爾希原型進(jìn)行了許多 重大改進(jìn)。其中包括當(dāng)電池即將耗盡時(shí)，機(jī)器人會轉(zhuǎn)身向...

設(shè)想一下2020年的自己。下午6點(diǎn)鐘你下班回家，當(dāng)你駕車準(zhǔn)備進(jìn)入車庫，你面 前的車庫門靜悄悄地打開，示意你進(jìn)入已經(jīng)完全聯(lián)網(wǎng)的智能家庭。當(dāng)你走進(jìn)家里，燈馬上就 自動打開了，并自行調(diào)節(jié)至你喜歡的低亮度，智能恒溫器則將溫度設(shè)置在舒適宜人的23度。 如果家里住著很多人...

許多公司也致力于這個(gè)領(lǐng)域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor監(jiān)控系統(tǒng)，這是一 款由大量家用智能傳感器強(qiáng)化的可穿戴設(shè)備。與黛安·庫克在“地平線之家”進(jìn)行的項(xiàng)目有些類 似，eNeighbor可用于檢測患者是否跌倒或忘記服藥，并通知護(hù)理人員。同...

如庫克所言，雖然這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用沒有打算代替朋友或家人之間的社交活動，但它能幫 助老年人生活得更久，這可能意味著他們可以繼續(xù)待在他們度過了前半生的家里?！凹?使沒有護(hù)理人員登門，這也沒有問題。如果出現(xiàn)重大的變化，意味著健康狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)變，護(hù) 理人員或者醫(yī)務(wù)人員也可...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀(jì)80年代進(jìn)入這一領(lǐng)域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說：“我們接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們...

麥卡錫后來發(fā)明的LISP語言中重要的功能Eval，我故意沒有在“馮”和“諾伊曼”之間加那個(gè)討厭的點(diǎn)兒，因?yàn)樵诟鄷r(shí)候，對邏輯和計(jì)算理論一直有強(qiáng)烈興趣，他1948年本科畢業(yè)于加州理工學(xué)院，之前兩年才在普林斯頓大學(xué)邏輯學(xué)家丘奇（AlonzoChurch）門下取得了...

人工智能畢竟不是超弦理論，憑著一些智力俗敘述，而是那些對不成熟看法的披露，還有不好意思寫到正經(jīng)學(xué)術(shù)論文學(xué)）和藝術(shù)的原創(chuàng)需要一等的智力，解釋和欣賞（例如樂評家和書評家）毛德操、施水才、宣曉華和趙偉等諸位師友的幫助和指點(diǎn)，特此致謝。門的臺階或向?qū)?。讀大科學(xué)家寫的科...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻(xiàn)，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級的：我們看看他們做了什么。1958年，...

互聯(lián)網(wǎng)的崛起、價(jià)廉物美的傳感器和低價(jià)的存儲器令我們越來越容易獲取大量數(shù)據(jù)。加之便宜的計(jì)算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計(jì)的GPU的出現(xiàn)，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認(rèn)為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲容量沒能跟上數(shù)據(jù)量增長的步伐。與此同時(shí)，...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻(xiàn)，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級的：我們看看他們做了什么。1958年，...

深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究內(nèi)容而言，主要涉及三類方法：[2](1)基于卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。[2](2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來受到***關(guān)注的稀疏...

區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： [4] (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)； [4] (2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。...

Capsule是由深度學(xué)習(xí)先驅(qū)GeoffreyHinton等人提出的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式，旨在修正反向傳播機(jī)制?！窩apsule是一組神經(jīng)元，其輸入輸出向量表示特定實(shí)體類型的實(shí)例化參數(shù)（即特定物體、概念實(shí)體等出現(xiàn)的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向...

在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)框架下，大家刻畫模型復(fù)雜度的時(shí)候，有這么個(gè)觀點(diǎn)，認(rèn)為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預(yù)測錯(cuò)誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡單而帶來的估計(jì)不準(zhǔn)確的部分（Bias），另一部分是由于模型太...

步驟4：訓(xùn)練大部分人都認(rèn)為這個(gè)是**重要的部分，其實(shí)并非如此~數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量、還有模型的選擇比訓(xùn)練本身重要更多（訓(xùn)練知識臺上的3分鐘，更重要的是臺下的10年功）。這個(gè)過程就不需要人來參與的，機(jī)器**就可以完成，整個(gè)過程就好像是在做算術(shù)題。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)...

（1）決策樹決策樹歸納是經(jīng)典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個(gè)擊破方式構(gòu)造決策樹。樹的每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上使用信息增益度量選擇測試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹中提取規(guī)則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Co...

5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必?fù)?dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分（舉個(gè)例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個(gè)特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現(xiàn)在特征維度x前端的情況）。它的缺點(diǎn)之一就是不...

1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在先前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上預(yù)測或解釋特定數(shù)值。例如要想知道某房產(chǎn)的價(jià)值，可根據(jù)與之相似房產(chǎn)的定價(jià)來預(yù)測。線性回歸是**簡單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來模擬數(shù)據(jù)集。通過計(jì)算直線的位置和斜率得到具有許多數(shù)據(jù)對...

非監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。舉個(gè)栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機(jī)器，不給這些照片打任何標(biāo)簽，但是我們希望機(jī)器能夠?qū)⑦@些照片分分類。將不打標(biāo)簽的照片給機(jī)器通過學(xué)...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個(gè)檢查模型對錯(cuò)的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見算法包括Q-Learn...

為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內(nèi)容引自知乎：首先，假設(shè)你知道訓(xùn)練集和測試集的關(guān)系。簡單來講是我們要在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)一個(gè)模型，然后拿到測試集去用，效果好不好要根據(jù)測試集的錯(cuò)誤率來衡量。但很多時(shí)候，我們只能假設(shè)測試集和訓(xùn)練集的是符合同一個(gè)數(shù)據(jù)分布...

4.降維顧名思義，降維可用來刪除數(shù)據(jù)集中**不重要的數(shù)據(jù)。實(shí)踐中常會遇到包含數(shù)百甚至數(shù)千列（也稱為特征）的數(shù)據(jù)集，因此減少總量至關(guān)重要。例如，圖像中數(shù)千個(gè)像素中并不是所有的都要分析；或是在制造過程中要測試微芯片時(shí)，如果對每個(gè)芯片都進(jìn)行測試也許需要數(shù)...

降低維度算法像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見的算法包括：主成份分析（Princip...

感知機(jī)的訓(xùn)練法則感知機(jī)的學(xué)習(xí)規(guī)則：對于訓(xùn)練樣例（x，y）（需要注意的是，這里粗體字x表示訓(xùn)練集），若當(dāng)前感知機(jī)的實(shí)際輸出y’，假設(shè)它不符合預(yù)期，存在“落差”，那么感知機(jī)的權(quán)值依據(jù)如公式規(guī)則調(diào)整：其中，η∈(0,1)稱為學(xué)習(xí)率(learningrate)...

分類器加速早期目標(biāo)檢測中，是提取特征加上分類器這樣一個(gè)套路來進(jìn)行目標(biāo)檢測的，分類器一般是線性分類器，但是線性分類器沒有非線性分類器效果好，例如svm就是非線性的，所以加速分類器的運(yùn)行也是提升檢測算法速度的一個(gè)方法。級聯(lián)檢測器級聯(lián)檢測器可以很好的將計(jì)算耗...

像素是沒有抽象意義的，但人腦可以把這些像素連接成邊緣，邊緣相對像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進(jìn)而形成球形，球形然后到氣球，又是一個(gè)抽象的過程，大腦就知道看到的是一個(gè)氣球。模擬人腦識別人臉，也是抽象迭代的過程，從開始的像素到第二層的邊緣，再到人臉的...

下面我們推導(dǎo)出?Ld/?wji的一個(gè)表達(dá)式，以便在上面的公式中使用梯度下降規(guī)則。首先，我們注意到，權(quán)值wji能通過netj影響其他相連的神經(jīng)元。因此利用鏈?zhǔn)椒▌t有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經(jīng)元j輸入的加權(quán)和。xji表示的神經(jīng)j的第i...

比如，對于一張愛因斯坦的照片，我可以學(xué)習(xí)n個(gè)不同的卷積和函數(shù)，然后對這個(gè)區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。可以用不同的方法統(tǒng)計(jì)，比如著重統(tǒng)計(jì)中間，也可以著重統(tǒng)計(jì)周圍，這就導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)的和函數(shù)的種類多種多樣，為了達(dá)到可以同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)統(tǒng)計(jì)的累積和。上圖中是，如何從輸入圖像怎么到后...

下面我們推導(dǎo)出?Ld/?wji的一個(gè)表達(dá)式，以便在上面的公式中使用梯度下降規(guī)則。首先，我們注意到，權(quán)值wji能通過netj影響其他相連的神經(jīng)元。因此利用鏈?zhǔn)椒▌t有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經(jīng)元j輸入的加權(quán)和。xji表示的神經(jīng)j的第i...

四、目標(biāo)檢測進(jìn)展使用更好的引擎檢測器中非常重要的一個(gè)部分就是特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)，如果backbone性能優(yōu)良，檢測器效果也會不錯(cuò)。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網(wǎng)絡(luò)都是VGG或者resnet，如果對推理時(shí)間有要求，一般選取輕量級的網(wǎng)絡(luò)...