【第二階段】7-深度學習框架pytorch【課程內容】作為深度學習主流分析框架pytorch，通過掌握pytorch基本概念，計算模型和原理，能夠通過pytorch進行深度學習和模型構建與訓練。學習掌握訓練過程優(yōu)化方法與問題優(yōu)化?！緦崙?zhàn)部分】圖片分類實戰(zhàn)、房價預測【課程目標】了解及學習變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡。梯度問題與解決方法?！镜诙A段】8-決策樹與隨機森林【課程內容】決策樹算法的原理，度量指標和算法變種。掌握和了解GBDT，AdaBoost，隨機森林等集成學習模型的原理和集成學習算法?！緦崙?zhàn)部分】鳶尾花分類實戰(zhàn)、金融預測【課程目標】了解和掌握決策樹算法的原理，度量指標和算法變種。掌握和了解隨機森林和，GBDT等集成學習模型的原理和集成學習算法。應用XGboost，通過GBDT算法完成預測實例，加深對算法和實戰(zhàn)的融合。【第二階段】9-分類算法【課程內容】了解和掌握KNN、SVM及樸素貝葉斯算法原理，熟悉集成學習(Bagging、Boosing)對于分類算法的優(yōu)化過程，掌握數(shù)據(jù)降維方法應用。深度人工智能學院模型注意力機制課程。廣東深度智谷人工智能培訓

    關于后面的損失函數(shù)，建議選擇FocalLoss，這是何凱明大神的杰作，源碼如下所示：deffocal_loss(y_true,y_pred):pt_1=((y_true,1),y_pred,(y_pred))return(()*(pt_1))數(shù)據(jù)做好，就可以開始訓練了~~~四、整幅場景圖像的缺陷檢測上述訓練的網(wǎng)絡，輸入是64x64x3的，但是整幅場景圖像卻是512x512的，這個輸入和模型的輸入對不上號，這怎么辦呢？其實，可以把訓練好的模型參數(shù)提取出來，然后賦值到另外一個新的模型中，然后把新的模型的輸入改成512x512就好，只是在conv3+maxpool層提取的featuremap比較大，這個時候把featuremap映射到原圖，比如原模型在末尾一個maxpool層后，輸出的featuremap尺寸是8x8x128，其中128是通道數(shù)。如果輸入改成512x512，那輸出的featuremap就成了64x64x128，這里的每個8x8就對應原圖上的64x64，這樣就可以使用一個8x8的滑動窗口在64x64x128的featuremap上進行滑動裁剪特征。然后把裁剪的特征進行fatten，送入到全連接層。具體如下圖所示。全連接層也需要重新建立一個模型，輸入是flatten之后的輸入，輸出是softmax層的輸出。這是一個簡單的小模型。在這里提供一個把訓練好的模型參數(shù)。河南深度智谷人工智能培訓機構深度人工智能學院包就業(yè)，學不會退學費。

    在剛剛結束的阿里巴巴云棲大會上，阿里云軟件服務生態(tài)的使命級合作伙伴浩鯨科技通過阿里云人工智能技術的賦能，推出了面向行業(yè)的AI兵工廠解決方案。AI兵工廠對阿里云提供的底層AI能力針對不同行業(yè)和業(yè)務場景進行了封裝，并提供了可視化開發(fā)工具和自優(yōu)化能力，降低了企業(yè)和個人使用AI技術的門檻。場景為王：構建高質量AI模型AI兵工廠開放數(shù)據(jù)收集和標注能力，積累業(yè)務場景數(shù)據(jù)，人人都能參與AI定制，并復用已有模型，提高收集、標注數(shù)據(jù)的效率。同時內嵌運營商、零售、公安、交通、金融等多個領域的業(yè)務數(shù)據(jù)、行業(yè)字典和算法模型，支持自動化建模和調參，具備持續(xù)學習不斷優(yōu)化的能力，構建高質量的AI模型;并以電商化的方式對外開放AI能力普惠大眾。使用極簡：托拉拽，自學習AI兵工廠對技術要求門檻低，無需AI技術基礎。而且提供全流程的可視化界面，拖拽式操作、場景化服務，操作簡單，5分鐘就能快速上手。同時AI過程解耦成數(shù)據(jù)標注、自動建模、服務共享，按角色細分讓更多的人參與其中，各司其職，分工與協(xié)作，效率以往提升了10倍以上。而在訓練過程中采用AutoML等技術實現(xiàn)自動化建模調參，以及持續(xù)自優(yōu)化更是將準確率升到了95%左右。用戶只需關注數(shù)據(jù)和業(yè)務目標本身。

    標檢測一、目標檢測的發(fā)展過程上圖是從1998年到2018年，目標檢測文章發(fā)表數(shù)量變化圖，數(shù)據(jù)來源于谷歌學術。由此可見目標檢測領域一直是大家所追捧的熱方向。上圖展示了目標檢測算法近20年來來的方法路線圖。很明顯，從2012年(深度學習元年)開始，深度學習發(fā)展的步伐越來越大。圖中每一個標注出來的方法名字都是具有里程碑意義的算法。Detector19年前，，主要應用在人臉檢測方面，運行在主頻為700MHz的奔騰CPU上，比當時其他的算法速度提升了上百倍。HOGDetector在2005年被提出，因為其特征魯棒性強，多尺度適應性好，在深度學習出現(xiàn)之前，經(jīng)常被廣泛應用于通用目標檢測。DPMDPM是傳統(tǒng)算法的老大，是VOC-07，08，09目標檢測比賽的贏家，它是HOG方法的拓展。盡管現(xiàn)在的目標檢測算法遠遠強過了DPM，但是DPM提出的很多東西，現(xiàn)在都在沿用，例如難例挖掘，Bbox回歸。所以其作者被VOC頒發(fā)了“終身成就獎”。深度人工智能學院圖像生成項目。

    還有一個就是試圖編寫一個通用模型，然后通過數(shù)據(jù)訓練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結果符合預期，這個就是連接主義。連接主義認為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡層次上模擬人的認知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認知過程。這種受神經(jīng)科學的啟發(fā)的網(wǎng)絡，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個網(wǎng)絡的升級版，就是目前非常流行的深度學習。機器學習在本質就是尋找一個好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡能以任意進度逼近任意復雜度的連續(xù)函數(shù)。這個定理也被稱之為通用近似定理（UniversalApproximationTheorem）。這里的“Universal”，也有人將其翻譯成“通用的”，由此可見，這個定理的能量有多大。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡可在理論上解決任何問題。M-P神經(jīng)元模型是什么？現(xiàn)在所講的神經(jīng)網(wǎng)絡包括深度學習，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機理，它就是上世紀40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。深度人工智能學院卷積神經(jīng)網(wǎng)絡課程。廣西深度人工智能培訓價格多少

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    但這種成功例子太少了，因為手工設計特征需要大量的經(jīng)驗，需要你對這個領域和數(shù)據(jù)特別了解，然后設計出來特征還需要大量的調試工作。說白了就是需要一點運氣。另一個難點在于，你不只需要手工設計特征，還要在此基礎上有一個比較合適的分類器算法。同時設計特征然后選擇一個分類器，這兩者合并達到較優(yōu)的效果，幾乎是不可能完成的任務。仿生學角度看深度學習如果不手動設計特征，不挑選分類器，有沒有別的方案呢？能不能同時學習特征和分類器？即輸入某一個模型的時候，輸入只是圖片，輸出就是它自己的標簽。比如輸入一個明星的頭像，出來的標簽就是一個50維的向量（如果要在50個人里識別的話），其中對應明星的向量是1，其他的位置是0。這種設定符合人類腦科學的研究成果。1981年諾貝爾醫(yī)學生理學獎頒發(fā)給了DavidHubel，一位神經(jīng)生物學家。他的主要研究成果是發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)信息處理機制，證明大腦的可視皮層是分級的。他的貢獻主要有兩個，一是他認為人的視覺功能一個是抽象，一個是迭代。抽象就是把非常具體的形象的元素，即原始的光線像素等信息，抽象出來形成有意義的概念。這些有意義的概念又會往上迭代，變成更加抽象，人可以感知到的抽象概念。廣東深度智谷人工智能培訓

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