深度学习

11月1日-2日,研华公司在苏州举办的首届研华物联网共创峰会圆满结束,超过五千位来自全球的研华客户、合作伙伴参与了此次盛会。作为工业物联网、智慧工厂、城市、医疗、能源等领域的重要芯片提供商, 赛灵思公司应邀参加了此次大会,通过演讲和演示, 突出展示了赛灵思致力于打造灵活应变、万物智能世界的深度学习解决方案。

会议期间, 赛灵思大中华区技术销售高级总监周海天和赛灵思大中华区业务拓展总监朱勇,赛灵思台湾区域销售经理王汉杰,赛灵思大客户销售总监沈超,以及深鉴技术团队的AI 解决方案高级市场经理付祺伟等,网络通讯事业群副总经理杨建忠先生、研华中国区大客户总监黄荣基先生,以及研华业务团队、软件研发和市场营销主管等, 并进行了深度的商务会谈。周海天先生分享了赛灵思在大中华区的业务策略、市场开发及数据中心、人工智能方面的产品布局,研华也展示了赋能全球物联网及共建强大生态链的公司愿景,双方对未来在大中华区的进一步合作前景感到非常振奋和期待。

这些深度学习术语,你了解多少?(上)

对于一个新手来说,深度学习术语可能非常难以理解。本表试图解释深度学习常用术语并链接到原始参考,以帮助读者深入了解特定主题。

深度学习与“一般”的机器学习术语之间的界限非常模糊。例如,我这里不包括“交叉验证”,因为它是一种通用技术,用于整个机器学习。但是,我加入了softmax或word2vec等术语,因为它们通常与深度学习相关,即使它们不是深度学习技术。

激活函数
为了让神经网络学习复杂的决策边界,我们将非线性激活函数应用于其某些层。常用的函数包括sigmoidtanhReLU(整流线性单元)及它们的变体。

Adadelta

魔视智能,嵌入式人工智能自动驾驶领导者,在赛灵思开发者论坛( XDF)宣布基于魔视智能先进的嵌入式深度学习技术的辅助自动驾驶产品已经领先在国产一线乘用车主机厂项目上正式量产落地。XDF是一个连接软硬件及系统开发者与赛灵思及合作伙伴和业界领袖并进行深度交流的行业盛会。

魔视智能已经在和包括比亚迪,北汽新能源,一汽,众泰等国内的一线整车主机厂进行不同LEVEL等级,面向多个产品方向,满足多个应用场景的自动驾驶项目合作。魔视智能还和包括转向和刹车执行器,智能网联,仪表,新能源动力系统总成,雷达在内的多个一级体系供应商进行多种形式的深入产品合作。到目前为止,魔视智能已经和18个主机厂OEM及TIE1进行量产和产品研发合作,已有包括乘用车和商用车在内的9个项目正式定点。自18年6月正式批量量产至今,累计出货已经超过万台规模。

魔视智能创始人 & CEO 虞正华博士说:“我们很高兴在公司创立很早期的阶段就选择了XILINX 的车规级 FPGA 作为我们的深度学习嵌入式实现的硬件平台,并建立了紧密的策略合作关系。魔智智能还将继续利用领先的人工智能技术,推动汽车智能化,实现更自由和更安全的自动驾驶。”

用Python 进行深度学习

摘要: 深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习!

人脑模拟

深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元,它们之间有数万个连接。很多情况下,深度学习算法和人脑相似,因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元(神经元),这些编译单元(神经元)在独立的情况下都不太智能,但是当他们相互作用时就会变得智能。

我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索,你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像。-杰弗里·辛顿

神经元

神经网络的基本构建模块是人工神经元,它模仿了人类大脑的神经元。这些神经元是简单、强大的计算单元,拥有加权输入信号并且使用激活函数产生输出信号。这些神经元分布在神经网络的几个层中。

深度学习与神经网络:最值得关注的6大趋势

神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中多个相互连接的细胞,这样它就能从环境中学习,识别不同的模式,进而做出与人类相似的决定。

典型的神经网络是由数千互连的人工神经元组成,神经元是构成神经网络的基本单位。这些神经元按顺序堆叠在一起,以称为层的形式形成数百万个连接。单位划分如下:
1. 输入单元:用于接收外部环境的信息;
2. 隐藏单元:隐藏层将所需的计算及输出结果传递给输出层;
3. 输出单元:输出信号表明网络是如何响应最近获得的信息。

多数神经网络都是“全连接的”,也就是说,每一个隐藏单元和输出单元都与另一边的所有单元相连接。每个单元之间的连接称为“权重”,权重可正可负,这取决于它对另一个单元的影响程度。权重越大,对相关单元的影响也就越大。

前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层,各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。

下面将就神经网络与深度学习发展的几大重要趋势进行讨论:

2018年8月3日,智能驾驶辅助技术供应商极目智能发布旗下最新车规级视觉ADAS解决方案JM600 V3.0,该系统搭载Xilinx高性能FPGA平台,整合极目在深度学习技术方面的最新研发成果,实现了性能、成本等方面的最佳平衡,是当前业界最具竞争力的FPGA视觉方案。

极目JM600 V3.0系统主要针对前装乘用车和商用车市场,将于今年Q3量产。

备受青睐,大型客车企业客户份额排名第一

凭借在技术领先性与成熟度、服务体系等方面的综合优势,目前极目智能已向苏州金龙、厦门金旅、潍柴动力、上海申龙、青年汽车、珠海银隆、上海万象等多家国内TOP15商用客车企业批量供货,在前装客车领域的大型主机厂客户份额占比50%以上,遥遥领先同类供应商。

同时,极目也在积极拓展卡车及乘用车市场,目前已与数家TOP 10厂商达成合作。

在后装市场上,极目智能已与苏交科、中石油、上海国际汽车城、新加坡警察部队(Singapore Police Force)等国内外大型车队进行合作,并与中国大地保险总部率先在国内多个省市合作推动ADAS车险风控业务落地,后装业务涉及车队管理、营运车险、智慧公交等多个领域。

极目「三板斧」,打造业界最具竞争力的FPGA视觉方案

1) 系统功能丰富,性能领先

人脑为何如此高效?比计算机究竟强在哪儿?

大脑是一个非常复杂的器官。人脑含有约1000亿个神经元,神经元之间的连接多达100万亿。人们常将人脑与另一套具有强大问题解决能力的复杂系统相比较:即数字计算机。人脑和计算机都含有大量基本单元,人脑中为神经元,计算机中为晶体管。这些基本单元都可组成复杂回路,处理电信号形式的信息。大体来看,人脑与计算机的架构十分相似,均由负责输入、输出、重要处理和记忆储存的几大回路构成。

但人脑与计算机相比,究竟谁的问题解决能力更胜一筹呢?考虑到计算机技术在近几十年中的飞速进步,你也许会认为计算机占了上风。经过特殊设计和编程的计算机的确在许多复杂游戏中打败了人类高手,如上世纪90年代打败了国际象棋大师、前几年又在围棋比赛中取胜;计算机在百科知识竞赛中也表现突出,如美国电视节目《危险边缘》。但在许多日常任务中,人类总是完胜计算机,比如在图片中辨认一辆自行车、或在拥挤的街道上寻找一名特定的行人,又比如伸手拿过杯子、并顺利将杯子送到嘴边等等。在概念化和想象力方面,人类更是赢得毫无悬念。

深度学习三大框架对比

人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出,顾名思义用计算机来构造复杂的,拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展,在2012年后,得益于数据量的上涨,运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分,即让机器具备观察和感知能力,可以一定程度的理解和推理,预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能,即让机器获得自适应能力,解决一些之前还没遇到过的问题,而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

弱人工智能有希望取得突破,是如何实现的,“智能”又从何而来呢?这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

一、机器学习概念
机器学习是一种实现人工智能的方法。

你不应该忽略的五个机器学习项目一览

摘要: 本文介绍5个新的机器学习项目,这些项目你可能还没有听说过,但确实对项目开发有所帮助,感兴趣的读者可以动手实践一下。

随着人工智能和深度学习的兴起,网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目,都含有潜在新的机器学习想法,且全都是用Python实现。下面简单介绍下这五个项目,感兴趣的可以自己上手复现一下,说不定会对自己的项目产生一些新的想法。

1.实时损失曲线图(Live Loss Plot)

深度学习的常用概念

常用概念

(1)神经元
神经元将输入数据经过非线性激活函数(logistic sigmoid 函数)转换后进行输出,一般情况下一个神经元会有几个输入连接和几个输出连接

单个神经元

单个神经元

(2)输入层
有多个输入值组成,每个输入必须是线性无关的

(3)隐藏层
区别于输入和输出层。输入值进入隐藏层经过加权计算与及一组非线性函数(大多数时候非线性)转换后,将这些值输出传递给下一层。

神经网络示意图

神经网络示意图

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