深度学习

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

目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科,包括计算机科学(图形、算法、理论、系统、体系结构),数学(信息检索、机器学习),工程学(机器人、语音、自然语言处理、图像处理),物理学(光学 ),生物学(神经科学)和心理学(认知科学)等等。许多科学家认为,计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

那么什么是计算机视觉呢? 这里给出了几个比较严谨的定义:

✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”(Ballard&Brown,1982)
✦ “从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”(Trucco&Verri,1998)
✦ “基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策”(Sockman&Shapiro,2001)

为什么要学习计算机视觉?
一个显而易见的答案就是,这个研究领域已经衍生出了一大批快速成长的、有实际作用的应用,例如:

  • 人脸识别: Snapchat 和 Facebook 使用人脸检测算法来识别人脸。
  • 图像检索:Google Images 使用基于内容的查询来搜索相关图片,算法分析查询图像中的内容并根据最佳匹配内容返回结果。
  • 游戏和控制:使用立体视觉较为成功的游戏应用产品是:微软 Kinect。
  • 深度学习——你需要了解的八大开源框架

    深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。

    目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等,这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果。

    下面让我们一起来认识目前深度学习中最常使用的八大开源框架:

    一.TensorFlow

    深度学习的关键术语

    摘要: 本文着重介绍了深度学习的一些关键术语,其中包括生物神经元,多层感知器(MLP),前馈神经网络和递归神经网络。对于初学者来说,掌握它们可以防止在学习请教时的尴尬~

    深度学习已经成为编程界的一股潮流,因为其在许多领域取得了令人难以置信的成功,使其在研究和工业领域广受欢迎。那么到底什么是深度学习呢?深度学习是应用深层神经网络技术:即利用具有多个隐藏层的神经网络结构来解决问题的过程。深度学习是一个过程,如数据挖掘,它采用深度神经网络架构,它是特定类型的机器学习算法。

    深度学习最近取得了令人吃惊的成就。但,至少在我看来,谨记一些事情是很重要的:

    1. 深度学习不是万能的——它不是一个解决所有问题的万能的解决方案。

    2.它不是传说中的王牌算法——深度学习不会取代所有其他机器学习算法和数据科学技术、或者至少它还没有证明如此。

    Deephi 的 Yi Shan 于 2018 年 1 月 9 日在法兰克福举办的 XDF 2018 Edge Track 上分享了一个用例演示。Yi Shan 讨论了在深度学习方面取得的成功,并分享了有关全栈深度学习推论解决方案的用例。

    作者:Steve Leibson,编译:黑夜

    说起AI相信大家肯定大家都不陌生,搞过深度学习的人可能都会碰到一个问题,那就是没有一个好的加速硬件,例如GPU,很难做深度学习。小编今天带大家走进一篇关于机器学习加速芯片的报告,来看一下未来的机器学习加速市场。在这篇名为“加速器:下一代机器学习芯片”的报告中,德勤全球预测,“到2018年底,用于加速数据中心机器学习的所有芯片中,超过25%将是FPGA,ASIC”。报告接着说道:“这些芯片将大大提高机器学习的使用率,使应用程序能够消耗更少的功率,同时变得更具相应能力,灵活性和处理能力,这将扩大其市场”。在后来的报告中指出:“机器学习应用还将售出20万多个FPGA和10万个ASIC芯片”。

    近日,Github 发布了一篇博客,预测了 2018 年开源项目的发展趋势,这些趋势可以帮助开发人员在共享知识的同时,寻求方法简化流程,并 get 新技能。

    去年,Github 有来自将近 200 个国家的 2400 万的开发者聚集在一起,共同编写更好更强大的代码。2017 年,从框架到数据可视化,共构建了 2500 多万个存储库,今年的数据似乎还会有所上升。

    今年,Github 整理了 2017 年社区上贡献者、访问者和最受欢迎活动的数据,以预测 2018 年开源项目的发展趋势。

    项目趋势

    跨平台开发

    DNNDK首次版本升级 1.10正式发布

    深鉴自主研发的国内首款深度学习开发SDK——DNNDK (Deep Neural Network Development Kit) 自2017年10月17日发布后,受到业内的广泛关注,也收获了许多肯定。为进一步完善DNNDK软件生态、提高工具链易用性,深鉴DNNDK团队进行了大量的完善和改进工作,完成了第一次版本升级——DNNDK v1.10!本次升级后的开发包已在深鉴官方网站正式上线,欢迎点击下载体验: http://www.deephi.com/zh-cn/dnndk.html

    升级背景

    DPU(Deep-learning Processor Unit,深度学习专用处理器)是深鉴科技为解决深度学习类应用重计算负载需求专门优化和设计的计算加速平台,支持图像和视频的分类 (Classification)、分割 (Segmentation)、检测 (Detection)、跟踪 (Tracking),以及语音识别 (Speech Recognition) 等各种AI场景类应用需求。DPU有一套专门针对DNN (深度神经网络) 算法设计的优化指令集,可灵活高效地支持各种神经网络算法。

    IDC中国于2017年12月发布了《机器学习、深度学习开源项目应用机会分析》,针对开源机器学习项目的商业化应用进展做了深入研究。 在此次研究中,我们调研了中国机器学习市场进展,研究了开源项目商业化应该考虑的问题,并且深入访谈了机器学习系统部署的案例,也分析了开源技术产品化的潜在机会。希望能够为开源技术使用者提供参考和借鉴。

    开源社区赋能+开发者高度热情+企业降本增效的需求驱动机器学习项目部署
    越来越多的行业组织开始部署机器学习、深度学习项目,这些项目中有很多技术组件来源于开源社区。用户基于开源框架开始在云服务中或者本地数据中心探索面向各种业务场景的行业应用解决方案。对机器学习有高度热情的开发者、开源社区的赋能、已被成功应用的社区开发模型,催生了正在增长的机器学习、深度学习市场。

    开源项目应该看什么

    机器学习和深度学习概念入门(上)

    1、人工智能、机器学习、深度学习三者关系

    对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解,有可能你每天都能听到这个概念,也经常提这个概念,但是你真的懂它们之间的关系吗?那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述。先看下三者的关系。

    人工智能包括了机器学习,机器学习包括了深度学习,他们是子类和父类的关系。

    下面这张图则更加细分。

    2、什么是人工智能

    同步内容