【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化方法與問題優化。【實戰部分】圖片分類實戰、房價預測【課程目標】了解及學習變量作用域與變量命名。搭建多層神經網絡并完成優化。）正則化優化神經網絡。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?！緦崙鸩糠帧盔S尾花分類實戰、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)對于分類算法的優化過程，掌握數據降維方法應用。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，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))數據做好，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。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。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，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能力針對不同行業和業務場景進行了封裝，并提供了可視化開發工具和自優化能力，降低了企業和個人使用AI技術的門檻。場景為王：構建高質量AI模型AI兵工廠開放數據收集和標注能力，積累業務場景數據，人人都能參與AI定制，并復用已有模型，提高收集、標注數據的效率。同時內嵌運營商、零售、公安、交通、金融等多個領域的業務數據、行業字典和算法模型，支持自動化建模和調參，具備持續學習不斷優化的能力，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過程解耦成數據標注、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等技術實現自動化建模調參，以及持續自優化更是將準確率升到了95%左右。用戶只需關注數據和業務目標本身。
標檢測一、目標檢測的發展過程上圖是從1998年到2018年，目標檢測文章發表數量變化圖，數據來源于谷歌學術。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，在深度學習出現之前，經常被廣泛應用于通用目標檢測。DPMDPM是傳統算法的老大，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，現在都在沿用，例如難例挖掘，Bbox回歸。所以其作者被VOC頒發了“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，然后通過數據訓練，不斷改善模型中的參數，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元的組合。因此，可以在網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。這種受神經科學的啟發的網絡，被稱之人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個網絡的升級版，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。而人工神經網絡“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元的隱藏層，多層前饋網絡能以任意進度逼近任意復雜度的連續函數。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，神經網絡可在理論上解決任何問題。M-P神經元模型是什么？現在所講的神經網絡包括深度學習，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經元的工作機理，它就是上世紀40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經元模型”。深度人工智能學院卷積神經網絡課程。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驗，需要你對這個領域和數據特別了解，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年諾貝爾醫學生理學獎頒發給了DavidHubel，一位神經生物學家。他的主要研究成果是發現了視覺系統信息處理機制，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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