【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。【第二階段】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。【實戰部分】鳶尾花分類實戰、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。深度人工智能學院人工神經網絡基礎。甘肅深度智谷人工智能培訓價格

    機器學習要想做得好，需要走好三大步：（1）如何找一系列函數來實現預期的功能，這是建模問題；（2）如何找出一組合理的評價標準，來評估函數的好壞，這是評價問題；（3）如何快速找到性能較佳的函數，這是優化問題（比如說，機器學習中梯度下降法）。為什么要用神經網絡？深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知機就是一種深度學習結構。所以說到深度學習，就不能不提神經網絡。“神經網絡，是一種由具有自適應性的簡單單元構成并行互聯的網絡，它的組織結構能夠模擬生物神經系統對真實世界所作出的交互反應。”那為什么要用神經網絡學習呢？在人工智能領域，有兩大主流。首先是符號主義。符號主義的理念是，知識是信息的一種表達形式，人工智能的主要任務，就是處理好知識表示、知識推理和知識運用。主要方法論是，自頂向下設計規則，然后通過各種推理，逐步解決問題。很多人工智能的先驅（比如CMU的赫伯特?西蒙）和邏輯學家，很喜歡這種方法。但這個的發展，目前看來并不太好。吉林人臉識別人工智能培訓成都深度智谷科技AI教育品牌。

    在今年的CES上，人工智能大放異彩，受到各國科技人士關注，在我國，領導也曾這樣點名人工智能：“以互聯網為中心的新一輪科技和產業**蓄勢待發，人工智能、虛擬現實等新技術日新月異，虛擬經濟與實體經濟的結合，將給人們的生產方式和生活方式帶來**性變化。”人工智能的發展前景可見一頒。ZF加快智能制造產品研發和產業化2015年5月20日，ZF印發《中國制造2025》，部署推進實施制造強國戰略。根據規劃，通過“三步走”實現制造強國的戰略目標，其中第一步，即到2025年邁入制造強國行列。“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向。在《中國制造2025》中，智能制造被定位為中國制造的主攻方向。加快機械、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業生產設備的智能化改造，提高精良制造、敏捷制造能力。統籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品研發和產業化。發展基于互聯網的個性化定制、眾包設計、云制造等新型制造模式，推動形成基于消費需求動態感知的研發、制造和產業組織方式。建立優勢互補、合作共贏的開放型產業生態體系。加快開展物聯網技術研發和應用示范。

    比如，對于一張愛因斯坦的照片，我可以學習n個不同的卷積和函數，然后對這個區域進行統計。可以用不同的方法統計，比如著重統計中間，也可以著重統計周圍，這就導致統計的和函數的種類多種多樣，為了達到可以同時學習多個統計的累積和。上圖中是，如何從輸入圖像怎么到后面的卷積，生成的響應map。首先用學習好的卷積和對圖像進行掃描，然后每一個卷積和會生成一個掃描的響應圖，我們叫responsemap，或者叫featuremap。如果有多個卷積和，就有多個featuremap。也就說從一個開始的輸入圖像（RGB三個通道）可以得到256個通道的featuremap，因為有256個卷積和，每個卷積和表示一種統計抽象的方式。在卷積神經網絡中，除了卷積層，還有一種叫池化的操作。池化操作在統計上的概念更明確，就是一個對一個小區域內求平均值或者求max值的統計操作。帶來的結果是，如果之前我輸入有兩個通道的，或者256通道的卷積的響應featuremap，每一個featuremap都經過一個求max的一個池化層，會得到一個比原來featuremap更小的256的featuremap。深度人工智能學院智慧交通項目。

    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”。深度人工智能學院深度強化學習課程。甘肅深度智谷人工智能培訓價格

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    明確了各個神經元“糾偏”的職責之后，下面就可以依據類似于感知機學習，通過如下加法法則更新權值：對于輸出層神經元有：對于隱含層神經元有：在這里，η∈(0,1)表示學習率。在實際操作過程中，為了防止錯過極值，η通常取小于。hj為神經元j的輸出。xjk表示的是神經單元j的第k個輸入。題外話：LeCun成功應用BP神經網絡在手寫郵編識別之后，與LeCun同在一個貝爾實驗室的同事VladimirVapnik（弗拉基米爾·萬普尼克），提出并發揚光大了支持向量機(SupportVectorMachine)算法。SVM作為一種分類算法，對于線性分類，自然不在話下。在數據樣本線性不可分時，它使用了所謂“核機制(kerneltrick)”，將線性不可分的樣本，映射到高維特征空間(high-dimensionalfeaturespace)，從而使其線性可分。自上世紀九十年代初開始，SVM在圖像和語音識別等領域，獲得了廣大而成功的應用。在手寫郵政編碼的識別問題上，LeCun利用BP算法，把錯誤率整到5%左右，而SVM在1998年就把錯誤率降到低至。這遠超越同期的傳統神經網絡算法。就這樣，萬普尼克又把神經網絡研究送到了一個新的低潮！甘肅深度智谷人工智能培訓價格

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