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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 深度學習

一文讀懂｜什么是機器學習

  • 機器學習定義機器學習（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進行預測。機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習（Deep Learning）等算法。機器學習的基本思路是模仿人類學習行為的過程，如我們在現(xiàn)實中的新問題一般是通過經(jīng)驗歸納，總結(jié)規(guī)律，從而預測未來的過程。機器學習的基本過程如下：機器學習基本過程機器學習發(fā)展簡史從機器學習發(fā)展的過程上來說，其發(fā)展的時間軸如下所示：機器學習發(fā)展歷程從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾
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一文總結(jié)：人工智能、機器學習、深度學習的關(guān)鍵技術(shù)概念及 Edge AI 的行業(yè)發(fā)展前景

  • 文章 概述本文介紹了人工智能（AI）、 機器學習（ ML）、深度學習（DL）和邊緣人工智能（Edge AI ）的 概念、特性及應用領(lǐng)域 ，詳細闡述了ML的各種 訓練模式 ，包括監(jiān)督式、非監(jiān)督式、半監(jiān)督式、強化學習和自監(jiān)督學習，并介紹了它們在各個領(lǐng)域的應用。最后，文章總結(jié)了AI、ML和Edge AI對各行各業(yè)的影響和未來 發(fā)展前景 ，強調(diào)它們將不斷推動創(chuàng)新，為全球經(jīng)濟和社會帶來更加智能、便捷的生活方式。人工智
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MCX N系列NPU智能驅(qū)動AI咖啡機，重塑咖啡研磨新境界！

  • MCX N系列NPU, 作為先進的人工智能處理器，以其強大的計算能力和高效的算法優(yōu)化，不僅能夠處理復雜的圖像識別任務，還能在咖啡研磨過程中實現(xiàn)精準控制，確保每一粒咖啡豆都能得到恰到好處的處理。為AI咖啡機注入了前所未有的智能動力！先說結(jié)論，利用150MHz MCX N的NPU去推理咖啡豆烘焙程度(39mS)比用400MHz的M7內(nèi)核推理(109mS)快了3倍!作為一名“咖市”的“MCU系統(tǒng)與應用工程師”一直為研磨咖啡豆的顆粒度而感到苦惱，每次換豆都要浪費2次18克豆子去實現(xiàn)“18克豆，10bar，30秒內(nèi)
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TFLite模型的開盲盒體驗

  • TFLite模型的開盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過神經(jīng)網(wǎng)絡模型的伙伴，都不會對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個輕量級推理庫，它的主要目標是在移動端和嵌入式設備上部署深度學習模型。為了在這些設備上運行，需要將訓練好的TensorFlow模型轉(zhuǎn)換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉(zhuǎn)換過程包括模型轉(zhuǎn)化、部署和優(yōu)化三個步驟，旨在提升運算速度并減少內(nèi)存、顯存占用。具體來說，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結(jié)構(gòu)為一個M
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Firefly DL小巧輕便，嵌入式深度學習加速部署

  • 近年來，機器視覺系統(tǒng)越來越多地基于可變條件進行自動化決策。開發(fā)這些系統(tǒng)所需的時間和精力可能會讓人望而卻步。而深度學習的出現(xiàn)正在改變這一局面，并使自動化決策觸手可及。開源庫、Nvidia硬件和FLIR相機等資源正在幫助實現(xiàn)這一變化。走進深度學習“一張圖片勝過千言萬語”這句話在機器視覺領(lǐng)域里從未像今天這樣真實。機器視覺可以將數(shù)千甚至數(shù)百萬行代碼用簡單地經(jīng)過圖片和少量編碼訓練后的的神經(jīng)網(wǎng)絡所代替。深度學習是一種機器學習形式，它使用在輸入和輸出節(jié)點之間有許多“深層”層的神經(jīng)網(wǎng)絡。通過在大數(shù)據(jù)集上訓練網(wǎng)絡，可以創(chuàng)建
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基于深度學習的智能電網(wǎng)短期日負荷曲線預測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

  • 短期電力負荷精準預測對發(fā)電容量與輸電方式的合理調(diào)度、確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行起著至關(guān)重要的作用。本文針對負荷數(shù)據(jù)基數(shù)大、難提取、負荷預測影響因素多等問題，運用Mysql數(shù)據(jù)庫和Python爬蟲技術(shù)構(gòu)建了短期負荷曲線預測基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，提高了數(shù)據(jù)的存取效率；針對電力負荷的隨機波動性，運用Pandas、關(guān)聯(lián)分析算法完成了缺失值處理和影響因素與用電負荷的相關(guān)性分析；為提高預測精度，探索使用了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶網(wǎng)格和注意力機制的多元混合神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
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視覺慣性導航融合算法研究進展

  • 視覺慣性導航一直是無人駕駛與機器人領(lǐng)域重點、難點環(huán)節(jié)。首先介紹經(jīng)典算法框架，從基于最優(yōu)平滑算法和預積分理論兩個層面介紹經(jīng)典視覺慣性融合算法。然后介紹新型算法框架，主要在深度學習基礎(chǔ)上，從對整體框架學習的程度，將新型視覺慣性融合算法分為兩類，部分學習和整體學習，最后介紹了主流算法中關(guān)鍵技術(shù)與未來展望。
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基于深度學習的跌倒檢測技術(shù)對比與分析*

  • 基于意外跌倒是造成老年人受傷、失能及死亡的主要原因，對近年來關(guān)于深度學習的跌倒檢測研究進行了介紹。根據(jù)跌倒檢測工作流程，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓練及狀態(tài)識別幾個方面進行了詳細介紹，并對已有的基于深度學習的跌倒檢測方法進行分析與比較，為將來的應用研究提供參考，并對將來的發(fā)展方向提出一些思考。
  • 關(guān)鍵字： 深度學習  跌倒檢測  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡  長短期記憶網(wǎng)絡  202212  

深度學習模型的云邊協(xié)同訓練和部署*

  • 將云邊協(xié)同技術(shù)應用到深度學習模型的訓練和部署，可以解決目前工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域深度學習模型訓練和部署方法的不足，使模型的訓練和部署更加安全、高效、智能化、低成本。
  • 關(guān)鍵字： 云邊協(xié)同  深度學習  服務器部署  202212  

一種改進的可遷移深度學習模型*

  • 摘 要：本文設計了一種改進的可遷移深度學習模型。該模型能夠在離開可靠的訓練環(huán)境（其中存在標簽）并被 置于純粹的無標簽數(shù)據(jù)的領(lǐng)域時，輸出依然可以持續(xù)得到改善，這種訓練方式可以降低對監(jiān)督學習的依賴程度。關(guān)鍵詞：可遷移；深度學習；無標簽*基金項目：湖南省教育廳科學研究課題“基于深度學習的智能無人機目標檢測算法研究”(20C0105)；湖南省 自然科學基金項目《基于高光譜特征信息融合的油菜籽品質(zhì)參數(shù)反演與建?！罚?021JJ60093）；校級培育項目 “基于深度學習的目標檢測算法研究”(22mypy15)1
  • 關(guān)鍵字： 202210  可遷移  深度學習  無標簽  

基于圖結(jié)構(gòu)的圖像注意力網(wǎng)絡

  • 摘要：雖然現(xiàn)已有許多關(guān)于圖像注意力機制的研究，但是現(xiàn)有的方法往往忽視了特征圖的全局空間結(jié)構(gòu)和空 間注意力與通道注意力的聯(lián)系。所以本文提出了一種基于整個空間拓撲結(jié)構(gòu)的注意機制，將特征圖映射成結(jié)點 與特征的形式，再借助圖卷積網(wǎng)絡的特性，得以從整個空間學習特征權(quán)重圖。其次空間注意力與通道注意力一 體化結(jié)構(gòu)能夠更有效地學習特征權(quán)重。通過多個實驗測試表明，在圖像分類和人臉識別任務中，展現(xiàn)了優(yōu)異的 性能和普遍適用性。關(guān)鍵詞：深度學習；注意力機制；圖像分類；人臉識別 隨著計算機性能的提升，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (co
  • 關(guān)鍵字： 202207  深度學習  注意力機制  圖像分類  人臉識別  

直覺有害！Facbook最新研究：易于解釋的神經(jīng)元會誤導DNN的學習

  • 　　編譯|蔣寶尚　　關(guān)于AI是什么，學界和業(yè)界已經(jīng)給出了非常多的定義，但是對于AI理解，探討尚不足。換句話說，計算機科學家解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNNs）的能力大大落后于我們利用其取得有用結(jié)果的能力。　　當前理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡的常見做法是在單個神經(jīng)元特性上“折騰”。例如，激活識別貓圖像的神經(jīng)元，而關(guān)閉其他神經(jīng)元的“控制變量法”。這種方法的學術(shù)術(shù)語叫做“類選擇性”?！　∮捎谥庇^和易理解，“類選擇性”在學界廣泛應用。誠然，在訓練過程中，這類可解釋的神經(jīng)元確實會“選擇性地”出現(xiàn)在各種不同任務網(wǎng)絡中。例如，預測產(chǎn)品評論
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為什么深度學習如此容易被愚弄？AI研究員正努力修復神經(jīng)網(wǎng)絡缺陷

  • 　　來源：nature　　編譯：張大筆茹、小七　　假設一輛自動駕駛汽車看到停車標志時并沒有減速，而是加速駛?cè)肓朔泵Φ氖致房冢瑥亩鴮е铝私煌ㄊ鹿?。事故報告顯示，停車標志的表面粘了四個小的矩形標志。這說明一些微小擾動就能愚弄車載人工智能（AI），使其將“停止”一詞誤讀為“限速45”?！　∧壳埃祟愂录€未發(fā)生，但是人為擾動可能影響AI是非常現(xiàn)實的。研究人員已經(jīng)展示了如何通過粘貼紙來欺騙AI系統(tǒng)誤讀停車標志，或者通過在眼鏡或帽子上粘貼印刷圖案來欺騙人臉識別系統(tǒng)，又或者通過在音頻中插入白噪聲使語音識別系統(tǒng)產(chǎn)生錯
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DNNBrain：北師大團隊出品的用于映射深層神經(jīng)網(wǎng)絡到大腦的工具箱

  • 導讀深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)通過端到端的深度學習策略在許多具有挑戰(zhàn)性的任務上達到了人類水平的性能。深度學習產(chǎn)生了具有多層抽象層次的數(shù)據(jù)表示;然而，它沒有明確地提供任何關(guān)于DNNs內(nèi)部運作的解釋，換句話說它的內(nèi)部運作是一個黑盒子。深度神經(jīng)網(wǎng)絡的成功吸引了神經(jīng)科學家，他們不僅將DNN應用到生物神經(jīng)系統(tǒng)模型中，而且還采用了認知神經(jīng)科學的概念和方法來理解DNN的內(nèi)部表示。盡管可以使用諸如PyTorch和TensorFlow之類的通用深度學習框架來進行此類跨學科研究，但是使用這些框架通常需要高級編程專家和全面的數(shù)學知
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CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡)的內(nèi)部網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的區(qū)別

  • 先說DNN，從結(jié)構(gòu)上來說他和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡）沒什么區(qū)別，但是神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展時遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經(jīng)元不能表示異或運算，科學家通過增加網(wǎng)絡層數(shù)，增加隱藏層可以表達。并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)直接決定了它對現(xiàn)實的表達能力。但是隨著層數(shù)的增加會出現(xiàn)局部函數(shù)越來越容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，用數(shù)據(jù)訓練深層網(wǎng)絡有時候還不如淺層網(wǎng)絡，并會出現(xiàn)梯度消失的問題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)，在BP反向傳播梯度時，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達到調(diào)節(jié)參數(shù)
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