神经网络

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、cnn实现minist代码 二、多层感知器实现minist代码 三、逻辑回归实现minist代码 总结 前言 minist数字识别，是深度学习入门数据集。这里使用了三种方式来实现对minist数字分类。分别是逻辑回归，多层感知机，以及我们熟悉的cnn(卷积神经网络)。这里是基于tensorflow来实现的代码，很好入门。 一、cnn实现minist代码 import time import tensorflow as tf import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from tensorflow . examples . tutorials . mnist import input_data mnist = input_data . read_data_sets ( 'Minist_data' , one_hot = True ) #参数初始化 input_num = 784 # 输入的列数 labels = 10 #输出的列数 batchsize = 128 #训练集每一批次的照片 max_epochs = 1000 #迭代的次数 dropout = 0.85 #这里设置的x ,

Spring中获取request的几种方法，及其线程安全性分析 前言 本文将介绍在Spring MVC开发的web系统中，获取request对象的几种方法，并讨论其线程安全性。 原创不易，如果觉得文章对你有帮助，欢迎点赞、评论。文章有疏漏之处，欢迎批评指正。 欢迎转载，转载请注明原文链接： http://www.cnblogs.com/kismetv/p/8757260.html 目录 概述 如何测试线程安全性 方法1：Controller中加参数 方法2：自动注入 方法3：基类中自动注入 方法4：手动调用 方法5：@ModelAttribute方法 总结 概述 在使用Spring MVC开发Web系统时，经常需要在处理请求时使用request对象，比如获取客户端ip地址、请求的url、header中的属性（如cookie、授权信息）、body中的数据等。由于在Spring MVC中，处理请求的Controller、Service等对象都是单例的，因此获取request对象时最需要注意的问题，便是request对象是否是线程安全的：当有大量并发请求时，能否保证不同请求/线程中使用不同的request对象。 这里还有一个问题需要注意：前面所说的“在处理请求时”使用request对象，究竟是在哪里使用呢？考虑到获取request对象的方法有微小的不同，大体可以分为两类： 1)

　　学习人工智能除了要构建自己的基础知识框架以外，还要注重实战项目的练习，这样才能达到灵活掌握人工智能技术的目的。因此，大家在选择人工智能培训机构的时候，一定要考察培训课程中有没有实战项目。以博学谷的人工智能培训课程为例，下面一起来看看相关的实战项目内容。 　　实战项目一：人脸识别打卡 　　随着人工智能时代的到来，各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术，可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。本次人工智能培训主要介绍了百度AI的三大平台：机器学习平台、深度学习平台、人工智能平台，并对人工智能平台包含的三大主流技术：图像、语音、自然语言处理进行了深入讲解，最后以“人脸识别打卡”案例，详细讲解了项目架构设计和开发流程。学完本课程，不仅可以掌握图像、语音和自然语言处理API的使用，而且可以利用API实现具体应用的开发。 　　实战项目二：商品物体检测 　　物体检测是计算机视觉中最常见应用之一，有极为广泛的用途。本课程从目标检测算法出发，对各个算法进行了全面细致的讲解，然后讲解了数据集标记与处理的相关内容，最后以一个实战项目“商品物体检测”为例，讲解了整个项目的架构设计，以及整个项目的开发流程。学完本课程不仅可以掌握目标检测算法的原理、模型训练工具的使用，而且可以掌握利用TensorFlow Serving完成模型部署以及客户端编写能力。 　　实战项目三：AI游戏

文章 1 Generative and Discriminative Text Classification with Recurrent Neural Networks 时间： 2017 机构：Google DeepMind 生成模型： generative 判别模型： discrimination 作者支持生成模型比判别模型具有更加优异的性能，经过生成模型和判别模型的建模给出结论。 判别模型使用 LSTM 的变体（增加了 peephole 到每一个门上，则每一个门都会受到上一节点的 cell 的影响），当给定了文本类别标签后最大化条件概率： P （ y|x;W,V ） 生成模型是基于类的语言模型，命名为共享 LSTM ，通过类别 class 来共享参数，包括：词向量矩阵 V ， LSTM 参数 W ， softmax 参数 U 。新颖之处，这样会产生一个条件模型，这个模型可以通过给定标签的词向量来共享参数；而在传统的生成模型中，每一个标签都有一个独立的 LM 。 文中的生成模型和判别模型具有很多相似性，不同的是体现在训练的过程中，生成模型要最大化联合概率： 实验： 数据集：来源：http://goo.gl/JyCnZq ，资源包括： 新闻分类，情感分析， Wikipedia 文章分类，问答文本 数据列表： 基线 model ： Na¨ıve Bayes classifier

Instant Object Detection in Lidar Point Clouds 传感器：VLP-64 主要工作：完整的激光雷达语义环境感知方案，通过将点云投影到地面栅格图，按照点的密度和最高高度、最大高度差，将点云分为建筑物表面、低矮物体、较高物体，而后按照点云的密度变化将点云进行聚类，再讲点云按照最大面积的方向，投影为90*90的深度图，通过CNN进行分类，最后一步是按照环境的语义信息进行分类结果的纠正，修正点云聚类等造成的错误。 数据集为： 需要联系作者获取密码方可下载 Pedestrian Recognition Using High-definition LIDAR 发表于2011的IEEE会议论文 文章主要是在三维点云中进行行人检测,主要关键部分有以下两点: 特征提取:提出了Z方向的分块点云密度作为特征,将点云块的反射强度作为特征算子的输入值,考虑了反射强度的信息,对于较远的目标,集合信息较弱的情况下,效果提升明显. 将之前提取的特征向量作为输入,采用SVM算法进行分类,文章的效果提升明显. The slice feature and the distribution of the reflection intensities are proposed to improve the recognition performance at a long

　　随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代。在深度学习不断突破和发展的形势下，人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。如今，人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么，人工智能工程师一般需要学什么呢? Python基础、数据科学库、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘以及图像处理这些知识点一个都不能少。 　　1、编程语言 　　众所周知，Python是人工智能的首选语言，因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。 　　2、数据科学库 　　科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。 　　3、人工智能核心技术 　　说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法

前言 最近准备开始认真的梳理一下目标检测的相关算法，组合成一个目标检测算法系列。之前看到了一张特别好的目标检测算法分类的甘特图，但忘记是哪里的了，要是原始出处请提醒我标注。 我也会按照这个图来讲解目标检测算法。 背景介绍 什么是目标检测 所谓目标检测就是在一张图像中找到我们关注的目标，并确定它的类别和位置，这是计算机视觉领域最核心的问题之一。由于各类目标不同的外观，颜色，大小以及在成像时光照，遮挡等具有挑战性的问题，目标检测一直处于不断的优化和研究中。 目标检测算法分类 上面那张甘特图已经说明了目标检测算法主要分为两类，即： Two Stage目标检测算法。这类算法都是先进行区域候选框生成，就是找到一个可能包含物体的预选框，再通过卷积神经网络进行分类和回归修正，常见算法有R-CNN，SPP-Net，Fast-RCNN，Faster-RCNN和R-FCN等。 One Stage目标检测算法。这类算法不使用候选框生成，直接在网络中提取特征来预测物体的分类和位置。常见的One-Stage算法有：YOLO系列，SSD，RetinaNet。 RCNN算法 贡献 RCNN是第一个使用卷积神经网络来对目标候选框提取特征的目标检测算法。同时，RCNN使用了微调(finetune)的技术，使用大数据集上训练好的分类模型的前几层做backbone，进行更有效的特征提取。 RCNN总览 看下图： 首先

Xilinx FPGA都有一个独特的 ID ，也就是 Device DNA ，这个 ID 相当于我们的身份证，在 FPGA 芯片生产的时候就已经固定在芯片的 eFuse 寄存器中，具有不可修改的属性。 在xilinx 7series 和 7series 以前，ID 都是 57bit 的，但是在 Xilinx 的 Ultraslace 架构下是 96bit 。 获取 Device DNA JTAG获取 Vivado 中通过 JTAG 查看 DNA PORT信息。 Primitive 获取 Xilinx 的提供的 DNA_PORT Primitive模型和时序图如下 原语 7系列（A7/K7/Z7/V7）的FPGA使用如下原语 DNA_PORT #( .SIM_DNA_VALUE(57'h000000000000000) // Specifies a sample 57-bit DNA value for simulation ) DNA_PORT_inst ( .DOUT(DOUT), // 1-bit output: DNA output data. .CLK(CLK), // 1-bit input: Clock input. .DIN(DIN), // 1-bit input: User data input pin. .READ(READ), // 1-bit input:

https://www.toutiao.com/i6644852565341110791/ 利用深度学习来预测股票价格变动（长文，建议收藏） 原创 不靠谱的猫 2019-01-10 21:01:39 完整架构概述 在这篇文章中，我将创建一个预测股票价格变动的完整过程。我们将使用生成对抗网络（GAN）与LSTM（一种循环神经网络）作为生成器，使用卷积神经网络CNN作为鉴别器。我们使用LSTM的原因很明显，我们正在尝试预测时间序列数据。为什么我们使用GAN，特别是卷积神经网络（CNN）作为鉴别器呢？这是一个很好的问题：稍后会有特别的部分。 当然，我们将详细介绍每个步骤，但最困难的部分是GAN：成功训练GAN的非常棘手的部分是获得正确的超参数集。出于这个原因，我们将使用贝叶斯优化（还有高斯过程）和深度强化学习（DRL）来决定何时以及如何改变GAN的超参数。在创建强化学习时，我将使用该领域的最新进展，例如Rainbow和PPO。 我们将使用许多不同类型的输入数据。除了股票的历史交易数据和技术指标，我们将使用NLP的最新进展（使用“BERT，对NLP进行迁移学习）来创建情感分析（作为基本面分析的来源） ），用于提取整体趋势方向的傅里叶变换，用于识别其他高级特征的栈式自动编码器，用于查找相关资产的特征投资组合，差分整合移动平均自回归模型（ARIMA））对于股票函数近似

编者按： 届时也请大家关注我们的“AI科技女性专题”，还有精彩的AI TIME论道，6月智源大会见！ 长按上图或点击「阅读原文」免费注册参会 2020年，是一个十年的结束，也是下一个十年的开始。 过去十年，人工智能在深度学习算法、大规模算力和新型芯片、互联网收集的海量数据等因素的共同驱动下，经历了波澜壮阔的迅速发展，开始深刻改变我们生活、学习和工作的方方面面。 未来十年，人工智能将如何发展，如何影响整个社会？这将是一项复杂的系统工程——如何构建多学科开放协同的创新体系，如何推进人工智能与经济社会发展深度融合，如何建立人工智能安全可控的治理体系，如何与各国携手开展重大共性挑战的研究与合作？这些问题都亟须全球学术和产业界有识之士共同探索。 2020年6月21-24日 ， 第二届 北京智源大会 （ 官网：https://2020.baai.ac.cn ）将邀请 包括6位图灵奖获得者、10多院士在内的上百位人工智能领袖 ，回顾过去，展望未来，深入系统探讨“ 人工智能的下一个十年 ”。 01 口碑盛会，内行人的视角 2019年，首届北京智源大会定位 “真正内行的AI盛会”，向世界展示了北京人工智能开放、活跃、重视可持续发展的面貌。 2020北京智源大会继续关注国际性、权威性和专业性，以营造学术氛围，促进国际交流与合作，打造世界人工智能学术高地