神经网络

　　自2009年深度学习崛起以来，第三波人工智能浪潮席卷全球，推动了新一波技术革命。 　　在这波澜壮阔的11年，我们见证了技术突破、应用创新与产业变革。 　　技术上，深度学习首先带来计算机视觉、语音识别等领域的突破，让机器识别的准确率一步步突破人类水平；在应用上，深度学习、强化学习、联邦学习等学习范式在安防、游戏、金融等不同场景带来新的创新。人工智能技术，在这些领域由点到面的落地应用，逐步推动着整个产业的变革。 　　技术变革，需要不断的推陈出新。在这11年中，如果说前半期是深度学习的时代，那么近年来我们能够看到更多不同的概念继续推动这人工智能的发展：符号主义、因果关系、联邦学习，等等。 　　2020年，是一个十年的结束，也是下一个十年的开始。 　　在未来的十年，人工智能技术将如何发展？如何推动AI技术在医疗、交通等领域的落地应用？如何构建AI基础设置、规范AI伦理，都是当前人工智能领域亟待解决的问题。 　　依托北京在人工智能领域的科研和人才优势，第二届北京智源大会将于6月21-24日线上开幕。 　　此届大会围绕技术、应用、基础设施等话题，广泛邀请国内外人工智能领域的顶级专家学者，探索人工智能前沿科技发展趋势，对人工智能基础研究发展现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题展开分享与讨论。本届大会主席由智源研究院理事长、源码资本投资合伙人 张宏江

神经清洁：神经网络中的后门攻击识别与缓解 Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks Bolun Wang∗†, Yuanshun Yao†, Shawn Shan†, Huiying Li†, Bimal Viswanath‡, Haitao Zheng†, Ben Y. Zhao† ∗UC Santa Barbara, †University of Chicago, ‡Virginia Tech 2019 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 《秀璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者英文不好并需要继续提升，所以还请大家海涵和批评指正，谢谢~ 随着对抗样本技术不断提升，深度学习模型的安全问题成为了新的研究热点。人脸识别、无人驾驶、语音识别、指纹解锁等等，它们真的安全吗？本文将带你了解深度神经网络的后门知识，作者提出了一种可靠且可推广的DNN后门攻击检测和缓解系统，这是了解对抗样本和神经网络后门攻击的优秀文章，希望您喜欢！SP作为安全领域最顶尖的会议之一，真的有太多文章值得我们去学习。 下载地址： https://github.com/bolunwang/backdoor

import tensorflow as tf import os import tarfile import requests # 模型下载地址 inception_pretrain_model_url= ' http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz ' # 模型存放地址 inception_pretrain_model_dir= " inception_model " if not os.path.exists(inception_pretrain_model_dir): os.makedirs(inception_pretrain_model_dir) # 获取文件名以及文件路径 filename=inception_pretrain_model_url.split( ' / ' )[-1 ] filepath = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, filename) # 下载模型 if not os.path.exists(filepath): print ( " download: " , filename) r =requests.get(inception_pretrain_model_url,

我们构想有一个神经网络，输入为两个input，中间有一个hidden layer，这个hiddenlayer当中有三个神经元，最后有一个output。 图例如下： 在实现这个神经网络的前向传播之前，我们先补充一下重要的知识。 一.权重w以及input的初始化 我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重，一般可以使用这些随机生成的数据正好在正态分布的曲线上，这也是最符合生成符合自然规律的随机数生成方法： import tensorflow as tf # 一般情况下神经网络上的参数是w的数列，当然我们一般使用随机数来生成这些参数 w=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=2,mean=0,seed=1 )) # 其中stddev表示标准差，mean表示均值，【】表示随机生成正态分布的数值的shape 这样我们的权重就生成了，我们初始化input的方法有有以下几种，伪代码如下： 除了这种方式，我们还可以使用 tf.constant([ 1,2,3 ]),来生成指定数值 tf.zeros([ 2,3 ],int32),用来生成全零 tf.ones([ 2,3 ],int32)，同来生成全1 tf.fill([ 3,2],6),生成指定数值 下面我们编写一个仅有一个初始值input的神经网络，并利用tensorflow实现对其进行前向传播

不确定的世界 我们生活的这个世界里面普遍具有不确定性，除了很少一部分事件具有确定性，其它大部分事件都是不确定的。而这些不确定事件我们就需要概率来描述，目前概率论已经渗透进各个学科，可以说它是人类知识体系中非常重要的部分。概率论是科学的，科学理论也需要概率论去支撑。 关于概率 如果有人跟你说明天太阳从东边升起来，那么你会觉得这是确定的，因为在人类可以预见的未来都会是这样，这种事我们会说它的概率是100%。但如果有个卖保险的人向你推荐保险，对于有概率思维的你也许很快就会用各种理论去计算看哪款产品更优。从简单的掷骰子到复杂宏观的天气预测、股市经济预测，微观的量子力学等等都需要概率来描述。 概率下的游戏 概率论的最早起源可以追溯到公元前的埃及人，他们就已经跟现代人一样开始用骰子来玩游戏了。与现代人不一样的是，他们玩骰子是因为当时饥荒很严重而玩骰子，这样他们就能忘记饥饿了，而现代人是因为吃太饱闲得慌去玩骰子赌博。 到十七世纪欧洲贵族盛行赌博，通过使用各种随机游戏来进行赌博。其中有些人就开始对随机游戏进行思考，哪种情况的可能性较大呢？一直到1654年，费尔马和帕斯卡两位数学家对于“分赌注问题”的通信讨论被公认为是概率论诞生的标志，他们两与惠更斯被称为早期概率论的创立者。 可以说，概率论的起源是赌博和游戏，后面才开始跳出赌博游戏而发展的。 概率论后期发展 后面概率论的发展已经跟赌博关系不大

1、初识CNN 卷积神经网络(CNN)，主要用于图像识别、特征提取、自然语言处理、分类。由输入层、卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、和全连接层（Fully Connected Layer）组成，其中卷积用于提取高层次特征，池化用于缩小参数，一般为一层卷积加一层池化反复叠加或多层卷积加一层池化；全连接层用于卷积池化后，对数据列化然后经过一两层全连接层，得出结果。 2、CNN进行手写体识别 （1）数据来源：Mnist数据集，从tensorflow导入mnist数据集。首先，在你正在写的项目下创建文件夹MNIST_data；接着，从官网下载四个压缩包，不用解压直接放入文件夹中， http:// yann.lecun.com/exdb/mni st/ 。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data . read_data_sets ( 'mnist_data' , one_hot = True ) #one_hot为T代表标签是一个向量 （2）网络结构的搭建 定义网络的输入、输出：首先将输入进行初始化，接着将输入重构成4维；输出为一个二维向量

　　一项新研究表明，人工智能(AI)可在“仅凭一张自拍照片辨别个人性格”这件事上再次打败人类。 与人类相比，机器能够更好地识别一种特征，通过分析人物面孔来确定物种不同的性格特质。 据悉，俄罗斯研究团队开发了一款新 AI，较人类和其它竞争方案更具优势。 　　计算机视觉神经网络(NNCV)与个性诊断神经网络(NNPD)的层次体系结构。 　　据悉，这项研究旨在分析目标人物的五种性格特质(外向、神经质、乐于助人、率真、尽责)。研究涉及大约 1.2 万名志愿者和 3.1 万张自拍照，除了提供自拍照，志愿者还被要求填写了个性调查问卷。 　　结果发现，当分析同一个人的不同自拍照时，AI 会给出一致的个性判断。此外与男性相比，AI 在评估女性自拍照时更加准确。最终，该 AI 的评估准确性“高于平均水准”，且综合表现优于人类志愿者。 　　研究人员解释称，这种 AI 机器具有许多潜在用途，比如广告行业可借此来挑选更符合产品特质、以及更受消费者欢迎的模特。 　　有关这项研究的详情，已经发表在近日出版的《科学报告》( Scientific Reports )期刊上。 郑州妇科医院哪里好:http://mobile.xbhnzz.com/郑州重点妇科医院:http://mobile.xbhnzz.com/郑州妇科检查多少钱:http://mobile.xbhnzz.com/ 来源： oschina 链接：

公众号 : 计算机视觉战队 扫码回复： xyolo ，获取下载链接 随着物联网(IoT)、边缘计算和自主机器人等领域的车载视觉处理技术的出现，人们对复合高效卷积神经网络模型在资源受限的硬件设备上进行实时目标检测的需求越来越大。Tiny-YOLO通常被认为是低端设备中速度更快的对象探测器之一，这个也是今天作者工作的基础。 今天要分享的这篇目标检测，在Raspberry PI 3B上实验，Tiny-YOLO可以达到每秒0.14帧的速度，对于足球机器人检测球门和球来说太慢了。今天要说的这个技术，一种改进的YOLO CNN模型xYOLO，它可以在Raspberry PI 3 B上以9.66 FPS的速度实现目标检测，这是通过交换一个可接受的精度来实现的，使网络比Tiny-YOLO快约70倍。在CPU和GPU上也实现了更大的推理速度。此外，还提供了一个带注释的Darknet数据集，用于球门和球的检测。 相关工作 传统上，在机器人杯类人机器人比赛中，基于颜色分割的技术被用来检测足球场的特征，如球门和球。这些技术是快速和可以实现良好的精度在简单的环境，例如使用橙色的球，控制室内照明和黄色的目标。然而，根据RoboCup 2050年的球门，球队已经看到了自然光照条件(暴露在阳光下)、白色背景的球门和各种颜色的国际足联球。基于颜色分割的技术在这些具有挑战性的场景中无法发挥作用

  接着上次的项目，主要是为了熟悉我们对NLP知识的实际应用，接着上次对深度学习中的DNN的简单应用相信大家对深度学习的相关知识以及相应的实现流程有了一个初步的了解，今天接着上次的 项目 ，通过用CNN对微博谣言检测进行实现。很明显这是个二分类的问题，因此，我们可以用到朴素贝叶斯或者逻辑回归以及支持向量机都可以解决这个问题，另外在深度学习中，我们可以用CNN-Text或者RNN以及LSTM等模型最好，之所以本次用到CNN就是通过本次项目介绍让大家对CNN有一个更深层次的了解。接下来，我们详细给大家介绍项目。 任务介绍   人们常说“流言止于智者”，要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害，首先需要对其进行科学甄别，而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么，在打假一线AI技术如何做到去伪存真？传统的谣言检测模型一般根据谣言的内容、用户属性、传播方式人工地构造特征，而人工构建特征存在考虑片面、浪费人力等现象。本次实践使用基于卷积神经网络（CNN）的谣言检测模型，将文本中的谣言事件向量化，通过循环神经网络的学习训练来挖掘表示文本深层的特征，避免了特征构建的问题，并能发现那些不容易被人发现的特征，从而产生更好的效果。 数据集介绍   本次实践所使用的 数据 [验证码：u0is]是从新浪微博不实信息举报平台抓取的中文谣言数据，数据集中共包含1538条谣言和1849条非谣言。如下图所示

1 前言 今年来，深度强化学习工程师/研究员已经成为腾讯，网易，字节跳动，华为，阿里巴巴，快手等大厂及一些初创公司如启元世界，超参数重要的招聘岗位，主要面向游戏AI，推荐系统等方向的落地，这对深度强化学习的发展是极大的利好。 在这篇blog中我将以面试官的角度和大家分享一下深度强化学习工程师/研究员面试所需的必备技能，希望对感兴趣的同学有所帮助。 2 深度强化学习工程师/研究员做什么？ 以游戏AI为例，深度强化学习工程师/研究员当然是实现某一款游戏AI为目标，或者某一类游戏AI为目标。工程师（Research Engineer)比较强调工程实践能力，能够完成包括环境接口，算法，训练调优，模型部署等等工作，而研究员（Research Scientist) 比较强调理论深度，能够针对问题在理论层面提出解决方案，能够对最前沿的DRL相关问题进行研究创新，当然研究员的工程实践能力也是必不可少的。 2 面试考察的核心 首先先声明一下下面的标准是一个比较理想化的solid的社招标准，不是面向校招的标准。对于深度强化学习工程师/研究员，考察的核心包括以下三点： 对深度强化学习有足够的热情和信仰。 只有对一件事情有热情，才有可能真正做好一件事，并且愿意为了达成目标去做其中可能比较枯燥的dirty work。因此，这一条要求会排除掉一些对深度强化学习没有热情，仅仅是因为它比较火就进来的同学。