神经网络

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 感知机是1957年，由Rosenblatt提出会，是 神经网络和支持向量机 的基础。 2. 感知机的原理 感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集 正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面 。如果是非线性可分的数据，则最后无法获得超平面 2.1 点到线的距离 公式中的直线方程为 \(Ax+By+C=0\) ，点 \(P\) 的坐标为 \((x_0,y_0)\) 。 \[d=\frac{Ax_0+By_0+C}{\sqrt{A^2+B^2}} \] 2.2 样本到超平面距离 我们假设超平面是 \(h=w \cdot {x}+b\) ，其中 \(w=(w_0,w_1,...w_m)\) , \(x=(x_0,x_1,...x_m)\) ，样本点 \(x^{'}\) 到超平面的距离如下： \[d=\frac{w \cdot {x^{'}}+b}{||w||} \] 2.2 超平面

1. CNNs (Convolutional Neural Networks) 我觉得下述过程可以直接用textCNN的这个流程图来表达，清晰明了。所以，直接对着该图看下面的各个步骤会更简单一些。 1.1 Why CNNs? 为什么要再文本中使用卷积神经网络（CNN）呢？CNN通过卷积的方法，并使用不同大小的卷积核，可以捕捉到句子中不同长度短语的语义信息。 1.2 What is Convolution? 卷积操作大家应该都比较熟悉了，如下图，大矩阵为原始二维矩阵（如原始图片信息），红色的小矩阵为卷积核（图中为 3 × 3 3\times 3 3 × 3 矩阵）；卷积操作：卷积核与原矩阵的相同大小的矩阵，对应点分别相乘，然后累加的过程。 1.3 A Single-Layer CNN 如下图，为单层的CNN。该结构的卷积核宽度为3，即每次对三个词做卷积操作。此时最后两个词没法做卷积，因此可以在最后词的后面添加2个零向量（具体数量为h-1,h为卷积核宽度），次即为padding操作。需要注意的是，在文本数据中使用CNN，一般都指的是一维卷积，即卷积核的长度必须跟词向量的维度一致（对词向量拆开做二维卷积没有意义，因为词向量的所有维度共同表示一个词）。 1.4 Pooling 进行卷积操作后，我们要进行pooling操作，目的是解决不同输入长度而导致输出长度不一致的问题

截至2019年底，我国人工智能核心产业的规模超过510亿元，人工智能企业超过2600家。与此同时，AI+制造、交通、商圈、文旅、政务、园区、金融等一批应用场景也在全力打造中。不少人工智能企业正紧抓“AI+新型基建”的契机展开卡位赛。我国逐步走出了一条由需求导向引领商业模式创新、市场应用倒逼基础理论和关键技术创新的发展路径。 几年前还经常存在于新闻或者故事中的人工智能技术，现如今已普遍走进的我们的生产生活中，比如手机中的智能语音助手、解锁时的人脸识别等。 在今年突发新冠肺炎疫情期间，人工智能技术在抗疫过程中发挥着重要作用，产业发展明显提速。人工智能测温结合人脸检测和红外热成像技术，通过精确定位人脸满足“大规模人群”的远距离测温，实现快速、大面积安全排查，提升效率、节约人力的同时还大大降低一线工作人员被感染的风险；智能机器人承担部分预诊、巡房、递送、消毒等大量简单却又耗力的流程化工作，减少医护人员工作量、降低医患交叉感染风险，同时也节约了医疗资源；肺炎诊断人工智能系统平台能够快速响应并给出诊断报告，帮助医生更快排查筛选“高度疑似肺炎患者”，减少患者的排队时间和院内交叉感染的风险；“智能语音外呼平台”帮助基层社区开展疫情排查等工作。一对一电话呼叫、收集信息、形成报告，一小时最多可外呼5000个以上的电 号 ，效率超人工1000倍；科技公司向科学家开放AI算法资源，大大提升了病毒分析

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 光动嘴不用出声，AI自动给你合成语音。 这就是来自印度信息技术研究所（IIIT）的黑科技——一个名为Lip2Wav的AI程序。 Lip2Wav可以学习个体的说话方式，并且实现准确的唇语合成。 △示例 值得注意的是，Lip2Wav和B站那些机械风格的鬼畜调音不一样。 这个AI效果炸裂，你几乎感觉不到是机器配音，就像人类在发言一样。 真实效果可以参见他们发布在油管的视频。 毕竟涉及到语音效果，光看文字是感觉不完整的。 另外，不要用来做坏事哟。 这是怎么实现的？ 目前工业界普遍使用的唇语到语音/文本的数据集有两种。 一种是小规模的、受约束的词汇数据集，如GRID和TCD-TIMIT数据集，还有一种是无约束、开源的多人词汇数据集，如LRS2、LRW和LRS3数据集。 这些数据集前者存在数量不足，不足以模拟真实环境的问题，后者问题在于适用对象过于宽泛，个性化特征不够鲜明。 基于上述问题，作者提出新的思路，步骤如下： 1、准备数据。 准备针对个人的语音、视频大量数据，这是Lip2Wav的第一个显著特点，增加数据量来增强模型的拟合效果。 △5个演讲者 作者为Lip2Wav准备的数据集包含了5位演讲者的演说视频，这些视频包括国际象棋分析、化学课程、深度学习课程等类型。

零基础Python学习路线及阶段学习目标，首先应该夯实Python核心基础、Web前端编程、Django开发框架、Flask开发框架、爬虫与数据分析等知识，理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程。 零基础Python学习路线及阶段学习目标： 阶段一、Python核心基础 1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。 2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。 3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。 4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。 5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术

作者：钟振余，宁波大学 相对于人工智能的快速发展，人类对于生命智能的理解显得很肤浅。由于缺失大脑活动原理的理论指导，人们只能用知识考试去评判一个人的智能，用相当于几岁孩子的智能去比对某些高级动物的智能。事实上，大脑智能的源头之谜是有迹可循的。生命智能从产生、提升到进化有其自身的内在规律。“适者生存”迫使生命自我衍化，最终形成生物多样性的缤纷世界，而“优胜劣汰”的残酷竞争促使智能在传承中进化。DNA的 遗传衍化 和智能传承的 后天进化 异步同行，最终形成以智能等级为台阶的食物链世界。智能进化三部曲将为你开启一个全新的认知视角。 一、良好的记忆功能是生命形成智能的必要条件 在自然界所有的生命中，但凡缺失记忆功能的动物均处于食物链的底层位置，他们既无智能可言，更与自然竞争无关。 自然竞争的核心要素是智能，智能的源头是记忆。 缺失记忆，生命智能就是空中楼阁，即使是人类也不例外。 严重的失忆症病人几乎可以将自己过往的全部智能清空归零。 AD 疾病患者的智能可以下坠到饮食起居都无法自理， AD 疾病的首要症状是记忆失效。 在任何一种动物群体内部，活得最久的生命一定是智能程度最高的那一部分个体。“优胜劣汰”的核心是 淘汰低智能 的个体，因为高智能者的记忆效能更高、记忆范围更广、更容易规避竞争风险。在千万年的时间跨度上，智能进化促使大脑向着两个方向衍化。其一，专项记忆类型的神经数量不断增加；其二

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 这些年，人工智能应用于医学界是非常热的话题。在医学三大杂志——新英格兰医学杂志、柳叶刀、JAMA上，AI与医疗相结合的论文，占比越来越高。其中最明显的趋势是将医生从繁重的诊断工作中释放出来，去实施价值更高的医疗过程，从而解决医生资源不足的问题，而AI在医疗界的应用，可以大幅降低医生的工作量，从目前医疗产业界的情况来看，AI辅助医疗吸引了大多数目光，而这其中进展最快的领域或许当属医疗图像的识别和应用，其在人工关节置换的术前定位和测量，已经有了重大的突破 1 关节置换-20亿的市场 现代意义上的人工髋关节出现于上世纪50年代，因为手术愈后良好，逐渐为当前髋部各种终末病变的首选手术治疗方法，因而被称为20世纪最成功的手术发明。 据统计，到2018年，单是北京人工关节转换手术已经破万例，全国总量已达40万例，其中近60%为人工髋关节置换。而且，随着规范化手术技术的推广与普及、患者对手术接受度的提高以及医疗保障制度的完善，髋关节置换的手术量仍将以较快的速度不断增长。这已经成为了非常巨大的社会和现实需求。单个人工髋关节置换手术至少需要10万元，那么在即使仅仅考虑国内，这也是将近20亿元、每年都在高速增长的新兴医疗市场。 2018年北京关节置换手术增长趋势 可能读者对这个市场规模不太有概念

如何选择交换机?如何根据项目确定网络结构?我们在做大部分项目都有这样的疑问，交换机做为弱电中最常用的设备之一，关于他的使用与选择，不得不知，本期我们来详细了解下项目中如何选择交换机? 一、网络规模与层次性 考虑的是网络规模与交换机应用层次，主要分为中小型网络与大中型网络。 在选择交换机时可通过OSI参考模型来挑选，企业如果只是单纯的做数据转发，那么建议使用二层交换机。如果划分了部门，让部门之间产生隔离，那么建议选择三层交换机，如果需要设置网关、防火墙等功能，则需要更高级的防火墙级别交换机。 如何规划网络层次性： 网络结构决定了使用什么设备，有的小型网络只有核心层与接入层，那么核心交换机就相对来说好选择一些，压力不大，例如某些小型监控网络，只在内网中进行，那么选择二层交换机即可。 例如如下网络：只有接入层与核心层 当然大型网络中，光有接入层与核心层难以协调分配，就需要三层结构了，核心层与汇聚层、接入层，用汇聚层来分解核心交换机的压力，涉及到vlan的划分，网络管理等功能，就需要三层交换机了。 那有的朋友会问，我弄个四层行不行?大部分网络都是只有三层，网络结构层数越少，网络响应越快，简洁的网络结构，无论是响应速度与后期故障维护，都是有好处的。 二、交换机的端口数量 交换机的端口数量，交换机支持的物理端口数量决定该交换机接入的终端或二级接收设备的数量，需要根据实际需要选择

　　 随着学会的队伍不断发展壮大，分支机构的发展愈发完善，丰富多彩的分支活动与学术分享也频频呈现。疫情期间，CAAI认知系统与信息处理专委会积极倡导学会“疫情防控不放松，学习充电不间断”的理念，邀请年轻学者结合本专委会自身领域研究精选相关文献进行研究与再解读，与大家分享《基于主动探索的智能抓取机器人》。 　　论文: Deng, Y., Guo, X., Wei, Y., Lu, K., Fang, B., Guo, D., Liu, H., Sun, F. (2019). Deep Reinforcement Learning for robotic Pushing and Picking in Cluttered Environment. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).doi:10.1109/iros40897.2019.8967899 　　 1. 研究背景 　　近年来，电子商务的发展推动了物流产业项目的繁荣，全球物流市场收入预计在2021年达到224亿美元。人力成本的快速上涨，使智能化的物流装备在提高物流效率等方面的优势日渐突出。我国物流行业正在从劳动密集型转向技术密集型，机器人代替人工是未来的趋势。 　　目前，物流自动化的难点在于仓储物流，80

前言 神经网络 是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”.我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的衣叉部分。 文章目录 前言 1. 神经元模型 2. 感知机与多层网络 2.1感知机 2.2 多层神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 全局最小与局部极小 5. 其他常见神经网络 5.1 RBF网络 5.2 ART网络 5.3 SOM 网络 5.4 级联相关网络 5.5 Elman网络 1. 神经元模型 神经网络中最基本的成分是 神经元(neuron)模型 ，即上述定义中的“ 简单单元 ”。在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送 化学物质 ，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个“ 阈值”(threshold), 那么它就会被激活，即“兴奋”起来,向其他神经元发送化学物质。 1943年，将上还情形抽象为下图所示的简单模型，这就是一直沿用至今的 “M-P神经元模型” 。在这个模型中，神经元接收到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接(connection)进行传递，神经元接收到的 总输入值 将与神经元的 阈值 进行比较，然后通过“ 激活函数 ”(activation