神经网络

作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 众所周知随着人工智能智能的发展，人工智能的落地项目也在变得越来越多，尤其是计算机视觉方面。 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练，用python来判断用户溺水行为，结合姿态识别和图像识别得到结果。其中包括姿态识别和图像分类。 首先图像分类是根据各自在 图像信息 中所 反映 的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。 它是利用计算机对图像 进行 定量 分析 ，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读 。 人体姿态是被主要分为基于计算机视角的识别和基于运动捕获技术的识别。基于计算机视觉的识别主要通过各种特征信息来对人体姿态动作进行识别, 比如视频图像序列、人体轮廓、多视角等。 这里整体程序的流程如下： 百度姿态识别图片并标注 CNN网络实现图像分类 根据分类结果可视化输出结果 最终输出的程序效果如下图： 一、实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：robot L | 来源： 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/148855755 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。 主要内容 基于点云分割和CNN的LiDAR点云回环检测方法。 改进的点云配准失效检测方法，效率更高。 基于运动惯性里程计，AICP，回环的因子图LiDAR-SLAM系统，可以在腿式机器人上运行。 不足 处理频率只有1Hz，远低于激光频率10Hz。 没有和SOTA LiDAR-SLAM算法对比。 M. Ramezani, G. Tinchev, E. Iuganov, M. Fallon. Online LiDAR-SLAM for Legged Robots with Robust Registration and Deep-Learned Loop Closure. IEEE International Conference on Robotics and Automation , 2020. 摘要 在本文中，我们提出了一种基于因子图的3D LiDAR SLAM系统，组合了SOTA深度学习的基于特征的回环检测子，使得腿式机器人能够在工业环境中定位和建图。点云先通过惯性运动学状态估计器对齐，然后再使用ICP配准对齐。为了闭环，我们使用使用一种回环策略

随着人工智能的巨大进步 – 从无人驾驶汽车领域的进步，到掌握扑克和围棋等游戏，以及自动化客户服务交互 – 这项先进技术将为企业带来革命性的变化。但是，AI，机器学习和深度学习这两个术语经常被随意使用，并且可以互换使用，因为每种技术之间存在重大差异。以下是这三种工具之间差异的指南，可帮助您掌握机器智能。 人工智能（AI） 人工智能是思考先进计算机智能的最广泛途径。1956年在达特茅斯人工智能会议上，该技术被描述为：“学习的每一个方面或智能的任何其他特征原则上都可以被精确地描述，以便机器可以被模拟。” 人工智能可以指任何从玩象棋游戏的计算机程序到亚马逊Alexa解释和响应语音的语音识别系统。该技术大致可以分为三类：狭义人工智能，人工智能（AGI）和超智能人工智能。 IBM的Deep Blue在1996年的比赛中击败国际象棋大师Garry Kasparov，或者在2016年击败了Lee Sedol的Google DeepMind的AlphaGo，它们都是狭义AI-AI的例子，它们擅长于一项特定任务。这与人工智能（AGI）不同，后者是人工智能，可以执行一系列任务。 超级智能AI让事情更进一步。正如尼克·博斯特罗姆所描述的那样，这是“在几乎所有领域都比人类最优秀的智慧更聪明的智慧，包括科学创造力，一般智慧和社交技巧。” 换句话说，就是机器超过了我们。 机器学习（ML）

作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 研究价值迭代和策略迭代。 本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Learning。 你可以阅读我之前的一些文章(有意独立)： 什么是马尔可夫决策过程?( https://towardsdatascience.com/what-is-a-markov-decision-process-anyways-bdab65fd310c ) 强化学习的线性代数( https://towardsdatascience.com/the-hidden-linear-algebra-of-reinforcement-learning-406efdf066a ) Q-Learning开启了我们所处的深度强化学习的浪潮，是强化学习学生学习策略的重要一环。 回顾马尔可夫决策过程 马尔可夫决策过程(MDPs)是支持强化学习(RL)的随机模型。如果你熟悉，你可以跳过这一部分，不过我增加了一些相关的解释。 定义 状态集$s\in S，动作集$a\in A$。状态和动作是代理程序所有可能的位置和动作的集合。在 高级强化学习 中，状态和动作是连续，所以这需要重新考虑我们的算法。 转换函数T

​ 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 2020年，似乎没有哪一个方向能比机器学习还要火热了，即使我们不打算从事算法方向，了解一点机器学习的基础知识也不是什么坏事，这一份书单，将带你入门基础的机器学习知识。 机器学习系列书单 ​ 图解机器学习 　　《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。 作者简介 　　杉山将，1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业，现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发，以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、DensityRatioEstimationinMachineLearning等

　　选自arXiv 　　 作者：Miles Cranmer等 　　 机器之心编译 　　 参与：杜伟、小舟、魔王 　　 　　 简单的符号表达式能够有效地建模世界。符号模型紧凑，具备可解释性和良好的泛化能力，但很难处理高维机器学习问题；深度模型擅长在高维空间中学习，但泛化性和可解释性却很差。那么有没有什么办法可以取二者之所长呢？这项研究做到了。 　　如何将深度模型转换为符号方程？ 　　来自普林斯顿、DeepMind 等机构的研究人员提出了一种解决方案： 结合深度学习和符号回归 实现这一目标。 　　 　　符号模型是自然科学的语言。与深度模型不同， 符号模型是紧凑的、可解释的，同时具备良好的泛化能力 。简单的符号表达式却是建模世界独一无二的强大方式。1960 年，物理学家尤金 · 维格纳（Eugene Paul Wigner）在《数学在自然科学中不合理的有效性》中就表达了他对数学描述物理世界的卓越能力的惊讶。 　　在机器学习领域，人们通过遗传算法学习符号模型。这种方法无法针对输入特征的数量进行很好地缩放。但 深度神经网络可以高效学习高维空间中的模式 。那么，问题来了，我们可以兼二者之所长吗？ 　　来自普林斯顿大学和 DeepMind 等机构的研究者提出了一种通用方法，通过引入强归纳偏置来提取深度模型的符号表示。 　　该方法的工作原理是：首先在监督设置下训练 GNN，同时鼓励稀疏潜在表示

自从Google宣布推出中国市场之后，国内的小伙伴访问Google变得越来越困难了。然而，你是否注意到，近几年GOOGLE.CN的子站点开始逐渐可访问了。 到目前位置，有这么几个google.cn网站是可以畅通访问的： 谷歌中国开发者 developers.google.cn 安卓开发者 Firebase (google在2014年收购的衣架公司，帮助快速开发构建移动APP的 firebase.google.cn 谷歌机器学习课程登场 作为当前的热门知识，可能也只有区块链比机器学习更热了吧 近日，google在中国开发者页面（就是上述第二个站点上）上线了一个机器学习速成课程。这份课程由Google研究人员和一系列的视频讲座、案例、实践组成。可以说，是对自学机器学习有兴趣的同学们的一份大礼。 苦于无法入门的同学，这套教程可以帮你解决以下问题： 机器学习与传统编程有何不同？ 什么是损失，如何衡量损失？ 梯度下降法的运作方式是怎样的？ 如何确定我的模型是否有效？ 怎样为机器学习提供我的数据？ 如何构建深度神经网络？ 以及，包含了 40 多项练习 25 节课程 总计 15 小时 Google 研究人员的讲座 实际案例研究 以互动方式直观呈现算法的实际运用 想要学习这套教程的前置条件，只需两个： 掌握入门级代数知识 您应该了解变量和系数、线性方程式、函数图和直方图 熟练掌握编程基础知 识

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56509499 正文 在本篇文章中，我们将创建一个完整的程序来预测股票价格的变动。为此，我们将使用生成对抗性网络（GAN），其中LSTM是一种递归神经网络，它是生成器，而卷积神经网络CNN是鉴别器。我们使用LSTM的原因很明显，我们试图预测时间序列数据。为什么我们使用GAN，特别是CNN作为鉴别器？这是一个好问题，后面会有专门的部分介绍。 当然，我们将对每个步骤会进行详细的介绍，但最难的部分是GAN：成功训练GAN非常棘手的部分是获得正确的超参数集。因此，我们将使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）来决定何时以及如何改变GAN的超参数（探索与开发的两难境地）。在创建强化学习时，我们将使用该领域的最新进展，如Rainbow和PPO。 我们将使用许多不同类型的输入数据。随着股票的历史交易数据和技术指标，我们将使用NLP最新的进展（使用Bidirectional Embedding Representations from Transformers，BERT，一种传输学习NLP）创建情绪分析（作为基本分析的来源），傅里叶变换提取总体趋势方向，stacked autoencoders识别其他高级特征，寻找相关资产的特征组合，ARIMA用于股票函数的近似度等等，以便尽可能多地获取关于股票的信息、模式、相关性等

【任务一】视频学习心得及问题总结 根据下面三个视频的学习内容，写一个总结，最后列出没有学明白的问题。 【任务二】代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习中的 2.1、2.2、2.3、2.4 节，关键步骤截图，并附一些自己的想法和解读。 【任务三】进阶练习 在谷歌 Colab 上完成猫狗大战的VGG模型的迁移学习，关键步骤截图，并附一些自己想法和解读。 在该代码的基础上，下载AI研习社“猫狗大战”比赛的测试集，利用fine-tune的VGG模型进行测试，按照比赛规定的格式输出，上传结果在线评测。将在线评测结果截图，及实现代码发在博客。同时，分析使用哪些技术可以进一步提高分类准确率。 1. 视频学习 视频学习包括两章内容： 1.1 绪论 （下载地址： https://www.jianguoyun.com/p/DVJarjYQrKKIBhi8la0D） 从专家系统到机器学习 从传统机器学习到深度学习 深度学习的能与不能 1.2 深度学习概述 （下载地址： https://www.jianguoyun.com/p/DVlvT3cQrKKIBhi_la0D） 浅层神经网络：生物神经元到单层感知器，多层感知器，反向传播和梯度消失 神经网络到深度学习：逐层预训练，自编码器和受限玻尔兹曼机 1.3 pytorch 基础 （下载地址： https://www.jianguoyun.com/p

计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 1.摘要 模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者目前神经网络结构搜索的网络性能已经超越了人工设计的网络，搜索方法大致可以分为强化学习、进化算法以及梯度三种，有研究表明进化算法能比强化学习搜索到更好的模型，但其搜索耗时较多，主要在于对个体的训练验证环节费事。可以借鉴ENSA的权重共享策略进行验证加速，但如果直接应用于进化算法，超网会受到较差的搜索结构的影响，因此需要修改目前神经网络搜索算法中用到的进化算法。为了最大化上一次进化过程学习到的知识的价值，论文提出了连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)首先初始化一个有大量cells和blocks的超网(supernet)，超网通过几个基准操作(交叉、变异等)产生进化算法中的个体(子网)，使用Non-dominated 排序策略来选取几个不同大小和准确率的优秀模型，然后训练子网并更新子网对应的超网中的cells，在下一轮的进化过程会继续基于更新后的超网以及non-dominated排序的解集进行。另外，论文提出一个保护机制来避免小模型陷阱问题。 2.背景 卷积神经网络在识别、检测和分割等大量计算机视觉任务中取得了很大的进展。Over-parameterized的深层神经网络可以产生令人印象深刻的性能