神经网络

腾讯会议系统中，视频质量是影响用户体验的主要因素，对视频质量进行评估和优化是吸引和留住用户的关键。 在开发腾讯会议质量评估系统的过程中，有哪些技术难点和相应的解决方案？在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员王海强进行了分享。 本次分享共包括四部分，第一部分是视频质量评估的背景介绍；第二部分，介绍在视频会议这种实时通信系统中，与质量损伤相关的环节及对应的优化策略；第三部分，介绍针对腾讯会议场景所开发的基于深度学习的全参考视频质量评估算法；第四部分是围绕腾讯会议搭建的一个端到端的质量评估系统，它能够对会议进行自动化评估和监测。 什么是视频质量评估？ 视频质量评估致力于评估视频的人眼感知质量 ，总的来说有两种评估方式： 主观质量评估，依赖人眼观看并打分，这种得到的分数比较精确，但是很耗时间，而且不方便大规模部署。 客观质量评估，主要是计算损伤视频的质量分数。 评价一个算法的好坏就是衡量主观分数和客观分数的相关系数，一般来说系数越高越好。 客观质量评估算法大概分三类，主要取决于是否使用无损的源视频作为参考。 全参考，比如PSNR就是典型的全参考算法，通过与源视频进行各种层面比对，来衡量损伤视频的质量。 无参考，有的算法不使用源视频，只使用接收端的视频，来衡量它自己本身的质量。 部分参考， 比如从源视频中提取一个特征向量

　　我们知道做认识事情都有个流程顺序，正确的流程可以事半功倍，错误的流程往往会导致事情重新来做，越来越多的企业都实现了大数据营销推广。今天我们就来了解一下，大数据分析中的模型构建步骤。 　　大数据环境下的数据分析模型构建步骤 　　常用的数据挖掘方法主要是基于客户画像体系与结果，选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行深度挖掘。常用算法的基本内容如下： 　　1、分类和聚类 　　分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。 　　2、回归分析 　　回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少

目录 1. 感知机原理 2. 损失函数 3. 优化方法 4. 感知机的原始算法 5. 感知机的对偶算法 6. 从图形中理解感知机的原始算法 7. 感知机算法(PLA)的收敛性 8. 应用场景与缺陷 9. 其他 10. 参考资料 1. 感知机原理 感知机是二分类的线性分类模型，本质上想找到一条直线或者分离超平面对数据进行线性划分 适用于线性可分的数据集，否则感知机不会收敛 假设有一个数据集 \(D = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_N, y_N)}\) ，其中 \(x_i \in R^n\) ，即 \(x_i = (x_i^{(1)}, x_i^{(2)}, ...x_i^{(n)})\) 模型的输入为实例的特征向量 \(x_i\) ，输出为实例的类别，取值为+1（正例）或者-1（负例） 我们希望找到一个分离超平面 \(w^Tx + b = 0，其中w \in R^n\) ，使得有满足 \(w^Tx + b > 0\) 的实例所对应的类别为正例。而使得满足 \(w^Tx + b < 0\) 的实例所对应的类别为负例。 于是我们可以构建出感知机模型为： \(f(x) = sign(w^Tx + b)\) 2. 损失函数 定义损失函数一个很自然的想法是建立在误分类点的个数上，但是使用误分类点的个数来构造损失函数并不容易优化 因此使用

本文为深度学习的学习总结，讲解卷积神经网络。欢迎交流 计算机视觉 如果我们想要输入的图片像素为 1000×1000×3，则此时神经网络特征维度为 3 百万， W [ 1 ] W^{[1]} W [ 1 ] 采用全连接时，维度更夸张。我们使用卷积运算来解决这个问题。 边缘检测 I 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分。我们使用 边缘检测 作为入门样例。 为了让电脑搞清楚下面这张图片的内容，我们可能需要先检测图片中的垂直边缘，右上角的图为垂直 边缘检测器 的输出，右下角为水平边缘检测器的输出： 接下来我们讲解如何检测出这些边缘。下图中，左边为一个 6×6 的灰度图像，即 6×6×1 的矩阵，没有 RGB 三通道。我们可以构造图中中间的 3×3 矩阵，成为 过滤器 （或核）， ∗ * ∗ 运算符为 卷积运算 。而矩阵运算的结果是一个 4×4 的矩阵，因为过滤器在图中左边的矩阵中有 4×4 个可能的位置，可将其看作 4×4 的图像： 我们计算右边矩阵中的第一个元素的值。将 3×3 的过滤器覆盖在输入图像的蓝色区域，并在每个元素上标记过滤器的值，将对应元素相乘后求和 1 × 3 + 0 × 0 + . . . + 2 × − 1 = − 5 1\times3+0\times0+...+2\times-1=-5 1 × 3 + 0 × 0 + . . . + 2 × − 1 = − 5

人员信息 主讲嘉宾 姓名 ： 朱俊彦 （Jun-Yan Zhu） 现状 ：麻省理工学院博士后（PostDoc at MIT），计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, CSAIL） 个人主页 ： http://people.csail.mit.edu/junyanz/ 图形学中的尝试：趁手的武器 or 白费功夫？ 在传统的图形学管线（pipeline）中，输出图像需要经过建模、材质贴图、光照、渲染等一系列繁琐的步骤（见下图）。 现在大家看到了Deep Learning的潜力，那我们自然的就有个想法：有没有可能使用Deep Learning简化计算机图形学（Computer Graphics）的研究呢？ 一个直接的想法是把DNN“倒过来用”。之前的DNN可能是输入一幅图像，输出一个标签（比如说猫），那我们能不能输入“猫”这个字，输出一张猫的照片呢？ 很遗憾，答案是No！因为这种任务实在太复杂啦！我们很难让DNN凭空输出图像这样的 高维数据（High dimensional data） （这里的“高维”可以理解成数据量大）。实际上，在很长一段时间里，DNN只能输出数字这种简单的、低分别率的小图像，就像下面这样： 而想要生成想游戏场景这类的图片，这种方法根本没用。所以

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 什么是神经机器翻译 ？ 神经机器翻译是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术。一个例子是把英语转换成印地语。让我们想想，如果你在一个印度村庄，那里的大多数人都不懂英语。你打算毫不费力地与村民沟通。在这种情况下，你可以使用神经机器翻译。 神经机器翻译的任务是使用深层神经网络从一个源语言(如英语)的一系列单词转换成一个序列的目标语言(如西班牙语)。 神经机器翻译的特点是什么 ？ 能够在多个时间步中持久存储顺序数据 NMT使用连续的数据，这些数据需要在几个时间步中进行持久保存。人工神经网络(ANN)不会将数据保存在几个时间步长上。循环神经网络(RNN)，如LSTM(长短时记忆)或GRU(门控递归单元)，能够在多个时间步长中持久保存数据 处理可变长度的输入和输出向量的能力 ANN和CNN需要一个固定的输入向量，在这个向量上应用一个函数来产生一个固定大小的输出。NMT将一种语言翻译成另一种语言，源语言和目标语言的单词序列的长度是可变的。 RNN与LSTM或GRU一样如何帮助进行顺序数据处理 ？ RNN是一种神经网络，结构中具有循环来保存信息。它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这正是我们处理顺序数据所需要的。 RNN可以有一个或多个输入以及一个或多个输出

　　我们知道做认识事情都有个流程顺序，正确的流程可以事半功倍，错误的流程往往会导致事情重新来做，越来越多的企业都实现了大数据营销推广。今天我们就来了解一下，大数据分析中的模型构建步骤。 　　大数据环境下的数据分析模型构建步骤 　　常用的数据挖掘方法主要是基于客户画像体系与结果，选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行深度挖掘。常用算法的基本内容如下： 　　1、分类和聚类 　　分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。 　　2、回归分析 　　回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少

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！ 从纸质文件过渡到数字化流程，不仅可以在新冠病毒COVID-19大流行这样的危机中帮助当各地政府，如减少资源和人力成本，而且将来还会使服务变得更容易获得。 长期以来，私营部门已经认识到数字计划对于生存至关重要。在所有企业中，有89%已经采用了数字优先业务战略或计划这样做，而没有进行数字化转型的企业中有55%的企业认为，距离失去市场份额还不到一年。 这些努力得到了回报：Adobe的一项研究发现，优先考虑数字计划的企业比其同行实现业务目标的可能性要高64%。 业务连续性计划对公共部门和私营部门同样重要。今天，新冠病毒这是一场大流行;明天可能是飓风或大火。这些连续性计划的核心是数字策略。但是，不幸的是，许多政务服务在数字化方面都落后于私营部门。 我与政府合作已有25年以上的时间来制定这些数字化策略，而且我已经看到那些已经采取了重要的数字化举措的政府发现，当前的危机比没有采取的行动更容易解决。例如，已经数字化的地区的房主希望利用低再融资率，可以在家中将契约移至其财产。 但这不仅是方便或改善公用事业的问题，也不只是使危机更易于管理的问题。这些努力落后的政府现在应该考虑如何继续为居民提供必要的远程服务或减少人员数量以应对未来的危机。 这意味着要使用一种系统为市民提供低成本的文件数字访问权限

　　转自 智能感知与图像理解 　　2020年4月22日，习近平总书记在陕西考察期间再次提到“西迁精神”，他高度概括了“西迁精神”的实质内涵，精辟地指出“西迁精神”的核心是爱国主义，精髓是听党指挥跟党走，与党和国家、与民族和人民同呼吸、共命运。 　　在特定的历史时期，祖国一声令下，一批科技工作者、教育工作者放弃相对优渥的工作生活环境，打起背包就出发，义无反顾扎根西部，为共和国奉献青春。“西迁精神”是一代人“胸怀大局、无私奉献、弘扬传统、艰苦创业”的精神写照，也是鼓舞一代又一代人的精神食粮。 　　一代人有一代人的使命担当，中华民族的伟大复兴需要一代又一代人的接力拼搏。“西迁精神”不仅是一段光荣历史，也理应是新时代广大科技工作者、教育工作者传承发扬的宝贵财富。 人工智能的发展需要“西迁精神”的引领 　　作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，世界各国都在纷纷布局人工智能，企望占领全球竞争新高地，一场没有硝烟的战争已经打响，在人工智能领域占据先机就是占据未来经济社会发展的先机，中华民族的伟大复兴需要人工智能，我们已经把人工智能的发展上升到了国家战略高度。 　　目前，我国已成为人工智能投融资规模最大的国家，部分应用领域也处于国际前列，但在基础理论和前沿创新方面仍旧与国际领先地位差距明显。与此同时，人工智能红利使大量资本涌入，一拥而上、失序扩张造成了严重的良莠不齐，也出现了炒作概念

　　 　　作者 | 蒋宝尚 　　编辑 | 丛末 　　5月29日，Science刊登了一篇标题为“人工智能某些领域的核心进展一直停滞不前”的文章，在文章里，作者Matthew Hutson提到：一些多年之前的“老算法”如果经过微调，其性能足以匹敌当前的SOTA。 　　 　　另外，作者在文章中还列举了一些论文，这些论文对当前关键的AI建模技术进行了分析，所有的分析结果主要有两种： 1、研究员声称的核心创新只是对原算法的微改进；2、新技术与多年前的旧算法在性能上相差不大。 　　具体到技术层面，论文对比分析的AI建模方法包括：神经网络剪枝、神经网络推荐算法、深度度量学习、对抗性训练、语言模型。 　　科研有风险，入坑需谨慎。 下面，AI科技评论简要介绍这几篇论文，为大家提供避坑指南。 　　 1 　　 神经网络剪枝：评价指标模糊 　　 　　论文地址： 　　https://proceedings.mlsys.org/static/paper_files/mlsys/2020/73-Paper.pdf 　　对神经网络剪枝技术进行对比分析的论文是“What is the State of Neural Network Pruning?” ，论文一作是来自麻省理工的研究员Davis Blalock。 　　他们通过对比81相关篇论文，并在对照条件下对数百个模型进行修剪后