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让你的电脑拥有“视力”，用卷积神经网络就可以！

用相机举个例子：快门控制光线的量，就像我们眼睛里的瞳孔，镜头和眼睛聚焦并翻转图像。相机和眼睛都通过一些方式感知光线并将它转化为可被理解的信号。 ?...有一些神经网络有数百万个节点（神经元）和数十亿个联结！ 一个神经元可以看作是一个函数，它接受一个输入值，返回一个输出值。 ? 人工神经元模仿生物学中的神经元 单个神经元本身不能做什么。...但是当你把很多的神经元联结在一起的时候，事情就变得有趣多了。神经网络的不同结构能让你做许多很酷的事情。 ? 你可以得到类似的网络 每个神经元都与自己的“权重”有联系。...我不会讲述反向传播过程和损失函数，但是有许多很棒的资源介绍了它们，例如这一篇。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是神经网络的一种特别的类型。...我们应用计算机视觉的一些非常酷的方法 随着算法变得更有效，硬件变得更强大，我们可以用神经网络来完成很多任务，这几乎就像是科幻小说一样。但这并不意味着我们现在没有用这项技术做很多很酷的事情！

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为提高能量利用效率，大脑练就了预测感知能力

尽管预测处理的接受度在不断提高，但是，关于它是如何在大脑中实现的这一问题仍然存在。流行的一种被称为预测编码的模型，认为大脑中的信息处理水平是有层次的。..."一般来说，预测性编码的原理是大脑基本有两个神经元群体，特别是当它应用于大脑皮层时，一个编码关于正在感知的东西的当前最佳预测，另一个是该预测的错误信号"de Lange 说。...Kietzmann表示很想知道是否真的需要这些架构来约束，或者是否可以用一种更简单的方法来解决这一问题。...他们认为，他们网络中的人工神经元之间的连接强度（也被称为权重），可以作为突触传输的代理，这也正是在生物神经元中需要消耗大部分能量的原因。...我认为目前的证据是相当有说服力的，"Richards说，"实际上，我愿意在这个说法上投入大量资金。"

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神经图

这让我很困扰，所以我扩展了关于这方面的阅读...... CPPN—NEAT 我一直对斯坦利的NEAT算法着迷。NEAT是从简单的单层网络逐步演化成复杂的神经网络拓扑结构的一种方法。...我不确定他们是否发现了它，或者原始的遗传艺术软件设计师是否发现了它，但是我也认为它是一种聪明的作弊方式，因为它可以让网络轻松地产生循环的形状，使图像看起来自然更有意思。...诀窍在于选择如何转发网络，因为我们可以通过多种方式来实现，并且仍然可以获得一组输出值。我写了另一篇文章关于这个话题，当我想到如何遍历网络，却没有任何正确的答案时。...整个响应式Web应用程序开发的挑战是，虽然它可能适用于自动调整大小的图像，但画布卡住了相同的大小，所以有很多黑客需要我选择一组不同的图像大小取决于是使用移动设备还是使用桌面。我也利用了画布。...我的目标实际上不是使用这种方法来生成逼真的图像，但我想看看在这种受限制的网络中可以产生哪些图像，以获得艺术价值。 结合前两种方法可能会导致更有效的新颖艺术作品的生成。

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从入射光到JPEG相片-数码相机内部的秘密

大家注意回顾gamma校正的位置： 三、raw图像的获取和处理 到此为止，我相信你已经对我阐述过的模块有了基本的理解。我特意忽略掉了色彩转换这一部分，因为关于颜色我会用专门的文章来做深入的探讨。...当然每个相机厂商都有自己不同的存储RAW图像的格式，例如Canon的RAW文件格式是CR2，是一种遵循TIFF规范的14bit的RAW文件。这里可以查到更多的信息。 假如你使用手机拍摄呢？...虽然有很多方法可以解决此问题，但这里推荐的一种方法是利用dcraw这个小软件来将RAW格式文件转换为TIFF文件，而后者时可以直接被很多图像处理软件打开的。...为了3.3节仿真相机内的处理流程，我用下面的命令将一个CR2格式的RAW文件转换为对应的TIFF文件，并确保后者未经过相机内的任何处理，只包含原始信息。...例如，我可以用dcraw -4 -D -T banana_slug.cr2轻松的将附件RAW文件转换为了banana_slug.tiff文件，后续就可以用任意一种开发语言来处理它。

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「童年阴影」忘不掉？斑马鱼透明大脑研究或破解「恐惧记忆」形成机制

与此同时，有学者表示论文的实验方法并不严谨。 俗话说，一朝被蛇咬，十年怕井绳。 每个人的内心里都记忆着曾经让自己恐惧的事物，在往后的日子里，一旦碰到类似的事物或事件就会十分害怕。...但大多数人认为，它主要是通过调整连接的强度，或一个神经元刺激下一个神经元的强度来实现的。...通过这种方式，研究人员不仅可以看到单个突触的位置，还可以看到其强度，光线越亮，连接越强。...与预期相反的是，无论鱼是否学会了什么，pallium的突触强度都基本保持不变。...研究人员希望看到这些发现是否能转化为具有更大大脑的动物，甚至是哺乳动物，并研究这些斑马鱼和其他动物如何形成较少情绪化或创伤性的记忆。 Fraser说，我想每个人都认为，大脑可能有一整套储存记忆的方式。

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让冰冷的机器看懂这个多彩的世界

这是因为最初研究者试图将人脸想象为一个模板，用机器学习的方法掌握模板的规律。然而人脸虽然看起来是固定的，但角度、光线、打扮不同，样子也有差别，都令简单的模板难以匹配所有人脸。...这些神经元的链接强度并不相同，就像不同乐谱的强弱高低不同，人工神经网络就是依靠这些神经元之间不同的链接强度，学会将输入方式映射到输出上。...一方面，他证明了多隐层的人工神经网络具备更优异的特征学习能力，另一方面能通过逐层初始化克服此前一直困扰研究者的训练难题——基本原理是先通过大量无监督数据保证网络初始化，再用有监督数据在初始化好的或者是预训练的网络上优化调整...受到这些因素的启发，如今的人脸或图像识别研究，大多基于CNN（Convolution Neural Networks）原理。CNN可以被视为一种逐层扫描的“机器”。...2013年，加州大学伯克利分校的研究者们提出了一种称为叫R-CNN方式（Region-based CNN）的物体检测方法，具有很高的识别准确度，它将每张图像分为多个窗口或个子区，在每个子区域应用神经网络进行分类

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揭开黑箱：希伯来大学计算机科学教授提出「信息瓶颈」

这些学习系统的设计并没有一条明确的原则，除了来自大脑神经元的灵感（其实并没有人知道大脑是如何工作的），并且 DNN 早就和大脑神经元的原理相去甚远。 像大脑一样，深度神经网络也有很多层神经元。...在一种情况下，研究人员使用小型神经网络，使用随机梯度下降和BP，经过训练后，能够用1或0（也即“是狗”或“不是狗”）标记输入数据，并给出其282个神经连接随机初始强度，然后跟踪了网络在接收3000个样本输入数据集后发生了什么...有一些专家也将这个阶段与记忆进行了类比。 然后，学习切换到压缩阶段。网络开始扔掉一些关于输入数据的信息，只跟踪最强的特征——与输出标签最相关的那些关联（correlation）。...最终状态：网络的最高层在准确率和压缩率之间取得平衡，只保留可以预测标签的信息。 信息瓶颈能否解释所有的深度学习？ 信息瓶颈是否能解释所有深度学习，除了压缩以外是否还有其他的泛化途径，这些还有待观察。...关于瓶颈是否适用于较大神经网络，Tishby和Shwartz-Ziv的最新实验部分解决了这一问题。

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AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学好人工智能（五）——深度学习和卷积神经网络

那什么是模式识别，为什么我们会关注是否为自动模式识别？ 模式的形式有很多，我们先看两个典型的例子： 定义一个物理形式的特征 做一个任务的步骤 计算机视觉 我们将图像处理中的模式识别称为特征抽取。...关于 Python，我从没见过比这更好的书。我有很多其他的关于 Python 的书，但对我的帮助都没有这本大。...激活值层是决定神经是否激活或被激活的方法。在激活层上存在许多激活功能，RELU 是其中最成功的一个，因为其计算效率高。这个表单是所有可以在 Keras 获取到的不同种类的激活功能。...注意：不是所有神经元都有与之连接的神经元。 ? 尽管有很多不同，在 BNN 和 ANN 间仍然有很多相似的地方。...但事实上，关于我们是否有一个“最佳”的解决方案，真的是无从知晓的。如果我们知道最佳方案是什么的话，我们只管去做就好了。相反，我们只是寻找一个比当下好一点的解决方案，有点像进化的过程。

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反之亦然，科学家开始用深度神经网络解释人类大脑

丹尼尔后来在采访中说：「我非常清楚地记得，当我们找到一个真正可以用于解决难题的神经网络的时候是凌晨两点，因为不忍叫醒同事，我一个人独自在剑桥的寒风中走来走去。」...通过训练深度网络的模型，我们可以得到数据中的模型，例如代表猫或狗的图像的模型。这种训练包括使用算法反复调整感知器之间的连接强度，使网络学会将预先给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）联系起来。...随着AlexNet的胜利，深度网络成为AI和机器学习领域的重要方法。 然而，丹尼尔和他的团队在追求神经科学的学术成果。他们想知道，如果他们的CNN模仿了视觉系统，它是否能预测对新图像的生物神经反应。...「我们发现，在对这两项任务进行训练的深层网中自发地出现了面部和物体处理的功能专业化，就像在人脑中一样。最让我兴奋的是，我认为我们现在有办法回答关于为什么大脑是这样的问题。」...最后一层约有20个神经元，提供了苍蝇用来指导其气味相关行动的输出（Yang提醒说，还没有人知道这个输出是否有资格作为气味的分类）。

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how we learn 第五章节选 记忆 学习的物质基础：营养对突触可塑的支持极限 （长文）

神经元、突触和它们形成的微电路是大脑可塑性的物质硬件:每次我们学习时,它们都会进行调整 随着我们的学习,所有这些元素都可以改变:突触的存在、数量和强度;树突棘的大小;树突和轴突的分支数量;甚至髓鞘片的数量...它们改变了相互连接的强度,从而增加了群体支持,使这组神经元更48 有可能在未来放电。一些突触在物理上变得更大,甚至可能被复制。目标神经元有时会⻓出新的刺、末端突起或树突。...一旦突触记忆形成,神经元现在就可以休息了:当它们停止放电时,记忆仍然处于休眠状态, 没有意识,但却铭刻在我的神经元回路的解剖结构中。...一些研究人员质疑突触是所有学习中不可或缺的⻆色的教条。最近的数据表明,浦肯野细胞,小脑中的一种特殊类型的神经元,可以记忆时间间隔,突触在这个学习过程中起不了作用:这种机制似乎纯粹是细胞内部的。...是时候告诉你更多关于尼科的事情了,这位年轻的艺术家的艺术我在第一章已经向你介绍过了。尼科只用一个大脑半球,即他的左脑,创作了他的精彩画作。

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译文 | 与TensorFlow的第一次接触 第四章：单层神经网络

对于本例子，我们发现由于归一化算法（图片的分辨率降为其中最低水平之一）中使用了抗锯齿，图片中包含了很多灰色像素。通过计算质心，并将照片移至28*28像素方框的正中间。照片如下图所示： ?...我们会通过一个较小的例子来帮助讲解这种类型的模型是如何工作的。 为方便下载数据，你可以使用input_data.py脚本，该文件也已放在github上。...需要提一下，现在有具体的神经网络实现方式（第五章中会使用），神经元以层的方式来组织，输入层接受输入，最顶层（输出层）产生响应结果。神经网络可以有很多中间层，叫隐藏层。用图画出神经网络如下所示： ?...一个常用的方法是计算像素强度的加权和。像素的权重为负说明像素有很高的强度表明不属于该类，为正时表明属于该类。 接下来看一个图形例子：假如一个对于数字0学习完的模型（稍后我们会看到模型是如何得到的）。...如果你有兴趣了解对比是如何实现的，可以研究ops/gradients.py文件。 F 模型评估 训练得到的模型必须被评估来看该模型是有多好（或多坏）。

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深度 | 生物神经网络基础：从尖峰放电神经元谈起

在这篇文章中，我将以交互式的方式概述建模神经元的方法。这篇文章不可能全面覆盖所有内容，也不会给出新的见解。但是，我希望这篇文章能为好奇的读者提供有关建模神经元的直观知识。...树突树是一种复杂的、有分支的、扩散式的结构。如果你想知道树突复杂度最高的是什么细胞，那就是浦肯野细胞（Purkinje cell），它能够接收多达 100000 个其它连接。...关于模型的很多情况都可以通过查看其相图（phase portrait）推断得到。下面给出了两个相图的案例。这些相图看起来很密集——这一节会尝试解释如何理解它们。 ?...这一类神经元的强度源自可微分性——即使在网络内堆叠时也是如此。这个性质可以最小化或最大化某些目标来学习任意函数。...实际上艾伦研究所（Allen Institute）目前就有一个研究神经元分类的项目。他们有一个非常棒的开源大脑细胞数据库：http://celltypes.brain-map.org。

1.8K21

实时识别字母：深度学习和 OpenCV 应用搭建实用教程

这个模型如我们希望的那样使用 28 x 28 像素（我们展平图片然后将每个像素值放入一个一维向量）作为输入。模型的输出必须由某个字母决定，所以我们设置输出层有 26 个神经元（决定是由概率做出）。...步骤 4：识别文字 一旦开始逐帧读取输入的视频，尝试找到蓝色瓶盖并将其用作笔。...我们使用 OpenCV 的 cv2.VideoCapture() 方法逐帧（使用 while 循环）从视频文件或网络摄像头实时读取视频。在这种情况下，我们将 0 传递给函数以此进行网络摄像头读取。...一旦找到轮廓，就进行一系列的图像处理使其平滑，平滑会让后续的操作更容易。如果你想知道更多关于这些运算的知识——腐蚀，变形和膨胀，点击这里。 ?...在框架窗口上显示此模型所做的预测，使用方法 cv2.imshow() 将其显示出来。在退出 while 循环后进入网络摄像头读取数据停止相机并关闭所有窗口。 执行 1.

1.7K10

大脑启发的AI模型：激活学习，挑战反向传播

，大脑是以不同的方式来获得梯度的[3]”, “我相信大脑使用了很多局部小的目标函数，它不是一种端到端的系统链，通过训练来优化目标函数[3]”。...尽管我们还远不能完全理解大脑的工作机制-其核心是如何根据外部信息调整神经元之间的连接权重，我们依然可以得到一些关于大脑的初步认知，能够启发我们设计新的模型。...但是依然有一部分研究者相信生物启发的学习方法的潜力，2019年Krotov和Hopfield (没错，就是Hopfield网络的提出者) 展示了赢者通吃规则结合赫布学习可能可以达到同反向传播相比拟的性能...这样一个训练好的网络，当给定一个数据和正确标签输入的时候，它的输出激活强度通常情况下是高于这个数据和错误标签的输出激活强度。 这样一个激活学习模型，既可以作为判别式模型又可以作为生成式模型。...如果使用数据增强包括随机裁剪等并将第一层的节点数增加到  , 激活学习的识别错误率可以降低到37.52%。 5 通向通用任务 为什么绝大多数深度学习模型只能适用于特定的任务？

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Geoff Hinton 专访：Waston 系统和深度学习有什么区别？

以下是对视频采访内容的文字版总结 什么是深度学习？ 人的大脑有100亿多个神经元。在任意一个时刻，每个神经元都会接收到来自其他神经元的信号，但是不同的神经元过来的信号有不同的连接强度。...没人知道自己的大脑是如何改变神经元之间的连接强度的。在1980年代，人们提出了一套非常有效的算法来简单的模拟大脑的工作方式。但其实没人知道大脑是不是真的这样工作的。...它可以通过读一种语言的一句话并将其转化成思想，在通过这个思想转化成另一种语言。Google现在就有这样的翻译系统。通过用适中的训练数据，它已经可以媲美现有的翻译系统了。...虽然它还不能跟基于更大数据训练出来的翻译系统比，但是它也会做到的。我们在接下来几年就是要做到把一句话先转化成一种思想，再把思想映射到另一种语言上。 ? 当看到细微的差别时，它能理解么？...但这个最终肯定是可以实现的，到那时就可以说机器可以真正理解了 深度学习还可以应用在哪些领域，并且能够改变未来？ 他可以改变很多很多领域。

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Yoshua Bengio 专栏文章：深度学习崛起带来人工智能的春天

这些能力表明，人类智能充分利用了关于世界的一般假设，这种假设可以被用作打造一种通用智能机器的灵感之源。正是出于这一原因，人工神经网络的开发者们已经将大脑作为设计智能系统的粗略模型。...一个神经元倾向发出一个可以跨越间隙的信号的特性——以及那个信号的幅度——被称为一个突触强度（synaptic strength）。...这种神经网络能逐渐改变每一个突触连接的数值，这些数值代表了连接的强度，即一个神经元有多大可能性能将一个信号传递给另一个神经元。深度学习网络所使用的算法，在每次观察到新图像时都会轻微改变这些值。...后来，在 2011 年，我们发现了一种更好的方法以用于训练更深度的网络——有更多虚拟神经元层的方法——通过修改每个这些处理单元所进行的计算，让它们更像是生物神经元实际上所进行的计算。...另一个助力深度学习增长的因素是可以接触到大型有标签数据集，让学习算法可以识别正确的答案——比如，当识别猫只是其中一个元素的图片时，就可以识别正确答案 ——「猫」。

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计算机视觉：让冰冷的机器看懂多彩的世界

这是因为最初研究者试图将人脸想象为一个模板，用机器学习的方法掌握模板的规律。然而人脸虽然看起来是固定的，但角度、光线、打扮不同，样子也有差别，都令简单的模板难以匹配所有人脸。...这些神经元的链接强度并不相同，就像不同乐谱的强弱高低不同，人工神经网络就是依靠这些神经元之间不同的链接强度，学会将输入方式映射到输出上。...他证明了多隐层的人工神经网络一方面具备更优异的特征学习能力，另一方面能通过逐层初始化克服此前一直困扰研究者的训练难题——基本原理是先通过大量无监督数据保证网络初始化，再用有监督数据在初始化好的或者是预训练的网络上优化调整...受到这些因素的启发，如今的人脸或图像识别研究，大多基于CNN（ConvolutionNeuralNetworks）原理。CNN可以被视为一种逐层扫描的“机器”。...2013年，加州大学伯克利分校的研究者们提出了一种称为叫R-CNN方式（Region-basedCNN）的物体检测方法，具有很高的识别准确度，它将每张图像分为多个窗口或个子区，在每个子区域应用神经网络进行分类

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geotrellis使用（三十三）关于Geotrellis读取Geotiff的两个细节

当此文件是tiff文件的时候就直接读取他，如果不是的时候就以他为文件夹读取他下面的所有可能tiff文件，所以我上面说事先导入Accumulo时该问题不存在，因为那时我传入的正是文件夹，系统直接帮我达到了想要的结果...所以我们就可以明白，如果你想让Geotrellis处理接边、重叠等问题可以直接传入包含所有要处理的Tiff数据的文件夹，这样系统就会自动处理（具体的接边、去重叠操作在rdd的union方法中，由UnionRDD...三、实现方案 整体实现方案如下： 判断并取出与请求的瓦片有交集的Tiff文件 将这些Tiff文件作为整体读取rdd并发布TMS 3.1 判断并取出与请求的瓦片有交集的Tiff文件 上一篇文章中已经大致介绍了此块内容...读取每一幅tiff文件然后手动union 两种方案各有利弊，第一种需要自己写读取多个Tiff文件的方案，第二种需要我们手动union，在这里我都介绍一下。...四、总结 本文简单讲述了使用Geotrellis处理Tiff文件时的两个细节，通过这两个细节能够让我们对Geotreliis的核心更加了解，也能够使我们更加便捷和灵活的处理实际中碰到的关于数据方面的问题

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CS231n：6 训练神经网络（一）

函数 是一个作用于每个元素的非线性函数，当然这里有很多种非线性函数可以选择，但是最常用和最简单的还是这个，也称为RELU。最终， 的大小为 ，所以我们又将得到10个数字输出表示类别得分。...这一方法中，突触的强度 w 是可以学习的，通过控制强度（以及方向，比如正面影响还是负面影响）来影响其他某个神经元。在这一基础模型中，树突将所有输入的信号带到细胞体中，并将它们全部相加。...生物神经元中的树突使用了复杂的非线性计算，突触上也不只有一个权重，他们都是一个复杂的非线性的动态系统。由于所有这些和许多其他简化，有真正的神经科学背景的人可能会对这样一个简化的类比有很多的不满。...基于上面的讨论，如果数据不是很复杂，为了防止过度拟合，则似乎可以优选较小的神经网络。不过，这是不正确的，这里有很多其他的方法用于避免过拟合。...再次声明，控制正则化强度是一种更好的控制过拟合的方法，而不是控制神经元的个数。从下图可以观察，不同正则化强度的差异： 关键点在于，你可能害怕发生过拟合而使用较小的网络，这是不正确 。

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全网首发 | 马斯克的挑战（下）

我们通过深部脑刺激的方法来缓解帕金森病情，我们有用来恢复视力的早期试验芯片，我们还有人工耳蜗——所以对于我们来说，把设备安装进大脑中让其读取信息和反馈信息的行为都算不上长足的进步。...如果我们可以只利用工程学就让神经元与计算机对话，我们就只利用工程学，剩下的工作则交给机器学习。讽刺的是，接下来我们会学习关于大脑的某些知识。...虽然面临很多问题——但是有两个挑战最为突出——如果战胜这两项挑战，所有的问题将有可能一网打尽并且彻底改变我们未来的发展轨迹。 主要问题1：带宽 人脑中一瞬间内所含电极的数量一次不会超过几百个。...Hong Yeo在TEDx演讲中示范了贴在自己皮肤上看起来就像是一张纹身贴纸的电极排列，研究人员表示这种技术有可能会在大脑中得以运用，如图所示： 另一个团队正在研究一种纳米大小的由电极组成的神经网，可以用注射器把这个如此小的神经网嵌入到大脑里...我想知道，一旦这些技术得以成熟我们的生活将会变成什么样子。同时，我也想知道 [飞机 ACE : iPhone 7 :: 早期的 BMIs : ____]空白处的内容。

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