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地平线机器人杨铭:应用中的演化

机器之心整理编辑:杜雪4 月 15 日,杨铭博士在机器之心线下活动 Interface 上做了一次题为「应用中的演化」的演讲。 在学术界,大概有差不多 7、8 年的时间,相关的研究基本上是很难发表的。大家都不在乎,认为不就是这样子嘛!的再兴起始于 2006 年,G.Hinton 提出。 这种结构给大家的启发是并不需要逐层地学习,通过端到端的学习也可以实现,而且学到一定之后,建模能力也是比较强的。自那之后,的优越性能就不断爆发。语音是第一个被突破的领域。 这是一些简单的历史,大家可以看到 ANN、CNN、RNN、LSTM 等等,它们基本上都属于本身属于学习,学习属于 AI,这是一个大体的范畴。 在我们讲这些结构之前,先简单介绍一下架构,让大家有一个统一的认。这是最简单的,只要超过两层三层以上,都算是。?

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如何用Python和

它就是传说中的卷积(Convolutional Neural Network, CNN)。它是机器学习模型的一种。最为简单的卷积大概长这个样子:最左边的,是输入层。 如果只看最后两层,你会很容易把它跟之前学过的(Deep Neural Network, DNN)联系起来。 既然我们已有了,为什么还要如此费力去使用卷积层和采样层,导致模型如此复杂呢?这里出于两个考虑:首先是计算量。 即便是使用非常庞大的计算量,对于片模式的效果也未必尽如人意。因为它学习了太多噪声。而卷积层和采样层的引入,可以有效过滤掉噪声,突出片中的模式对训练结果的影响。 请看上中最下面的那一个,就是它的大略样子。足够,足够复杂吧。如果你之前对有一些了解,一定会更加觉得不可思议。这么多层,这么少的训练数据量,怎么能获得如此好的测试结果呢?

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    它就是传说中的卷积(Convolutional Neural Network, CNN)。它是机器学习模型的一种。最为简单的卷积大概长这个样子:最左边的,是输入层。 如果只看最后两层,你会很容易把它跟之前学过的(Deep Neural Network, DNN)联系起来。 既然我们已有了,为什么还要如此费力去使用卷积层和采样层,导致模型如此复杂呢?这里出于两个考虑:首先是计算量。 即便是使用非常庞大的计算量,对于片模式的效果也未必尽如人意。因为它学习了太多噪声。而卷积层和采样层的引入,可以有效过滤掉噪声,突出片中的模式对训练结果的影响。 请看上中最下面的那一个,就是它的大略样子。足够,足够复杂吧。如果你之前对有一些了解,一定会更加觉得不可思议。这么多层,这么少的训练数据量,怎么能获得如此好的测试结果呢?

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    学习、入门,从VGG16卷积开始

    刚开始接触学习、卷积的时候非常懵逼,不知道从何入手,我觉得应该有一个进阶的过程,也就是说,理应有一些基本概念作为奠基石,让你有底气去完全理解一个庞大的卷积:本文思路:? 一、我认为学习卷积必须知道的几个概念:1、卷积过程: 我们常说卷积卷积,到底什么才是卷积?层卷积过程到底怎么实现? 6、还有一个就是通道的概念:这个不算知点,仅仅是一个常词语,比如一张片,有RGB三种颜色,对应三个灰,也就是三个通道了:更加抽象的可以参照下面的结构:? 二、等待已久的VGG16:VGG16分为16层,我们主要讲前面的前几层(越详细越好吧,后面是一样的)——首先教会大家一个看其他也是用的办法:官方数据表格:? 卷积了三、利用之前的基本概念来解释层的VGG16卷及;【1、从INPUT到Conv1:】?

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    学习项目(中):Keras和卷积(CNN)

    Keras和卷积上篇文章中,我们学习了如何快速构建学习数据集 ,我们使用该文章中介绍的过程和代码来收集,下载和整理磁盘上的。 现在我们已下载和组织了我们的,下一步就是在数据之上训练一个卷积(CNN)。我会在今天文章中向你展示如何使用Keras和入的学习来训练你的CNN。 我们的目标是训练一个使用Keras和学习的卷积和分类这些口袋妖怪。 和Zisserman在其2014年的论文“ 用于大规模卷积”中介绍的VGGNet的更小,更紧凑的变体。 如果你想要使用不同的空间维,你可能需要:降低较小增加较大不要盲目编辑代码。考虑更大或更小的将首先带来的影响!

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    卷积处理(三)

    本篇接着上一篇来介绍卷积的训练(即反向传播)和应用。? 训练和保存训练结果的代码如下: import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_dataimport 下面的代码是利用训练好的卷积模型来评估它在验证集上的准确率(可以在正式训练时不评估从而节省训练时间),以及用它用来单张片。 sess.run(predicted_label)) else: print(No checkpoint file found) return def plotImage(path):#仅用于绘制待片 = tf.float32: img_data = tf.image.convert_image_dtype(img_data0, dtype = tf.float32) #根据的要求转换片数据的

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    卷积处理(二)

    本篇介绍卷积之前向传播的基本实现。?本篇中卷积的结构为:卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->全连接层其中的全连接层还引入了dropout的概念。 #MNIST 数据集信息,IMAGE_HEIGHT = 28IMAGE_WIDTH = 28NUM_CHANNELS = 1#颜色通道数NUM_LABELS =10#参数#INPUT_NODE , avg_class, reuse = True): 卷积前向传播,参数train用于区分训练过程和测试过程 #第一层,卷积层 with tf.variable_scope(layer1-conv1 #get_shape().as_list()可以计算(最后一个池化层)各维大小,返回到一个列表 # 因每层的输入输出都为一个batch(一同训练的一批样本)的张量,pool_shape为一个batch ,所以训练(卷积的训练下篇会介绍)起来比较慢。

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    卷积处理(一)

    参数增多出了导致计算速建模,还很容易导致过拟合的问题(因样本数小于参数个数)。所有需要一个更合理的结构来有效地减少中的参数个数。卷积可以达到这一目的。 卷积一种卷积的结构:? 一个卷积主要有以下5种结构组成:输入层输入层是整个的输入,在处理的卷积中,它一般代表了一张片的素矩阵,如28X28X1, 32X32X3 卷积层(convolution) 和全连接层不同,卷积层中的每一个节点的输入只是上一层的一小块,常用的尺寸有3X3或者5x5,但是会增加。卷积层视中的每一小块进行更加入分析从而得到抽象程更高的特征。 如上所示,过滤器将上层上的一个子节点矩阵转化为当前层上的一个单位节点矩阵。单位节点矩阵指的是一个长和宽都为1,但不限的节点矩阵(下中最右层每一个小方块)。

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    基于卷积

    作为人工智能的一个重要领域,在最近几年已取得了很多突破性的进展,而就是这些突破性进展背后的主要技术支持。 MNIST手写体数据集是一个相对简单的数据集,在其他更加复杂的数据集上,卷积有更加突出的表现。CIFAR就是一个影响力很大的分类数据集。 二、卷积简介为了将只包含全连接与卷积、循环区分开,将只包含全连接路称之为全连接。使用全连接处理的最大问题在于全连接层的参数太多。 输入层是整个的输入,在处理的卷积中,它一般代表了一张片的素矩阵。从输入层开始卷积通过不同的结构将生一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵,直到最后的全连接层。 这是卷积一个重要的性质。从直观上解释。共享滤波器的参数可以使得上的内容不受位置的影响。以MNIST手写体数字为例,无论数字“1”出现在左上角还是右下角,片的种类都是不变的。

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    遛狗: | | 地理位置

    其实我没有狗,但是我的同事有,我们就用智能手机拍摄了一些照片,看看函数是否可以。 这样使得新手及其容易上手,例如,中的对象以及告诉你这副表示的是何种风景等。 Wolfram参考资料中心有更多的资料供你参考。 Inception V3 是使用卷积的数据集。听上去很复杂,其实很容易就实现了。?现在,我们只需要放入,就可以获取的精确结果:?太棒了,我们再来试试其他片:? 相当棒,试试另一幅:?嗯,并不确定这是哪种狗——其实它是对的:这种狗,是牧羊犬和柯基犬的杂交。来看看,它认为我的猫是哪种:?哇塞!它确实是虎斑猫(tabby cat)。 那个 0.0446概率也是合理的,因为我的猫确实看上去有点鸭嘴兽。 体会到了吧,预训练的确实做得不错。

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    基于序列的动作卷积(CS)

    近年来,学习方法已在计算机视觉的各个领域中取得了重要的成果。 本文提出了一种新的框架,称为层次运动(HDMM)+ 3通道卷积(3ConvNets),用于使用序列进行人体动作。 方法首先对3D点云中的原始数据进行旋转,以模拟摄机真实情况,以便算法可以处理视变体情况。 其次,为了有效地提取身体形状和运动信息,在几个时间尺上生成了加权运动(DMM),称为层次运动(HDMM)。然后,分从三个投影正交平面在HDMM上训练三个ConvNets通道。 Wanqing Li, Zhimin Gao, Jing Zhang, Chang Tang, Philip Ogunbona原文地址:https:arxiv.orgabs1501.04686 基于序列的动作卷积

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    学习_1__2_

    ------>卷积1,卷积与简单的比较全连接的缺点:参数太多,片过大时,计算太多没有利用素之间位置信息层数限制2,卷积发展史? 3,卷积结构? :输入层,隐藏层,输出层 卷积:隐藏层分为 ​ 卷积层过滤器:通过在原始上平移来提取特征,定义过滤器观察窗口(大小,步长)单位为素 ​ 移动越过片大小,例如步长过长,会导致最后一次越界 name)​ value:4DTensor形状的【batch,height,weight,channels】​ ksize:池化窗口大小 ​ strides:步长大小 ​ padding:5,手写数字片比较大 ,类多的时候使用定义过的例如googlenet简单片,自定义一层卷积:​ 卷积:32个filter,5*5 1 SAME bias = 32 输入:【None,28,28,1】输出:【None

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    01.学习 W2.基础(作业:逻辑回归

    片? 1. 导入包2. 数据预览3. 算法的一般结构4. = 1(1+math.pow(math.e, -x))# or s = 1(1+math.exp(-x)) ### END CODE HERE ### return s不推荐使用 math 包,因为学习里很多都是向量 片?使用猫1. 算法的一般结构用的思路,建立一个 Logistic 回归 ?4. HERE ### (≈ 1 line of code) s = 1(1+np.exp(-z)) ### END CODE HERE ### return s4.2 初始化参数逻辑回归的参数可以都设置为 0(不可以

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    从0到1:实现(中)

    往者可知然不可谏,来者可追或未可知— Claude Shannon 1959点击查看:从0到1:实现(上)上篇介绍了的理论基石 - 感知机(perceptron)模型;感知机模型是一个简洁的二类分类模型 ,在中篇里,我们把它推广到多类分类问题,不借助计算框架,构建一个全连接,再应用于MNIST数据集手写数字场景。 MNIST数据集能正确的提出问题,你已解决了问题的一半。这里“正确的问题”是MNIST,一个手写数字片集数据的问题。 每张片表达了这是10个数字中的一个,有28X28=784个素,每个素根据灰取整数值;把每张片看作具有784个特征的向量,问题就变成:根据D个特征维,对做K分类的问题,这里D=784,K 有了预测输出和正确答案的概率分布,就可以刻画两者之间相似,简便地量模型预测的损失。损失函数-交叉熵过 Softmax 转换为标准概率分布的预测输出p,与正确类标签?

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    从0到1:实现(上)

    ”是“机器学习”的利器之一,常用算法在TensorFlow、MXNet计算框架上,有很好的支持。 为了更好的理解与使用这件利器,我们可以不借助计算框架,从零开始,一步步构建模型,实现学习算法,并在一个数据集上,训练这个模型,再验证模型预测的准确率。 首先,我们来了解一个简洁的分类模型-感知机(perceptron)模型,感知机是1957年由Rosenblatt提出的线性二类分类模型,也是人工方法的理论基石。? 损失函数有多种典选择,对二类分类问题,可以选择造成模型损失的误分类点,到分离超平面的总距离,来量损失:对任意一个样本点?, 我们可以根据点到平面的距离公式,得出它到超平面?的距离:?其中,? 下一次,我们把感知机模型改进推广到分类类 K>2 的情况,并根据改进后策略和学习算法,在MNIST手写数字数据集上,训练模型参数,初步得到一个率尚可(>90%)的结果。

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    到知实现理解的原理解析

    摘要:本文将详细解析的基本原理。 卷积和递归的结合形成的学习模型甚至可以自动生成针对片的文字描述。 作为近年来重新兴起的技术,学习已在诸多人工智能领域取得了令人瞩目的进展,但是模型的可解释性仍然是一个难题,本文从原理的角探讨了用学习实现的基本原理,详细解析了从到知的转换过程 3 卷积理解卷积(CNN)通常被用来张量形式的输入,例如一张彩色象对应三个二维矩阵,分表示在三个颜色通道的素强。 ,在90年代初,CNN就已被应用在自然,脸和手的检测,面部和物体检测中。人们还使用卷积实现语音和文档阅读系统,这被称为时间延迟

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    之间有什么区?您可以使用计算机将与国际象棋进行比较。它具有算法,根据算法可以根据您的动作和行动来确定战术。 不是一个创新的系统,但是比第一个复杂得多。它可以语音命令,声音和形,进行专家审查以及执行许多其他需要预测,创造性思维和分析的动作。只有人脑才有这种可能性。 需要特定的数据输入和解决方案算法,而可以在没有大量标记数据的情况下解决问题。什么是学习? 这是如何工作的一个示例。对信息的创意和分析成分进行分析和分组,以确保正确对象。这些组件不会直接带到系统中,因此ML系统必须修改和派生它们。 什么是卷积的类型不同,它们之间的区在于它们的工作原理,动作方案和应用领域。卷积(CNN)主要用于,很少用于音频。它主要用于,因为不需要一一检查所有素。

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    学习_1__3_验证码

    验证码1,分割2,整体 一张片n个字母 即不再是一个目标值,是n个​ 例:NZPP​ N ------> 概率 N-------> one-hot编码​ Z--------> Z------- >​ 最后得出n*26个概率​ 交叉熵计算​ 目标值: ​ 输出:​ 过softmax得出概率:​ 损失:104 个目标值m与概率n值相乘 mlogn,one-hot由于很多为0 最可得出一个样本的损失值为 :1log()+1log()+1log()+1log()=损失值验证码案例1,处理数据 片-----标签 片路径-->序号-->验证码值----->转化为数字使用tfrecords2,验证码 x tf.reshape(image, ) # 1,随机初始化权重,偏值 weight = weight_variables() bias = bias_Variables() # 2,进行全连接层计算 没有使用卷积 # 1,读取验证码的数据文件 image_batch, label_batch = read_and_decode() # 2,输入片特征数据建立模型,得出预测结果 # 一层全连接进行预测

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    学习不是万灵药!3D建模其实只是

    但近期一项研究表明,几乎所有基于的3D中重建工作,实际上并不是重建,而是分类。学习并不是万能的!学习并不是万灵药。 但是,最近一篇文章却对此提出了质疑:几乎所有这些基于的3D重建的工作,实际上并不是进行重建,而是进行分类。 正如伯克利马毅教授评价:几乎所有这些基于的3D重建的工作(层出不穷令人眼花缭乱的State of the Art top conferences 论文),其实还比不上稍微认真一点的nearest 研究人员认为,卷积在单视3D重建任务中是主流实验程序的某些方面的结果,包括数据集的组成和评估协议。它们允许找到一个快捷的解决方案,这恰好是。 纯粹的方法,性能优于先进的实验基于现代卷积,它可以从一张预测出高分辨率的3D模型。

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    【KDD20】专题

    该工作从另一个角去解读随着层数增加性能下降的问题,认为影响性能下降的主要原因是Transformation和Propagation两个过程的纠缠影响作用,并且基于分析结果设计了自适应 已有的一些工作将这个性能大幅下降的原因归根于的过平滑问题(over-smoothing)。然而这篇文章保持一个不同的观点,并且从另一个角去解读性能下降的问题。 在进行了理论和实验分析的基础上,该文章提出了自适应的设计方案。 而作者进一步指出,是转换(Transformation)和传播(propagation)的纠缠作用严重损害了的性能。 以上两个实验说明了在GNN受过平滑影响之前,转换(Transformation)和传播(propagation)的纠缠作用确实会损害的性能,导致性能大幅下降。

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