深度学习下的AI落地 计算机视觉是否一条好赛道

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深度学习下的AI落地 计算机视觉是否一条好赛道,目前,深度学习几乎成了计算机视觉领域的标配,也是当下人工智能领域最热门的研究方向。计算机视觉的应用场景和深度学习背后的技术原理是什么呢?

深度学习背后的技术原理

机器学习

机器学习的本质其实是为了找到一个函数,让这个函数在不同的领域会发挥不同的作用。像语音识别领域,这个函数会把一段语音识别成一段文字;图像识别的领域,这个函数会把一个图像映射到一个分类;下围棋的时候根据棋局和规则进行博弈;对话,是根据当前的对话生成下一段对话。机器学习离不开学习两个字,根据不同的学习方式,可以分为监督学习和非监督学习两种方式。

监督学习中,算法和数据是模型的核心所在。在监督学习中最关键的一点是,我们对训练的每个数据都要打上标签,然后通过把这些训练数据输入到算法模型经过反复训练以后,每经过一次训练都会减少算法模型的预计输出和标签数据的差距。

通过大量的训练,算法模型基本上稳定下来以后,我们就可以把这个模型在测试数据集上验证模型的准确性。这就是整个监督学习的过程,监督学习目前在图片分类上应用得比较多。

非监督学习里跟监督学习不同的地方是,非监督学习不需要为所有的训练数据都打上标签。非监督学习主要应用在两个大类,第一类是做聚类分析,聚类分析是把一组看似无序的数据进行分类分组,以达到能够更加更好理解的目的。

另外是做自动编码器,在数据分析的时候,原始数据量往往比较大,除了包含一些冗余的数据,还会包含一些对分析结果不重要的数据。自动编码器主要是对原始数据做降维操作,把冗余的数据去掉,提高后面数据分析的效率。

通过不同的学习方式获取到数据后,算法是接下来非常重要的一环。算法之于计算机就像大脑对于我们人类,选择一个好的算法也是特别重要的。

神经网络

神经网络是受人脑神经元结构的启发,研究者认为人脑所有的神经元都是分层的,可以通过不同的层次学习不一样的特征,由简单到复杂地模拟出各种特征。

上图是计算机应用数学的方式来模拟人脑中神经元的示意图。a1到ak是信号的输入,神经元会对输入信号进行两次变换。第一部分是线性变换,因为神经元会对自己感兴趣的信号加一个权重;第二部分是非线性变换。

神经网络就是由许多的神经元级联而形成的,每一个神经元都经过线性变换和非线性变换,为什么会有非线性变换?从数学上看,没有非线性变换,不管你神经网络层次有多深都等价于一个神经元。如果没有非线性变换,神经网络深度的概念就没有什么意义了。

卷积神经网络

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