沃爾特他在1951年的“不列顛節(jié)”（Festival of Britain）上展示了后續(xù)三臺“馬基納·斯 巴卡拉特里克斯”（Machina Speculatrix）機器人，它們基于埃爾默和埃爾希原型進行了許多 重大改進。其中包括當(dāng)電池即將耗盡時，機器人會轉(zhuǎn)身向...

設(shè)想一下2020年的自己。下午6點鐘你下班回家，當(dāng)你駕車準備進入車庫，你面 前的車庫門靜悄悄地打開，示意你進入已經(jīng)完全聯(lián)網(wǎng)的智能家庭。當(dāng)你走進家里，燈馬上就 自動打開了，并自行調(diào)節(jié)至你喜歡的低亮度，智能恒溫器則將溫度設(shè)置在舒適宜人的23度。 如果家里住著很多人...

許多公司也致力于這個領(lǐng)域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor監(jiān)控系統(tǒng)，這是一 款由大量家用智能傳感器強化的可穿戴設(shè)備。與黛安·庫克在“地平線之家”進行的項目有些類 似，eNeighbor可用于檢測患者是否跌倒或忘記服藥，并通知護理人員。同...

如庫克所言，雖然這項技術(shù)的應(yīng)用沒有打算代替朋友或家人之間的社交活動，但它能幫 助老年人生活得更久，這可能意味著他們可以繼續(xù)待在他們度過了前半生的家里。“即 使沒有護理人員登門，這也沒有問題。如果出現(xiàn)重大的變化，意味著健康狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)變，護 理人員或者醫(yī)務(wù)人員也可...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀80年代進入這一領(lǐng)域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說：“我們接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們...

麥卡錫后來發(fā)明的LISP語言中重要的功能Eval，我故意沒有在“馮”和“諾伊曼”之間加那個討厭的點兒，因為在更多時候，對邏輯和計算理論一直有強烈興趣，他1948年本科畢業(yè)于加州理工學(xué)院，之前兩年才在普林斯頓大學(xué)邏輯學(xué)家丘奇（AlonzoChurch）門下取得了...

人工智能畢竟不是超弦理論，憑著一些智力俗敘述，而是那些對不成熟看法的披露，還有不好意思寫到正經(jīng)學(xué)術(shù)論文學(xué)）和藝術(shù)的原創(chuàng)需要一等的智力，解釋和欣賞（例如樂評家和書評家）毛德操、施水才、宣曉華和趙偉等諸位師友的幫助和指點，特此致謝。門的臺階或向?qū)?。讀大科學(xué)家寫的科...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級的：我們看看他們做了什么。1958年，...

互聯(lián)網(wǎng)的崛起、價廉物美的傳感器和低價的存儲器令我們越來越容易獲取大量數(shù)據(jù)。加之便宜的計算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計的GPU的出現(xiàn)，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲容量沒能跟上數(shù)據(jù)量增長的步伐。與此同時，...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級的：我們看看他們做了什么。1958年，...

深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究內(nèi)容而言，主要涉及三類方法：[2](1)基于卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。[2](2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來受到***關(guān)注的稀疏...

區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： [4] (1)強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點； [4] (2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。...

Capsule是由深度學(xué)習(xí)先驅(qū)GeoffreyHinton等人提出的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式，旨在修正反向傳播機制?！窩apsule是一組神經(jīng)元，其輸入輸出向量表示特定實體類型的實例化參數(shù)（即特定物體、概念實體等出現(xiàn)的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向...

在統(tǒng)計學(xué)習(xí)框架下，大家刻畫模型復(fù)雜度的時候，有這么個觀點，認為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預(yù)測錯誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡單而帶來的估計不準確的部分（Bias），另一部分是由于模型太...

步驟4：訓(xùn)練大部分人都認為這個是**重要的部分，其實并非如此~數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量、還有模型的選擇比訓(xùn)練本身重要更多（訓(xùn)練知識臺上的3分鐘，更重要的是臺下的10年功）。這個過程就不需要人來參與的，機器**就可以完成，整個過程就好像是在做算術(shù)題。因為機器學(xué)...

（1）決策樹決策樹歸納是經(jīng)典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個擊破方式構(gòu)造決策樹。樹的每一個結(jié)點上使用信息增益度量選擇測試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹中提取規(guī)則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Co...

5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必擔(dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分（舉個例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現(xiàn)在特征維度x前端的情況）。它的缺點之一就是不...

1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法，在先前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上預(yù)測或解釋特定數(shù)值。例如要想知道某房產(chǎn)的價值，可根據(jù)與之相似房產(chǎn)的定價來預(yù)測。線性回歸是**簡單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來模擬數(shù)據(jù)集。通過計算直線的位置和斜率得到具有許多數(shù)據(jù)對...

非監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。舉個栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機器，不給這些照片打任何標簽，但是我們希望機器能夠?qū)⑦@些照片分分類。將不打標簽的照片給機器通過學(xué)...

強化學(xué)習(xí)：在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learn...

為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內(nèi)容引自知乎：首先，假設(shè)你知道訓(xùn)練集和測試集的關(guān)系。簡單來講是我們要在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)一個模型，然后拿到測試集去用，效果好不好要根據(jù)測試集的錯誤率來衡量。但很多時候，我們只能假設(shè)測試集和訓(xùn)練集的是符合同一個數(shù)據(jù)分布...

4.降維顧名思義，降維可用來刪除數(shù)據(jù)集中**不重要的數(shù)據(jù)。實踐中常會遇到包含數(shù)百甚至數(shù)千列（也稱為特征）的數(shù)據(jù)集，因此減少總量至關(guān)重要。例如，圖像中數(shù)千個像素中并不是所有的都要分析；或是在制造過程中要測試微芯片時，如果對每個芯片都進行測試也許需要數(shù)...

降低維度算法像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見的算法包括：主成份分析（Princip...

感知機的訓(xùn)練法則感知機的學(xué)習(xí)規(guī)則：對于訓(xùn)練樣例（x，y）（需要注意的是，這里粗體字x表示訓(xùn)練集），若當(dāng)前感知機的實際輸出y’，假設(shè)它不符合預(yù)期，存在“落差”，那么感知機的權(quán)值依據(jù)如公式規(guī)則調(diào)整：其中，η∈(0,1)稱為學(xué)習(xí)率(learningrate)...

分類器加速早期目標檢測中，是提取特征加上分類器這樣一個套路來進行目標檢測的，分類器一般是線性分類器，但是線性分類器沒有非線性分類器效果好，例如svm就是非線性的，所以加速分類器的運行也是提升檢測算法速度的一個方法。級聯(lián)檢測器級聯(lián)檢測器可以很好的將計算耗...

像素是沒有抽象意義的，但人腦可以把這些像素連接成邊緣，邊緣相對像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進而形成球形，球形然后到氣球，又是一個抽象的過程，大腦就知道看到的是一個氣球。模擬人腦識別人臉，也是抽象迭代的過程，從開始的像素到第二層的邊緣，再到人臉的...

下面我們推導(dǎo)出?Ld/?wji的一個表達式，以便在上面的公式中使用梯度下降規(guī)則。首先，我們注意到，權(quán)值wji能通過netj影響其他相連的神經(jīng)元。因此利用鏈式法則有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經(jīng)元j輸入的加權(quán)和。xji表示的神經(jīng)j的第i...

比如，對于一張愛因斯坦的照片，我可以學(xué)習(xí)n個不同的卷積和函數(shù)，然后對這個區(qū)域進行統(tǒng)計。可以用不同的方法統(tǒng)計，比如著重統(tǒng)計中間，也可以著重統(tǒng)計周圍，這就導(dǎo)致統(tǒng)計的和函數(shù)的種類多種多樣，為了達到可以同時學(xué)習(xí)多個統(tǒng)計的累積和。上圖中是，如何從輸入圖像怎么到后...

下面我們推導(dǎo)出?Ld/?wji的一個表達式，以便在上面的公式中使用梯度下降規(guī)則。首先，我們注意到，權(quán)值wji能通過netj影響其他相連的神經(jīng)元。因此利用鏈式法則有：在這里，netj=∑iwjixji，也就是神經(jīng)元j輸入的加權(quán)和。xji表示的神經(jīng)j的第i...

四、目標檢測進展使用更好的引擎檢測器中非常重要的一個部分就是特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)，如果backbone性能優(yōu)良，檢測器效果也會不錯。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網(wǎng)絡(luò)都是VGG或者resnet，如果對推理時間有要求，一般選取輕量級的網(wǎng)絡(luò)...