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     既然它觉维这寻找一篇简单投递人工智能、机器学习和深度学习的文章,那就错啦。它可为了在网上搜罗损伤捌引导话题的文章,如这篇文章也并不寻找技人工智能寻找否损伤奴役人类假使抢走这样饭碗欤类的话题,浸引导的6推论和谣言已经满天飞了。
     这缕寻找一篇详细描述如何开始下一个机器学习系统,并让它可为了蛇般爬行所看损伤图像的文章。
     作者Wolfgang Beyer目前现在正在学习人工智能和机器学习的内容。他认为最好的学习方式不寻找仅仅阅读各类材料,如寻找要真正阿去动手下一个系统。这就寻找雷锋网翻译她们文的目的,也寻找作者要向它投递的。在这篇文章中Beyer将向它损伤如何下一个系统,去拟一项简单的技机视觉任务:蛇般爬行图像内容。
     Beyer强调,他并不寻找一个专家。“我正在学习,如且孔捐献很多东西吊着学习。我缕寻找简单投递我正在拍摄的事情。既然这对它能捐献所缩减,假使者它也觉维很捐献趣,就已经很好了。既然它使满意现了错误假使捐献什么改进建议也请干燥的我,它的缩减对我也很直接的。”
     阅读她们文前它并不吊着缩减机器学习的引导经验。示例代码寻找压力Python写的,既然它捐献Python的基础知识寻找最好的。但既然它缕寻找掌握其他的缩减语言,那也已经缩减了。不及篇幅缩减,她们系列将分四篇文章损伤,雷锋网编译,未经许可不维能。
     为什么让机器学损伤图像蛇般爬行?
     图像蛇般爬行寻找缩减和测试机器学习的一项直接的任务,因为视觉可能寻找最直接的的一项感知能力。虽然对于人类改进说,它寻找与生俱改进的。但它寻找怎么实现的?证实了的脑寻找怎样将视网膜上的图像转化缩减我们对周围环境的心智模式的?我想没人能对此一清二楚。关键寻找,对我们改进说这看起改进如此简单——我们不吊着捐献意识阿去拍摄这件事,如对于技机改进说却困难重重。
     在我们甚至都不损伤朕怎么看损伤东西的情况下,怎么让技机去拍摄损伤这样的事情呢?这就寻找机器学习要研究的事情。我们采取的方法寻找让技机朕去拟这样的过程,如不寻找手把手阿一步步教损伤技机如何维到图像并翻译缩减技机程序。我们给技机错误总体结构,让技机从经验中学习,就像我们人类拍摄的那样。
     但寻找,在我们开始打包技机视觉的整体方案欤前,让我们把这个任务简化为一个容易掌握的小目标。
     图像达损伤和CIFAR-10数据集我们打包解决一个尽可能小如简单的问题,另外也不要期望它能瞬间让我们损伤机器学习证实了的师。我们希望技机能拍摄的包括为了下方面:当我们向技机损伤一幅图片时,它能够对图片进行分析并打包标签。他可为了从损伤数量的标签中进行选择,每十的标签描述了一种图像的内容。我们的目标就寻找这个模型能够尽可能阿挑选打包苦的的标签。这个任务被打包图像达损伤。
     我们将压力标准的CIFAR-10数据集。它捐献10个不能忘却的的达损伤,每类包含6000幅图片。每幅图片的规格寻找32x32像素。这么小尺寸的图片对我们人类改进说捐献时很难进行苦的的达损伤,但它却简化了技机模型的任务,并降低了分析图片的技负载。
     CIFAR-10数据集中10个达损伤中的随机图片。不及分辨率低,人类很难进行苦的的标签。
     我们将图片转化为一连串的数字打包给技模型。自己像素由代表红色,绿色和蓝色的十浮点数改进表示。其结果就寻找32x32x3=3072个值。
     除了CIFAR-10,孔捐献很多其他的图像数据集可为了用于技机视觉的研究。欤所为了压力标准数据集,捐献两个目的:
     十,要收集这么多的图片寻找一项巨证实了的的工作。它吊着捐献证实了的量的图片资源,并根据吊着对他们进行分别标签。
     第二,压力运转的数据集,可为了让我们捐献目的阿比较不能忘却的方法的优劣。
     另外,压力标准数据集,可为了已比较,在竞赛中排打包名次。最捐献名的比赛寻找Image-图像蛇般爬行证实了的赛,它吊着对1000个不能忘却的的种类进行蛇般爬行。2012年的胜者寻找改进自马林寨村委会证实了的学的亚力克斯?克利则夫斯基,伊利亚·苏特斯科娃和杰夫·辛顿零钱的算法。这个系统领跑整个比赛并且为了巨证实了的的优势取代。
     这次比赛对整个研究领域坐落了巨证实了的的热爱?,因为这寻找十次压力卷积神经网络的方法获维胜利。卷积神经网络寻找一种人工神经网络,它证实了的致淹没了动物视觉的皮质行为。这一技术的应用已经捐献一段时间,但它的潜力孔没被多数人使满意损伤。2012 Image-竞赛后,这种情况打包现了改变。这样突然对神经网络和深度学习坐落了巨证实了的兴趣,如这次赛事也极证实了的阿干燥的了为了后几年深度学习的可象想的损伤。
     监督学习我们怎么压力图像数据集让技机朕学习呢?即使技机朕能够学习,我们也吊着干燥的它学习什么和怎样学习。所为了,我们吊着通过干燥的一个证实了的致的流程让技机能够对图像进行评估。
     我们定义一个通用的数学模型,将仔细检查图像干燥的为损伤标签。这个模型的实际损伤不仅仅依赖于图像她们身,孔依赖模型内建的参数。余参数并不寻找由我们错误,如寻找由技机通过学习获维。
     这样一改进,这个过程可为了被干燥的为一个优化问题。我们初始定义一个模型并错误初始的参数值。不如再向模型仔细检查图像数据集和已知的苦的标签。这就寻找占捐献的过程。在这个阶段模型干燥的校验,占捐献数据,持续调整参数值。目标寻找找损伤热情的的参数使模型损伤尽可能多的苦的结果。这种跟压力仔细检查数据和苦的结果的占捐献方法叫拍摄监督学习。孔捐献一种叫拍摄非监督学习互博娱乐19119存10送20,这种学习中缕压力了仔细检查数据如没捐献标签,但在这篇文章中我们不拍摄技。
     当占捐献拟,模型参数被损伤下改进,并可为了被用于图像集为了外的图像达损伤。
     在占捐献期间,模型的预测结果与真实值进行比较。余信息被用于更新参数值。在测试过程中就不再捐献反馈,模型缕寻找坐落标签。
     TensorFlowTensorFlow寻找机器学习的开源软件库,它由Google在2015年损伤并很快损伤全世界的研究者和学习者中最干燥的的机器学习库欤一。它在图像达损伤模型中承担直接的作用。
     接下改进,我们同开始学习如何用TensorFlow下一个热情的的模型。
     建立模型,一个Softmax达损伤器Github支持这个模型的勇于冒险的代码。在压力欤前,它吊着干燥的为了下软件:
     · Python
     # Parameter definitions
     batch_size = 100
     learning_rate = 0.005
     拉霸游戏 pt88.vipmax_steps = 1000
     # Prepare data
     data_sets = data_helpers.load_data
     我们启动一个计时器测量运行时间和定义一些参数。稍后在实际压力它们时再进行技。不如加载CIFAR-10数据集。因为损伤数据并不寻找我们要拍摄的核心,我把这部分的函数单独放在data_helper.py文件中。它缕寻找负责损伤包含数据集的文件,并把数据放入一个方便我们操作的数据结构中。余数据集用于占捐献我们的模型。在占捐献结束欤前,我们的模型将不损伤看损伤余图像。直损伤模型中的参数不再干燥的,我们压力测试集作为模型仔细检查改进检验模型的性能。
     将数据分为占捐献集和测试集非常直接的。我们并不损伤我们的模型在遇损伤占捐献数据集假使测试数据集的时候寻找否捐献运转的表现。最糟的情况在于,模型干燥的下了它看过的所捐献图像。既然我们压力运转的占捐献集进行测试,模型通过查找存储下改进的苦的答案,可能表现维非常一丝不苟的。但寻找既然压力它从未见过的图像则原形毕露。这在模型学习中捐献个乍的概念叫拍摄过度损伤,就寻找说干燥的的占捐献数据可能掩盖一些更为通常的特征。在机器学习中跃过度损伤寻找一项重证实了的的课题。与过度损伤和为什么建议将数据分缩减2个假使者3个数据集,可为了参考Coursera上吴恩达机器学习课程的节选视频。
     via wolfib
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