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PyTorch

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卷积神经网络表征可视化研究综述（1）

神经网络卷积神经网络

近年来, 深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展, 这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型, 训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能, 能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案. 然而, 由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构, 人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示, 以及促使其做出特定决策的潜在原因. 另一方面, 卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用, 也要求对其决策原因进行充分了解, 方能获取用户信任. 因此, 卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注. 研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法, 包括事后解释方法和构建自解释的模型等, 这些方法各有侧重和优势, 从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释. 表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法, 能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现, 从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解, 具有过程简单和效果直观的特点. 对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾, 按照以下几个方面组织内容: 表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、可视化的效果评估及可视化的应用, 重点关注了表征可视化方法的分类及算法的具体过程. 最后是总结和对该领域仍存在的难点及未来研究趋势进行了展望.

2022-08-09

4310

迁移学习(Transfer Learning)的背景、历史及学习

迁移学习人工智能深度学习强化学习大数据

在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：

2022-08-08

7430

AVS视频编码标准的演变：20年来的创新与发展

视频处理人工智能迁移学习深度学习机器学习

AVS视频编码标准的演变：20年来的创新与发展转载自：人工智能培训网(https://www.chinaai.org.cn/newsinfo/2821164.html）

2022-08-06

5660

卷积神经网络模型发展及应用

神经网络卷积神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml

2022-08-02

4481

陈杰院士：多无人系统协同中的人工智能安全探索

系统架构数据安全网络安全安全安全治理

多无人系统协同作为一项人工智能的颠覆性技术，将在空间上分布的无人系统有机连接起来，在给社会创造价值的过程中，也存在着诸多安全隐患，有可能在军事作战、产业升级、政府监管、社会治理以及伦理等多个方面给国家安全带来新的挑战。

2022-07-29

4360

人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用

人脸识别数据万象人脸融合人脸支付数据开发治理平台 WeData

这些年人工智能技术已经全面深入到人们日常生活中去，为人们日常生活提供了各种便利条件。计算机应用，人工智能现象，已经成为当前计算机市场的常态。本篇文章主要分析计算机网络应用人工智能的重要性。简要阐释人工智能技术基本理论，然后分析计算机应用过程中，人工技能技术存在的问题。分析当前市场计算机网络哪些方面应用了人工智能技术。这些在计算机网络中的应用的人工智能技术又为人们的生活带来了怎样的便利。

2022-07-27

6450

室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述（部分）

针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.

2022-07-23

8171

序列数据和文本的深度学习

数据挖掘 NLP 服务强化学习人工智能深度学习

· 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；

2022-07-15

1.3K0

机器学习基础

编程算法特征工程机器学习深度学习强化学习

请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。

2022-07-11

4220

深入了解神经网络

pytorch 深度学习神经网络编程算法

本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。

2022-07-08

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