Sigma_Orange
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数据科学基础课程讲座笔记

2018/11/29

数据科学

机器视觉讲座

雷军老师

人机围棋大战

学习目标：1三次浪潮

2深度学习的发展历史

3与传统机器学习相比的优势

4卷积和递归神经网络

5框架

6计算机视觉的应用

1

1956年-1974年

深度学习的雏形感知器

1980-1987

专家系统

2010

爆发包括：算力、数据、算法

（深度学习能够真正利用大数据

2

语音识别，自然语言处理，计算机视觉，图像与视频分析，多媒体等应用

受限

brain

AlexNet

cs229

cs231n

SIFT特征

战略决策

3

深度学习deep learning

深度学习包括了神经网络啊

一，它是从大数据中自动学习特征，而不是手工设计的特征

二，很好的利用大数据

三，层次很深

4

卷积神经网络CNN

卷积操作

池化操作

ReLU √

sigmoid和tanh会出现梯度消失

递归神经网络rnn

处理时序问题。

RNN具有特殊记忆模式

双向RNN

后向传播    梯度消失，梯度爆炸LSTM

5

caffe

tensorflow

torch

caffe 1/2+PyTorch

CNTK(微软 缺点Windows

选平台的时候注意：是否 多卡（GPU

何凯明

总结：

以深度学习算法为代表的人工智能技术快速发展，但其相关算法目前并不完美，有待继续加强理论性研究，也不断有很多新的算法理论成果被提出，如胶囊网络，生成对抗网络，迁移学习等。

现在的方向：视频检测

（迁移学习：不同领域

生成对抗网络

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