還有一個(gè)就是試圖編寫一個(gè)通用模型，然后通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結(jié)果符合預(yù)期，這個(gè)就是連接主義。連接主義認(rèn)為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡(luò)層次上模擬人的認(rèn)知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認(rèn)知過程。這種受神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò)，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)版，就是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在本質(zhì)就是尋找一個(gè)好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個(gè)包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡(luò)能以任意進(jìn)度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)。這個(gè)定理也被稱之為通用近似定理（UniversalApproximationTheorem）。這里的“Universal”，也有人將其翻譯成“通用的”，由此可見，這個(gè)定理的能量有多大。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在理論上解決任何問題。M-P神經(jīng)元模型是什么？現(xiàn)在所講的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括深度學(xué)習(xí)，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機(jī)理，它就是上世紀(jì)40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。深度人工智能學(xué)院助力在職互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者提升技能。海南人工智能培訓(xùn)師

    下面我們就用“誤差”信息反向傳播，來逐層調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。為了提高權(quán)值更新效率，這里就要用到下文即將提到的“反向模式微分法則（chainrule）”。求導(dǎo)中的鏈?zhǔn)椒▌t一般化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖：為了簡化理解，暫時(shí)假設(shè)神經(jīng)元沒有激勵(lì)函數(shù)（或稱激勵(lì)函數(shù)為y=xy=x），于是對(duì)于隱含層神經(jīng)元，它的輸出可分別表示為：然后，對(duì)于輸出層神經(jīng)元有：于是，損失函數(shù)L可表示為公式：這里Y為預(yù)期輸出值向量(由y1,y2,...,yi,...等元素構(gòu)成)，實(shí)際輸出向量為fi(w11,w12,...,wij,...,wmn)。對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)而言，在特定訓(xùn)練集下，輸入元素xi和預(yù)期輸出yi都可視為常量。由此可以看到，損失函數(shù)L，在本質(zhì)上，就是一個(gè)單純與權(quán)值wij相關(guān)的函數(shù)（即使把原本的激勵(lì)函數(shù)作用加上去，除了使得損失函數(shù)的形式表現(xiàn)得更加復(fù)雜外，并不影響這個(gè)結(jié)論）。于是，損失函數(shù)L梯度向量可表示為公式：其中，這里的eij是正交單位向量。為了求出這個(gè)梯度，需要求出損失函數(shù)L對(duì)每一個(gè)權(quán)值wij的偏導(dǎo)數(shù)。鏈?zhǔn)角髮?dǎo)示例圖：當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單時(shí)，即使X到Z的每一個(gè)路徑都使用前向模式微分（forward-modedifferentiation）”，也不會(huì)有很多路徑，但一旦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度上去了，這種“前向模式微分”。海南人工智能培訓(xùn)師深度人工智能學(xué)院畢業(yè)學(xué)員北上廣深城市年薪30萬到50萬。

    ZF提出大力發(fā)展智能制造以及人工智能新興產(chǎn)業(yè)鼓勵(lì)智能化創(chuàng)新2015年7月5日，ZF印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，其中提出，大力發(fā)展智能制造。以智能工廠為發(fā)展方向，開展智能制造試點(diǎn)示范，加快推動(dòng)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)機(jī)器人、增材制造等技術(shù)在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，推進(jìn)生產(chǎn)裝備智能化升級(jí)、工藝流程改造和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共享。著力在工控系統(tǒng)、智能感知元器件、工業(yè)云平臺(tái)、操作系統(tǒng)和工業(yè)軟件等中心環(huán)節(jié)取得突破，加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用，有效支撐制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建開放、共享、協(xié)作的智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。其中第十一個(gè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域明確提出為人工智能領(lǐng)域。內(nèi)容顯示：依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù)，加快人工智能重要技術(shù)突破，促進(jìn)人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引導(dǎo)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。。

    【前置視頻課程】1-機(jī)器學(xué)習(xí)中的Python【課程內(nèi)容】構(gòu)建Python環(huán)境、基本語法、數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化、完整實(shí)例與練習(xí).【課程目標(biāo)】Python環(huán)境搭建與其基礎(chǔ)語法的學(xué)習(xí)，熟悉列表元組等基礎(chǔ)概念與python函數(shù)的形式，Python的IO操作，Python中類的使用介紹，python使用實(shí)例講解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現(xiàn)的任務(wù)等，同時(shí)學(xué)習(xí)搭建和配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境，并學(xué)會(huì)用線性回歸解決一個(gè)實(shí)際問題。【前置視頻課程】2-人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)【課程內(nèi)容】函數(shù)與導(dǎo)數(shù)、線性代數(shù)與矩陣、概率分析、程序與概念（算法推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)）、程序?qū)嵺`、課后實(shí)踐?！菊n程目標(biāo)】熟悉數(shù)學(xué)中的符號(hào)表示，理解函數(shù)求導(dǎo)以及鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，理解數(shù)學(xué)中函數(shù)的概念，熟悉矩陣相關(guān)概念以及數(shù)學(xué)表示。將數(shù)學(xué)概念與程序基礎(chǔ)聯(lián)系起來；梯度下降實(shí)例講解；【前置視頻課程】3-機(jī)器學(xué)習(xí)概念與入門【課程內(nèi)容】人工智能概念、獲取數(shù)據(jù)與特征工程、模型訓(xùn)練?！菊n程目標(biāo)】解釋人工智能中涉及到的相關(guān)概念。了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程。熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。理解模型訓(xùn)練過程。熟悉pandas的使用。了解可視化過程；Panda使用講解；圖形繪制。深度人工智能學(xué)院醫(yī)學(xué)影像分割項(xiàng)目。

    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(duì)像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進(jìn)而形成球形，球形然后到氣球，又是一個(gè)抽象的過程，大腦就知道看到的是一個(gè)氣球。模擬人腦識(shí)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，再到人臉的部分，然后到整張人臉，是一個(gè)抽象迭代的過程。再比如看到圖片中的摩托車，我們可能在腦子里就幾微秒的時(shí)間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對(duì)計(jì)算機(jī)來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個(gè)通道上不同的數(shù)字。所謂的特征或者視覺特征，就是把這些數(shù)值給綜合起來用統(tǒng)計(jì)或非統(tǒng)計(jì)的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí)的流行之前，大部分的設(shè)計(jì)圖像特征就是基于此，即把一個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素級(jí)別的信息綜合表現(xiàn)出來，利于后面的分類學(xué)習(xí)。如果要完全模擬人腦，我們也要模擬抽象和遞歸迭代的過程，把信息從細(xì)瑣的像素級(jí)別，抽象到“種類”的概念，讓人能夠接受。卷積的概念計(jì)算機(jī)視覺里經(jīng)常使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即CNN，是一種對(duì)人腦比較精確的模擬。什么是卷積？卷積就是兩個(gè)函數(shù)之間的相互關(guān)系，然后得出一個(gè)新的值，他是在連續(xù)空間做積分計(jì)算，然后在離散空間內(nèi)求和的過程。深度人工智能學(xué)院數(shù)學(xué)理解基礎(chǔ)。海南人工智能培訓(xùn)師

深度人工智能學(xué)院圖像視覺處理。海南人工智能培訓(xùn)師

    這里需要說明的是，神經(jīng)元中的激勵(lì)函數(shù)，并不限于我們前面提到的階躍函數(shù)、Sigmod函數(shù)，還可以是現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。簡單來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，就是通過根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)值（connectionweight）以及每個(gè)功能神經(jīng)元的輸出閾值。換言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要學(xué)習(xí)的東西，就蘊(yùn)含在連接權(quán)值和閾值之中。誤差逆?zhèn)鞑ニ惴▽?duì)于相對(duì)復(fù)雜的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其各個(gè)神經(jīng)元之間的鏈接權(quán)值和其內(nèi)部的閾值，是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈魂所在，它需要通過反復(fù)訓(xùn)練，方可得到合適的值。而訓(xùn)練的抓手，就是實(shí)際輸出值和預(yù)期輸出值之間存在著“誤差”。在機(jī)器學(xué)習(xí)中的“有監(jiān)督學(xué)習(xí)”算法里，在假設(shè)空間中，構(gòu)造一個(gè)決策函數(shù)f，對(duì)于給定的輸入X，由f(X)給出相應(yīng)的輸出Y，這個(gè)實(shí)際輸出值Y和原先預(yù)期值Y’可能不一致。于是，我們需要定義一個(gè)損失函數(shù)（lossfunction），也有人稱之為代價(jià)函數(shù)（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個(gè)損失函數(shù)通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個(gè)函數(shù)的值為非負(fù)數(shù)（請(qǐng)注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個(gè)輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個(gè)不同對(duì)象的實(shí)際輸出值和期望值）。海南人工智能培訓(xùn)師

成都深度智谷科技有限公司發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大，現(xiàn)有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，各種專業(yè)設(shè)備齊全。專業(yè)的團(tuán)隊(duì)大多數(shù)員工都有多年工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉行業(yè)專業(yè)知識(shí)技能，致力于發(fā)展深度人工智能教育的品牌。公司不僅*提供專業(yè)的人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)；人工智能教育服務(wù)；云計(jì)算裝備技術(shù)服務(wù)；人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)推廣；人工智能行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)。，同時(shí)還建立了完善的售后服務(wù)體系，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。誠實(shí)、守信是對(duì)企業(yè)的經(jīng)營要求，也是我們做人的基本準(zhǔn)則。公司致力于打造***的人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)。