下面我們推導出?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輸入的加權和。xji表示的神經(jīng)j的第i個輸入。需要注意的是，這里的xji是個統(tǒng)稱，實際上，在反向傳播過程中，在經(jīng)歷輸出層、隱含層和輸入層時，它的標記可能有所不同。由于在輸出層和隱含層的神經(jīng)元對“糾偏”工作，承擔的“責任”是不同的，至少是形式不同，所以需要我們分別給出推導。（1）在輸出層，對第i個神經(jīng)元而言，省略部分推導過程，上一公式的左側項為：為了方便表達，我們用該神經(jīng)元的糾偏“責任（responsibility）”δ(1)j描述這個偏導，即：這里δ(1)j的上標“(1)”，表示的是第1類（即輸出層）神經(jīng)元的責任。如果上標為“(2)”，則表示第2類（即隱含層）神經(jīng)元的責任，見下面的描述。（2）對隱含層神經(jīng)元jj的梯度法則（省略了部分推導過程），有：其中：fj表示神經(jīng)單元jj的計算輸出。netj表示的是神經(jīng)單元jj的加權之和。Downstream(j)表示的是在網(wǎng)絡中神經(jīng)單元jj的直接下游單元集。深度人工智能學院算法工程師零基礎就業(yè)班。河南人工智能培訓大綱

    梯度較明顯的應用，就是快速找到多維變量函數(shù)的極(大/小)值?！疤荻冗f減”的問題所在，那就是它很容易收斂到局部較小值。重溫神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù)相比于神經(jīng)網(wǎng)絡輸入、輸出層設計的簡單直觀，它的隱含層設計，可就沒有那么簡單了。依賴于“工匠”的打磨，它就是一個體力活，需要不斷地“試錯”。但通過不斷地“折騰”，研究人員掌握了一些針對隱層的啟發(fā)式設計規(guī)則（如下文即將提到的BP算法），以此降低訓練網(wǎng)絡所花的開銷，并盡量提升網(wǎng)絡的性能。為了達到理想狀態(tài)，我們希望快速配置好網(wǎng)絡參數(shù)，從而讓這個損失函數(shù)達到極小值。這時，神經(jīng)網(wǎng)絡的性能也就接近較優(yōu)！BP神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法，是一個典型的雙向算法。更確切來說，它的工作流程是分兩大步走：（1）正向傳播輸入信號，輸出分類信息（對于有監(jiān)督學習而言，基本上都可歸屬于分類算法）；（2）反向傳播誤差信息，調(diào)整全網(wǎng)權值（通過微調(diào)網(wǎng)絡參數(shù)，讓下一輪的輸出更加準確）。類似于感知機，每一個神經(jīng)元的功能都可細分兩大部分：（1）匯集各路鏈接帶來的加權信息；（2）加權信息在激勵函數(shù)的“加工”下，神經(jīng)元給出相應的輸出到首輪信號前向傳播的輸出值計算出來后，實際輸出向量與預期輸出的向量之間的誤差就可計算出來。北京人工智能培訓會深度人工智能學院醫(yī)學影像分割項目。

    還有一個就是試圖編寫一個通用模型，然后通過數(shù)據(jù)訓練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結果符合預期，這個就是連接主義。連接主義認為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡層次上模擬人的認知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認知過程。這種受神經(jīng)科學的啟發(fā)的網(wǎng)絡，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個網(wǎng)絡的升級版，就是目前非常流行的深度學習。機器學習在本質(zhì)就是尋找一個好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡能以任意進度逼近任意復雜度的連續(xù)函數(shù)。這個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，這個定理的能量有多大。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡包括深度學習，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機理，它就是上世紀40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。

    Two-Stage算法RCNNRCNN由SS算法(selectivesearch)得到proposals，然后每一個proposal被送到CNN中提取特征，有SVM分類器去預測目標種類，RCNN將VOC07的mAP從(DPM保持的)上升到。SPPNet進一步提升精度，從，并且其推理速度相比SPPNet快了20倍FastRCNNVOC07精度提升到，然后其推理速度相比SPPNet又快了10倍FasterRCNN可以將two-stage的網(wǎng)絡進行end2end的訓練，并且在VOC07上精度達到，同時其運行速度達到了幾乎實時。FPN2017年在FasterRCNN基礎上提出FPN，在COCOmAP@.5上達到。One-Stage算法YOLOYOLO在2015年被提出，是深度學習領域的較早One-Stage的目標檢測算法，在VOC07上精度在，速度可以達到155fps，可謂逆天！由于精度原因后來發(fā)布了YOLOV2，其成績?yōu)?5fpswithVOC07mAP=，后來在2018年發(fā)布了YOLOV3，吊打同期目標檢測方法，直到現(xiàn)在YOLOV3的方法仍然不過時。SSDSSD方法是在2015年被提出來的，它是深度學習領域第二個One-Stage的檢測器。同時兼顧了速度和精度，對后面的目標檢測算法有著深遠的影響。其成績?yōu)?VOC07mAP=,VOC12mAP=,COCOmAP@.5=,mAP@[.5,.95]=),基于SSD的方法的目標檢測算法非常地多。RetinaNetFocalLoss在這篇文章被提出來，主要解決的是類別不平衡的問題。打造學院的樣板和榜樣，享受高性價比和服務。

    明確了各個神經(jīng)元“糾偏”的職責之后，下面就可以依據(jù)類似于感知機學習，通過如下加法法則更新權值：對于輸出層神經(jīng)元有：對于隱含層神經(jīng)元有：在這里，η∈(0,1)表示學習率。在實際操作過程中，為了防止錯過極值，η通常取小于。hj為神經(jīng)元j的輸出。xjk表示的是神經(jīng)單元j的第k個輸入。題外話：LeCun成功應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡在手寫郵編識別之后，與LeCun同在一個貝爾實驗室的同事VladimirVapnik（弗拉基米爾·萬普尼克），提出并發(fā)揚光大了支持向量機(SupportVectorMachine)算法。SVM作為一種分類算法，對于線性分類，自然不在話下。在數(shù)據(jù)樣本線性不可分時，它使用了所謂“核機制(kerneltrick)”，將線性不可分的樣本，映射到高維特征空間(high-dimensionalfeaturespace)，從而使其線性可分。自上世紀九十年代初開始，SVM在圖像和語音識別等領域，獲得了廣大而成功的應用。在手寫郵政編碼的識別問題上，LeCun利用BP算法，把錯誤率整到5%左右，而SVM在1998年就把錯誤率降到低至。這遠超越同期的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡算法。就這樣，萬普尼克又把神經(jīng)網(wǎng)絡研究送到了一個新的低潮！深度人工智能學院人臉識別實戰(zhàn)項目。貴州少兒人工智能培訓

深度人工智能學院線上線下雙模式教學。河南人工智能培訓大綱

    這里需要說明的是，神經(jīng)元中的激勵函數(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)在深度學習常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。簡單來說，神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程，就是通過根據(jù)訓練數(shù)據(jù)，來調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權值（connectionweight）以及每個功能神經(jīng)元的輸出閾值。換言之，神經(jīng)網(wǎng)絡需要學習的東西，就蘊含在連接權值和閾值之中。誤差逆?zhèn)鞑ニ惴▽τ谙鄬碗s的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其各個神經(jīng)元之間的鏈接權值和其內(nèi)部的閾值，是整個神經(jīng)網(wǎng)絡的靈魂所在，它需要通過反復訓練，方可得到合適的值。而訓練的抓手，就是實際輸出值和預期輸出值之間存在著“誤差”。在機器學習中的“有監(jiān)督學習”算法里，在假設空間中，構造一個決策函數(shù)f，對于給定的輸入X，由f(X)給出相應的輸出Y，這個實際輸出值Y和原先預期值Y’可能不一致。于是，我們需要定義一個損失函數(shù)（lossfunction），也有人稱之為代價函數(shù)（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個損失函數(shù)通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個函數(shù)的值為非負數(shù)（請注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個不同對象的實際輸出值和期望值）。河南人工智能培訓大綱

成都深度智谷科技有限公司一直專注于人工智能基礎軟件開發(fā)；人工智能教育服務；云計算裝備技術服務；人工智能通用應用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術服務、技術開發(fā)、技術咨詢、技術交流、技術轉(zhuǎn)讓、技術推廣；人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務。，是一家教育培訓的企業(yè)，擁有自己**的技術體系。公司目前擁有專業(yè)的技術員工，為員工提供廣闊的發(fā)展平臺與成長空間，為客戶提供高質(zhì)的產(chǎn)品服務，深受員工與客戶好評。公司業(yè)務范圍主要包括：人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓等。公司奉行顧客至上、質(zhì)量為本的經(jīng)營宗旨，深受客戶好評。一直以來公司堅持以客戶為中心、人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓市場為導向，重信譽，保質(zhì)量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。