的由来。介绍顺序为：感知机、多层感知机（神经网络）、卷积神经网络及循环神经网络。
神经网络起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机，拥有输入层、输出层和一个隐含层。它的缺点是无法表现稍微复杂一些的函数，所以就有了以下要介绍的多层感知机。
在感知机的基础上，添加了多个隐含层，以满足能表现更复杂的函数的能力，其称之为多层感知机。为了逼格，取名为神经网络。神经网络的层数越多，表现能力越强，但是随之而来的是会导致BP反向传播时的梯度消失现象。
全连接的神经网络由于中间隐含层多，导致参数数量膨胀，并且全连接方式没有利用到局部模式（例如图片里面临近的像素是有关联的，可构成像眼睛这样更抽象的特征），所以出现了卷积神经网络。卷积神经网络限制了参数个数并且挖掘了局部结构这个特点，特别适用于图像识别。
循环神经网络可以看成一个在时间上传递的神经网络，它的深度是时间的长度，神经元的输出可以作用于下一个样本的处理。普通的全连接神经网络和卷积神经网络对样本的处理是独立的，而循环神经网络则可以应对需要学习有时间顺序的样本的任务，比如像自然语言处理和语言识别等。
即希望通过大量的数据把数据中的规律给找出来。（在无监督学习中，主要任务是找到数据本身的规律而不是映射）
总结一般的机器学习做法是：根据算法的适用场景，挑选适合的算法模型，确定目标函数，选择合适的优化算法，通过迭代逼近最优值，从而确定模型的参数。
关于未来的展望，有人说强化学习才是真正的人工智能的希望，希望能进一步学习强化学习，并且要再加深对深度学习的理解，才可以读懂深度强化学习的文章。
最后最后，由于本人也只是抽空自学了几个月的小白，所以文中有错误的地方，希望海涵和指正，我会立即修改，希望不会误导到别人。
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近年来，以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，DNN）为代表的
分为五个部分进行综述，首先介绍了Faster R-CNN[14]框架的发展历程，然后综述了对Faster R-CNN
的四个重要组成部分(特征提取网络、ROI Pooling层、RPN、NMS
特点，采用软硬件协同设计思想进行总体架构设计，使得可编程逻辑部分可进行参数可配置以处理不同参数和结构的网络层，具有一定
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） AlaphaGo与围棋界的较量，吸引了全世界的目光，也让大家见识到了
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人脸识别设备凭借着便捷的应用，以及更加新潮的技术，俘获了不少人的好感。于是，它的应用也在日益的变得更加的广泛。由中国电子学会主办的全国图形图像技术应用大会，行业专家将介绍
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唤醒词，而无需工程师花费大量时间来研究和配置芯片上的寄存器。”因此，DSP Group开发了一种API，可以使语音
由自变量（协变量、预测变量）和因变量（结果变量）组成，由一组自变量对因变量进行预测。通过这些变量集合，我们
的开发与性能提升，负责下述研究课题中的一项或多项，包括但不限于：人脸识别、
技术的支持，能够对现场监控摄像机获取的视频进行实时分析和处理。系统根据预先设定的禁止入内地区，通过现场监测摄像机可以准确地监测
Statsbot数据科学家Daniil Korbut简明扼要地介绍了用于推荐系统的主流
起源于人工智能，可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力，比如飞行器的自动驾驶、人脸识别、计算机视觉和数据挖掘等。
中存在精度无法保证以及运行时间过长的问题。为此，结合高维数据流的特点运用角度方差的方法，提出一种改进的基于角度方差的数据流
无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到
模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序
中一个非常重九游体育要的子分支，在各种人工智能落地应用例如计算机视觉、数据挖掘、NLP中，
都是很热门的研究方向，特别是大数据时代，人工处理数据的速度已经远远赶不上
：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列) 一步走（one-stage）
Top5 demi 在 周一, 04/01/2019 - 10:35 提交 本文将推荐五种
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都是通过人工完成的，耗费了大量的人力，同时实时性也较差。文中针对高速公路的交通场景特点，利用
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上相对容易实现，因此已被现有大部分车厂用于辅助驾驶功能。但是随着自动驾驶技术的发展，基于
发动机零件表面缺陷中准确率和效率低下，无法满足智能制造需求问题提岀了一种基于
源自：AI知识干货 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在
，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的
和最佳实践，同时 虹科云科技将会在11月1日20:00举办免费直播，从Redis数据库角度分享企业欺诈
需要领域专家进行特征工程，模型泛化性能差的问题，提出了NN可以从数据的原始特征
吧，我们可以把模型比作函数，一种很复杂的函数：h(f(g(k(x))))，函数有参数，这些参数是未知的，
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对后续的人脸识别、目标跟踪、实例分割等任务都起着至关重要的作用。 基于
过程中通常采用预定义搜索行为，其产生的候选区域形状和尺寸变化单一，导致目标
已经在很多领域得到了广泛的应用，其能够不断地从数据中提取最基本的特征，从而对大量的信息进行
工程师是一种高级技术人才，是数据科学中创新的推动者，也是实现人工智能应用的重要人才。他们致力于开发和实现
技术的普及，越来越多的开发者将它应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、声音识别等等。对于刚开始
方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，实现
是人工智能领域的热门话题。在这个领域中，多层感知机（multilayer perceptron，MLP）模型是一种
一直在各个领域的应用中发挥着极其重要的作用，成为了人工智能技术的重要组成部分。许多
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