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深入浅出CNN(2019中秋)

CNN被认为是第一个真正成功的采用多层层次结构网络的具有鲁棒性的深度学习方法。CNN通过挖掘数据中的空间上的相关性,来减少网络中的可训练参数的数量,达到改进前向传播网络的反向传播算法效率。在CNN中,图像中的小块区域被当做层次结构中的底层的输入数据,信息通过前向传播经过网络中的各个层,在每一层中都由过滤器构成,以便能够获得观测数据的一些显著特征。

2019-09-17 10:15:31

MTCNN网络深度解析

多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型,主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络。整个模型分为三个阶段,第一阶段通过一个浅层的CNN网络快速产生一系列的候选窗口;第二阶段通过一个能力更强的CNN网络过滤掉绝大部分非人脸候选窗口;第三阶段通过一个能力更加强的网络找到人脸上面的五个标记点;完整的MTCNN模型级联如下:该模型的特征跟HAA...

2019-08-28 15:27:19

AI专家:主流CNN网络的演变的哲学分析

AlexNet,VGG,Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好?它们是如何设计出来的?为什么它们设计成那样的结构?我们试着去探讨上面的一些问题。随着越来越复杂的架构的提出,一些网络可能就流行几年就走下神坛,但是其背后的设计哲学却是值得学习的。网络结构设计是一个复杂的过程,需要花点时间去学习,甚至更长时间去自己动手实验。首先,我们先来讨论一个...

2019-08-25 12:06:12

Alextnet网络

Alextnet网络结构图从这个图我们可以很清楚地看到Alexnet的整个网络结构是由5个卷积层和3个全连接层组成的,深度总共8层。图片上已经有一个较清楚的层与层直接转换的过程,那么接下来就对各层做个简单的解读。Process--cov11.输入Input的图像规格:224X224X3(RGB图像),实际上会经过预处理变为227X227X32.使用的96个大小规格为1...

2019-08-25 11:58:12

Faster R-CNN 介绍

《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》算法主要解决两个问题:1、提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域;2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。一、RPN网络结构RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域,类似于以往目标检测中...

2019-08-25 11:45:45

CNN的原理图解

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比:卷积神经网络、全连接神经网络左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层右图:卷积神经...

2019-08-25 10:19:05

Drools的技术分析

1业务分析1.1现状在很多行业应用中比如银行、保险领域,业务规则往往非常复杂,并且规则处于不断更新变化中,而现有很多系统做法基本上都是将业务规则绑定在程序代码中。1.2问题主要存在的问题有以下几个方面:1)当业务规则变更时,对应的代码也得跟着更改,每次即使是小的变更都需要经历开发、测试验证上线等过程,变更成本比较大。2)长时间系统变得越来越难以维护。3)开发...

2019-08-02 08:59:01

数据中台的崛起

广义的数据中台包括了数据技术,比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合;但核心的数据中台与广义理解相比,要更往上走。它主要包括数据模型,算法服务,数据产品,数据管理等层面问题,这些服务跟企业的业务有较强的关联性;数据中台要回归服务本质,也就是说要以服务为导向。——服务对象是谁?笼统的讲师业务,细化的剖析则为数据模型、数据服务和数据开发。在这个能力范畴域,统一的基础模型将...

2019-07-29 22:36:45

智慧医院的建设现状分析

职责:现在圈定的智慧医院的范围主要包括三大领域:第一是面向医务人员的“智慧医疗”。以电子病历为核心的信息化的建设,电子病历和影像、检验等其他的系统互联互通。第二个领域是面向患者的“智慧服务”。很多医院的一体机、自助机,包括用的手机结算,预约挂号、预约诊疗、信息提醒,包括衍生出来的一些服务,比如停车信息的推送、提示等。让患者感受更加方便和快捷。第三个领域是面向医院的“智慧管理”。医院精细化管...

2019-05-24 20:05:46

敏捷开发的角色和职责阐述

敏捷开发中的PO即ProductOwner,产品或业务负责人,即熟悉该产品所有业务相关的逻辑、流程、设置等方面事宜的人员,一般可由产品经理担任,也可由熟悉业务的开发人员担任。如果敏捷团队是在一起办公的,建议由产品经理担任,本身产品经理已经是所有业务的接口人,熟悉业务是其本职工作;如果产品经理和开发、测试团队是两地办公的,如设立的研发中心、外包服务等形式的,建议在开发团队内指定一个人来担任...

2019-05-18 18:58:21

资深技术专家分享:大数据实时计算微服务引擎总结

总结《大数据架构之道和项目实战》第七章:学习目标掌握分布式采集服务Flume部署及数据采集 掌握分布式消息服务Kafka部署及数据发送 掌握Hbase数据库设计和Spark集群环境构建 掌握Spark连接Kafka的两种方式 掌握Scala的基本语法和常用算子 掌握Spark中Job的执行流程 掌握Spark的Shuffle过程 掌握Spark解决数据倾斜的几种方式和原理 掌...

2019-05-18 18:45:01

数据科学家的技术栈分享:大数据高并发采集微服务引擎

学习并总结:清华出版社发行的《大数据架构之道和项目实战》第一章常耀斌著学习目标掌握Spring是什么,它解决了什么问题 掌握Spring,SpringMVC和SpringBoot的联系,区别 掌握基于SpringBoot和SpringMVC的高并发采集微服务的构建 掌握Maven与Eclipse的集成配置5、掌握Mina框架的工作原理和实战技巧6、掌握组合、迭代、策略、...

2019-05-11 14:29:04

人工智能专家:开发必备知识的技术栈总结

很多人问我怎么快速掌握AI技能,我觉得可以从这个体系入手:第一部分Python详解 环境构建 基础编程 数组和元组 文件操作 函数编写 面向对象 MYSQL编程 网络编程 多线程编程 JSON编写 第二部分人工智能 人工智能的整体布局和发展趋势 人工智能、机器学习、深度学习解析 深度学习工具对比和演示 TensorFlow环境构...

2019-05-11 14:12:35

资深大数据/AI专家:大数据知识图谱-实战经验总结

作为数据科学家,我想把行业最新知识图谱总结并分享给技术专家们,让大数据知识真正转化为互联网生产力!大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合,成为全球最热的战略性技术,给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇,同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点,映射到大数据平台建设要求,不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用...

2019-05-02 21:58:07

卷积神经网络的原理深入探讨

在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的28×2828×28的手写数字图片,输入层的神经元就有784个。若在中间只使用一层隐藏层,参数ww就有784×15=11760784×15=11760多个;若输入的是28×2828×28带有颜色的RGB...

2019-04-13 19:22:42

PYSpark环境构建总结

一、需要的软件及版本 jdk版本:1.8 spark版本:-2.4.0-bin-hadoop2.7 scala版本:2.12(可选) hadoop版本:2.7====另外需要 python版本:3.7或者anaconda pyspark以及py4j pycharm的安装,暂时用社区版吧 二、环境变量配置:JAVA_HOME=C:\gyhProgramF...

2019-04-12 15:45:55

AI技术栈实践分析

人工智能是让机器像人一样思考甚至超越人类,而机器学习是实现人工智能的一种方法,它最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。深度学习又是机器学习的一种实现方式,它是模拟人神经网络的方式,用更多的层数和神经元,给系统输入海量的数据来训练网络。下面是我从主流人工智能平台技术架构的五层模型来分析技术栈。五层分别是基础数据层,计算引擎层,分析引擎层,应用引擎层...

2019-04-12 14:55:59

如何建立一流的互联网产品研发体系?

纵观历史,打江山容易守江山难,原因是打江山靠胆识,守江山看智慧,而管理者的智慧体现在制度制定和执行上。众所周知,一流企业看制度,二流企业看老板。好的制度是企业和团队成功的必要条件:从繁杂的事务中节省时间,确定流程和各个里程碑的输出目标和要求;提升工作效率和评价机制;建立公正的评价机制;团队之间可以PK和工作量化比较。总之,制度是评价产品的唯一标准。好的制度要与时俱进。好的制度要量体裁衣。下面是我实...

2019-04-11 15:06:01

大数据在电子商务的的五大发展趋势分析

新技术驱动电子商务融合

2019-03-31 11:43:54

人工智能专家:总结AI在医疗的发展

辅助病情诊断就能将医院不同系统、科室的多维度数据整合在一起,让医生可以了解到患者全面的诊疗记录,帮助医生更好地进行病情诊断,这其中就用到了大量AI技术,包括专家系统的概念、医学数据治理、医学自然语言处理和数据挖掘。AI图像识别技术复星旗下专注人工智能影像诊断技术研发的杏脉科技,在油罐艺术中心3号馆搭建了一座“未来诊室”。AI图像识别技术通过对肺部CT片的大数据进行深度学习,从数据优化到模型...

2019-03-28 14:46:19

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