深度神經網絡
關注創建者：匿名 創建時間：2021-09-18
深度神經網絡的視頻教程
基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用
介紹深度學習技術的發展歷程，基本工作原理和分類，針對每種深度神經網絡的結構特點和應用以及發展前景，同時分享IDAJ公司在眾多分類領域最新的應用實例以及可能帶來的價值。 包括： 1.機器學習技術與深度學習技術的發展歷史和基本原理 2.常見的深度神經網絡模型及其優缺點（DNN, CNN, RNN, GAN, AE） 3.IDAJ公司結合上述各種神經網絡模型在工業設計研發領域的應用案例
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遺傳算法優化BP神經網絡與神經網絡遺傳算法程序視頻
主要內容包括：BP神經網絡算法工具箱三個函數功能與語法，BP神經網絡算法應用于非線性函數擬合與預測問題，遺傳算法三個算子與函數ga功能及語法，遺傳算法應用于尋求多個極值點的最小值解問題，遺傳算法優化BP神經網絡算法流程與3個模塊與程序分析，遺傳算法優化BP神經網絡算法求解擬合及預測問題，遺傳算法優化BP神經網絡算法分析自己實際數據與程序通用，GAOT工具箱函數處理GA優化BP分析預測及識別應用問題，
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深度神經網絡的實例教程
在這段旅程結束時，您將對神經網絡有深入的了解，熟練應用深度神經網絡 （DNN） 來解決實際問題，并在卷積神經網絡 （CNN） 和從 MRI 圖像檢測腦腫瘤等尖端深度學習應用程序方面積累了專業知識。為什么選擇這門課程？本課程通過提供全面的學習路徑脫穎而出，該路徑融合了三個領先框架的基本方面：Python、PyTorch 和 TensorFlow。通過強調動手實踐和實際應用，您將快速從基本概念發展到掌握深度學習技術，最終創建復雜的 AI 模型。主要亮點：Python 從基礎開始學習 Python，逐步學習對實施深度學習算法至關重要的高級編程。PyTorch：掌握神經網絡的 PyTorch，包括用于圖像識別任務的張量運算、優化、autograd 和 CNN。TensorFlow：利用 Tensorboard 等工具實現模型可視化，釋放 TensorFlow 創建強大的深度學習模型的潛力。真實世界的項目：將您的知識應用于令人興奮的項目，例如 IRIS 分類、從 MRI 圖像中檢測腦腫瘤等。課程內容概述：模塊1：深度學習和Python簡介課程結構、學習目標和關鍵框架。Python 編程概述：從基礎到高級，確保您可以自信地實施任何深度學習概念。模塊 2：使用 Python 和 NumPy 的深度神經網絡 （DNN）使用 Python 和 NumPy 進行編程：了解數組、數據幀和數據預處理技術。使用 NumPy 從頭開始構建 DNN.實施機器學習算法，包括梯度下降、邏輯回歸、前饋和反向傳播.模塊 3：使用 PyTorch 進行深度學習了解張量及其在深度學習中的重要性。對張量執行操作并了解 autograd 以進行自動微分。使用 PyTorch 構建基本和復雜的神經網絡，實現 CNN 以執行高級圖像識別任務。
展開 深度學習核心技術實踐與圖神經網絡新技術應用研修班通知
任老師13716522485（微信同號
各企、事業單位：
國家“十四五”規劃中，“智能”“智慧”相關表述高達57處，這表明在當前我國經濟從高速增長向高質量發展的重要階段，以人工智能為代表的新一代信息技術，將成為我國“十四五”期間推動經濟高質量發展、建設創新型國家的重要技術保障和核心驅動力之一。當前，人工智能的發展，在很大程度上歸功于深度學習技術的發展。人們逐漸認識到，當你有了深度學習算法、模型，并構建了深度神經網絡時，需要足夠多的數據去訓練這個網絡。只有加入更多的數據，才會讓深度神經網絡變的更大、更好。通過使用深度學習，我們在很多傳統的AI領域取得了長足的進展，比如機器翻譯、語音識別、計算機視覺等等。同時，深度學習也可以逐步替換這些領域發展多年的專用算法。
為積極響應科研及工程人員的需求，根據《國務院關于推行終身職業技能培訓制度的意見》提出的“緊跟新技術、新職業發展變化，建立職業分類動態調整機制，加快職業標準開發工作”要求，中國管理科學研究院現代教育研究所（http://www.zgyxdjy.com）聯合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“深度學習核心技術實踐與圖神經網絡新技術應用研修班”。本次培訓采用全實戰培訓模式。
本次培訓由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進行相關費用收取及發票開具。具體通知如下：
一、培訓專家:
中國科學院計算技術研究所、清華大學、北京理工大學等科研機構和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術經驗，長期從事人工智能、機器學習、深度學習、大數據分析等領域的教學與研究工作。
展開 如果這些超網絡確實能成功的話，那么新的深度神經網絡的設計和開發，將不再是有錢和能夠訪問大數據的公司的專利了。任何人都可以參與其中。Knyazev 非常清楚這種“讓深度學習大眾化”的潛力，稱之為長期愿景。
然而，如果像GHN -2 這樣的超網絡真的成為優化神經網絡的標準方法， Veli?kovi?強調了一個潛在的大問題。他說，對于圖超網絡，“你有一個神經網絡——本質上是一個黑盒子——預測另一個神經網絡的參數。所以當它出錯時，你無法解釋[它]。”
不過，Veli?kovi? 強調，如果類似 GHN-2 這樣的超網絡真的成為優化神經網絡的標準方法的話，可能會有一個大問題。他說：“你會得到一個基本上是個黑箱的神經網絡，然后再用圖超網絡去預測另一個神經網絡的參數。如果它出錯，你沒法解釋錯在哪里。”
當然，神經網絡基本上也是這樣。Veli?kovi?說：“我不會說這是弱點，我把這叫做告警信號。”
不過Kipf看到的卻是一線希望。 “讓我最為興奮的是其他東西。” GHN-2 展示了圖神經網絡在復雜數據當中尋找模式的能力。
通常，深度神經網絡是在圖像、文本或音頻信號里面尋找模式，這類信息一般都比較結構化。但 GHN-2 卻是在完全隨機的神經網絡結構圖里面尋找模式。而圖是非常復雜的數據。
還有，GHN-2 可以泛化——這意味著它可以對未知、甚至不在分布范圍內的網絡結構的參數做出合理的預測。Kipf 說：“這項工作向我們表明，不同結構的很多模式其實多少是優點相似的，而且模型能學習如何將知識從一種結構轉移到另一種結構，這可能會啟發神經網絡新理論的誕生。”
如果是這樣的話，它可能會讓我們對這些黑箱有新的、更深入的理解。
轉載自：https://36kr.com/p/1628481160214024
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展開 原創 青蘋果、LZM 數據實戰派 美國萊斯大學計算機系助理教授 Anshumali Shrivastava 深度神經網絡（deep neural networks，DNN）是人工智能的有力工具，在某些任務上的表現甚至已經超越人類專家的水平。對這類網絡的訓練，可以看作是一系列矩陣運算操作，特別適合交給 GPU 運算，它們運算效率遠高于 CPU，但是成本僅僅是 CPU 的 3 倍。 但是現在，情況已有所不同。 近日，來自美國萊斯大學（Rice University）的計算機科學家們證實，一種基于 CPU 的深度神經網絡訓練算法的訓練速度遠超過 GPU 算法，最高速度比后者快 15 倍。 論文名為 Accelerating SLIDE Deep Learning on Modern CPUs: Vectorization, Quantizations, Memory Optimizations, and More 。該工作的突出貢獻在于，提供了在現代 CPU 上實現深度學習的隨機算法的幾個新視角。 正如作者之一、萊斯大學助理教授 Anshumali Shrivastava 所說：“當前，訓練成本問題是人工智能的現實瓶頸。一些公司每周花費上百萬美元用于訓練和微調神經網絡…… 整個工業界都把目光集中于一類改進 —— 加速矩陣操作。大家都在尋找專用硬件和架構加速矩陣運算，甚至開始探討堆疊專用硬件來適應某一個深度學習模型。 但是，如果我們把目光稍稍移開，將注意力放回到算法上，可以一切都會不同。” SLIDE 算法 早在 2019 年，Shrivastava 的實驗室團隊就開始了算法層面加速深度學習訓練的努力，他們將深度神經網絡的訓練問題轉化為搜索問題，使用哈希表解決。
展開 深度神經網絡亦是近年來智能駕駛研究的一大熱點。所推薦的這篇文章借助深度神經網絡生成滿足無人駕駛汽車需求的占用柵格地圖，并提供豐富的視頻材料證明了所提出方法能被成功用于實車無人駕駛。
摘要：
本文提出了一種使用名為NeuralMapper的深度神經網絡實時創建自動駕駛汽車所需占用地圖的新方法。NeuralMapper接收LiDAR傳感器數據作為輸入，并生成汽車周圍的占用柵格地圖作為輸出。NeuralMapper推算每個柵格地圖單元格作為以下三個類別之一的概率：占用、空閑和未知。該系統在兩個數據集上進行了測試，平均準確率分別為76.48%和73.81%。本文還使用自動駕駛汽車評估了所提出方法用于定位的效果，大多數定位位姿誤差小于0.20m，RMSE 為0.28m，這與其他文獻中使用其他柵格地圖建立方法的結果接近。
關鍵詞：
自動駕駛汽車，建圖，深度神經網絡
1 引言
在過去的二十年里，自動駕駛汽車取得了長足的進步。2004年，美國國防高級研究計劃局(DARPA)發起了第一次自動駕駛汽車競賽，目標是在沒有人為干預的情況下穿越莫哈韋沙漠[1]——在這場比賽中，沒有一個參賽者實現了目標。在第一次嘗試之后，DARPA在2005年和2007年推動了另外兩項競賽，分別有5輛和6輛汽車完成了提出的挑戰。這些事件極大促進了自動駕駛汽車的發展，推動了自動駕駛汽車在今天成為現實。谷歌、沃爾沃和優步等公司正在全球多個城市進行試驗，向公眾提供自動駕駛服務。
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具備“自知之明”的置信區間預測與傳統深度神經網絡的“盲目自信”不同，該工作選用高斯過程（GP）回歸作為核心代理模型 。高斯過程不僅能給出精確的預測曲線，更能進行嚴格的不確定性量化（UQ），輸出帶有95%置信區間的預測包絡帶 。這意味著，當輸入一種模型從未見過的極端奇異織構時，它會通過變寬的陰影帶誠實地發出“誤差警告”，極大地提升了工程預測的可靠性與安全性 。
當COMSOL Multiphysics將深度神經網絡（DNN）、高斯過程（GP）和多項式混沌展開（PCE）三種代理模型深度集成到平臺中時，這一悖論被徹底打破——完整有限元模型（FEM）的"小時級求解"被壓縮為代理模型的"毫秒級響應"，而精度損失被控制在工程可接受范圍內。
然而，代理模型的"快"是有代價的：它需要先用海量高保真仿真數據"喂飽"自己。
◆ 第三步：用深度卷積神經網絡進行訓練，生成代理模型。
最后經實測，面對新的火災情況，代理模型可實現火災風險的秒級預測，且預測物理場（溫度、能見度等）與仿真結果具有非常高的一致性。
通過將精確的CFD仿真與高效的代理模型相結合，船舶消防設計實現了精度和效率的“我全都要”。
? 豐富的智能降階算法
提供各種類型的智能降階算法，包含克里金插值、徑向基函數、深度神經網絡、優化神經網絡等，對不同體量、不同復雜度的仿真模型具備較好的適應性與泛化能力。
三、電力設備數字孿生場景的應用實踐
在電力裝備的智能運維領域，為實現對換流變壓器套管運行狀態的實時、精準洞察，某項目引入Smart-ROM，構建了基于仿真數據驅動的數字孿生體。
例如，在非穩態問題的逐步求解中，引入深度神經網絡預測的高質量初始值，可<strong style="color: rgb(5, 76, 143);">顯著減小初始殘差，進而減少 Krylov 子空間迭代次數。
利用HiL測試，可以解決系統驗證中最具挑戰性的方面：基于經過數據訓練的深度神經網絡來評估傳感器感知功能。該測試是研發過程中的寶貴工具，因為它是距離大規模生產最近的前置步驟。HiL測試中出現的任何問題，都可以通過在此階段負責控制特定功能的電子控制單元（ECU）或嵌入式系統來解決。
你還將深入研究神經網絡和深度學習概念，這些概念驅動著當今最先進的技術，如自動駕駛汽車、推薦引擎、語音助手和圖像識別系統。
你還將深入研究神經網絡和深度學習概念，這些概念驅動著當今最先進的技術，如自動駕駛汽車、推薦引擎、語音助手和圖像識別系統。
技術層創新:包括機器學習、深度學習、神經網絡等先進技術的開發與應用。應用層展示:展現AI技術在各個行業中的應用，如智慧城市、智能醫療、智能家居、智能交通等。
算力:包含通用算力產品:CPU芯片;智能算力產品:GPU芯片，FPGA芯片，ASIC芯片;超算算力產品:如超級計算機，邊緣算力產品，邊緣設備。
圖1 層析成像系統原理圖
本項目致力于構建融合深度神經網絡的高精度層析成像重建框架，構建高質量仿真數據集，突破傳統反演模型的限制，推動無創、低成本、高時空分辨率的成像技術邁向智能化、高精度的新階段。
