模式識(shí)別的案例
模式識(shí)別綜述
一、引言
模式識(shí)別是研究如何讓機(jī)器能觀察環(huán)境，并從環(huán)境背景中將感興趣的目標(biāo)提取分離、分類的過程；給定一個(gè)模式，它的識(shí)別、分類包含以下兩方面的任務(wù)：指導(dǎo)性分類及非指導(dǎo)性分類。所以識(shí)別問題基本等價(jià)于分類、分組的問題，類（組）的概念是有設(shè)計(jì)者指定的或有算法依據(jù)數(shù)據(jù)在一定的相似性準(zhǔn)則下建立的。
模式識(shí)別應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣，從生物學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、文檔分類、文檔圖像分析、工業(yè)自動(dòng)化、多媒體數(shù)據(jù)庫檢索、語音識(shí)別到遠(yuǎn)程遙感等方面。而且不同的場(chǎng)景應(yīng)用的方法還有差別，這主要由數(shù)據(jù)的類型（空間維數(shù)）、類別信息等決定；對(duì)于一個(gè)模式識(shí)別系統(tǒng)，其速度、準(zhǔn)確性及花費(fèi)仍然是考慮的方面。
模式識(shí)別系統(tǒng)一般包含以下三個(gè)處理步驟：數(shù)據(jù)的采集、特性及決策；而問題域就決定了傳感器、預(yù)處理技術(shù)、特性建立機(jī)制及決策模型等方面的技術(shù)。對(duì)于一個(gè)定義很好的、模式緊湊的識(shí)別問題（如小類內(nèi)偏差，大類間偏差），這種情況用一個(gè)簡(jiǎn)單的決策模型就會(huì)得到較好的結(jié)果。已知的模式識(shí)別方法可分為四個(gè)大的方面：模板匹配、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、語法及結(jié)構(gòu)匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下面先對(duì)這四個(gè)方面進(jìn)行簡(jiǎn)單的闡述。
1、模板匹配
這時(shí)出現(xiàn)較早的一種方法，而且實(shí)現(xiàn)起來也較簡(jiǎn)單，匹配是個(gè)通用的操作，用于定義兩個(gè)實(shí)體間的相似性程度，一般是采用二維模板，匹配的要素一般采用像素、曲線及形狀信息，當(dāng)然在定義模板及相似性函數(shù)時(shí)要考慮到實(shí)體的姿態(tài)及比例問題，這種方法一般不需要訓(xùn)練，實(shí)際上模板就是由訓(xùn)練集建立起來的。
這種方法的主要缺點(diǎn)是處理圖像的扭曲效果不好，如圖像投影的畸變教嚴(yán)重時(shí)。
展開 三個(gè)相關(guān)概念：深度學(xué)習(xí)Vs機(jī)器學(xué)習(xí)Vs模式識(shí)別
本文我們來關(guān)注下三個(gè)非常相關(guān)的概念（深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別），最熱門的科技主題（機(jī)器人和人工智能）的聯(lián)系。
圖1 人工智能并非將人放入一臺(tái)計(jì)算機(jī)中（圖片來源于 WorkFusion 的博客）
環(huán)繞四周，你會(huì)發(fā)現(xiàn)不缺乏一些初創(chuàng)的高科技公司招聘機(jī)器學(xué)習(xí)專家的崗位。而其中只有一小部分需要深度學(xué)習(xí)專家。我敢打賭，大多數(shù)初創(chuàng)公司都可以從最基本的數(shù)據(jù)分析中獲益。那如何才能發(fā)現(xiàn)未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家？你需要學(xué)習(xí)他們的思考方式。
三個(gè)與“學(xué)習(xí)”高度相關(guān)的流行詞匯
模式識(shí)別（Pattern recognition）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）和深度學(xué)習(xí)（deep learning）代表三種不同的思想流派。模式識(shí)別是最古老的（作為一個(gè)術(shù)語而言，可以說是很過時(shí)的）。機(jī)器學(xué)習(xí)是最基礎(chǔ)的（當(dāng)下初創(chuàng)公司和研究實(shí)驗(yàn)室的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一）。而深度學(xué)習(xí)是非常嶄新和有影響力的前沿領(lǐng)域，我們甚至不會(huì)去思考后深度學(xué)習(xí)時(shí)代。我們可以看下圖所示的谷歌趨勢(shì)圖。可以看到：
1）機(jī)器學(xué)習(xí)就像是一個(gè)真正的冠軍一樣持續(xù)昂首而上；
2）模式識(shí)別一開始主要是作為機(jī)器學(xué)習(xí)的代名詞；
3）模式識(shí)別正在慢慢沒落和消亡；
4）深度學(xué)習(xí)是個(gè)嶄新的和快速攀升的領(lǐng)域。
2004年至今三個(gè)概念的谷歌搜索指數(shù)（圖來源于 谷歌趨勢(shì) ）
1. 模式識(shí)別：智能程序的誕生
模式識(shí)別是70年代和80年代非常流行的一個(gè)術(shù)語。它強(qiáng)調(diào)的是如何讓一個(gè)計(jì)算機(jī)程序去做一些看起來很“智能”的事情，例如識(shí)別“3”這個(gè)數(shù)字。而且在融入了很多的智慧和直覺后，人們也的確構(gòu)建了這樣的一個(gè)程序。例如，區(qū)分“3”和“B”或者“3”和“8”。早在以前，大家也不會(huì)去關(guān)心你是怎么實(shí)現(xiàn)的，只要這個(gè)機(jī)器不是由人躲在盒子里面?zhèn)窝b的就好（圖2）。
展開 『轉(zhuǎn)貼』第五屆小波分析與模式識(shí)別國(guó)際會(huì)議
[ 會(huì)議基本信息 ]
會(huì)議名稱（中文）：
第五屆小波分析與模式識(shí)別國(guó)際會(huì)議
會(huì)議名稱（英文）：
International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition
所屬學(xué)科：
電子、通信與自動(dòng)控制技術(shù) 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù) 信息科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué) 數(shù)學(xué)
會(huì)議類型：
國(guó)際會(huì)議
會(huì)議論文集是否檢索：
SCI EI
開始日期：
2007-11-2
結(jié)束日期：
2007-11-4
所在國(guó)家：
中華人民共和國(guó)
所在城市：
北京市 海淀區(qū)
具體地點(diǎn)：
主辦單位：
北京科技大學(xué)
AI 中的歸納推理
這些算法分析大型數(shù)據(jù)集，識(shí)別模式，并生成可以預(yù)測(cè)新的、看不見的數(shù)據(jù)的模型。該過程通常包括以下步驟：
數(shù)據(jù)收集：收集相關(guān)數(shù)據(jù)，從中得出結(jié)論。
模式識(shí)別：分析數(shù)據(jù)以查找一致的模式或相關(guān)性。
模型構(gòu)建：根據(jù)已識(shí)別的模式開發(fā)預(yù)測(cè)模型。
測(cè)試和優(yōu)化：評(píng)估模型對(duì)新數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化以獲得更好的性能。
AI 中的歸納推理示例
AI 中的歸納推理通常涉及根據(jù)特定的觀察或數(shù)據(jù)進(jìn)行概括。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，說明了如何在 AI 環(huán)境中應(yīng)用歸納推理：
示例：基于 AI 的電子郵件分類
場(chǎng)景：AI 系統(tǒng)旨在將電子郵件分類為“緊急”、“重要”、“正常”和“垃圾郵件”等類別。
過程：
數(shù)據(jù)收集： AI 首先分析用戶已經(jīng)標(biāo)記的數(shù)千封電子郵件。它觀察各種功能，例如關(guān)鍵字、發(fā)件人信息、電子郵件時(shí)間和用戶交互（例如電子郵件是快速打開并回復(fù)，還是標(biāo)記為垃圾郵件）。
模式識(shí)別：通過分析，AI 會(huì)注意到某些模式：
包含“緊急”或“立即”等詞語且由已識(shí)別的聯(lián)系人發(fā)送的電子郵件通常被標(biāo)記為“緊急”。
來自已知商業(yè)來源的包含“銷售”或“報(bào)價(jià)”等詞語的電子郵件經(jīng)常被標(biāo)記為“垃圾郵件”。
不是來自聯(lián)系人但包含正式語言且沒有促銷內(nèi)容的電子郵件通常被歸類為 “重要”。
泛化：使用這些觀察結(jié)果，AI 開發(fā)了一組通用規(guī)則或模型來預(yù)測(cè)新電子郵件的類別。例如，它可能概括地認(rèn)為，來自已識(shí)別聯(lián)系人的任何包含單詞“緊急”的電子郵件都應(yīng)歸類為“緊急”。
應(yīng)用程序：當(dāng)新電子郵件到達(dá)時(shí)，AI 會(huì)應(yīng)用這些通用規(guī)則，根據(jù)學(xué)習(xí)的模式對(duì)其進(jìn)行分類。
展開 
壓力容器失效模式有哪些？
腐蝕是壓力容器的最常見失效模式，但在不同的工程應(yīng)用中差別極大，不可能在標(biāo)準(zhǔn)中進(jìn)行規(guī)定，因此GB150規(guī)定了由設(shè)計(jì)人員全面考慮腐蝕失效模式，并在選擇材料、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、腐蝕防護(hù)等方面采取措施，保證容器的設(shè)計(jì)壽命。
4 其他標(biāo)準(zhǔn)涉及到的失效模式
承壓設(shè)備損傷模式在國(guó)外已經(jīng)建立了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，如美國(guó)石油協(xié)會(huì)的API 571、API 579 、API 580 、API 581標(biāo)準(zhǔn)中均有壓力容器損傷模式的相關(guān)內(nèi)容。在API 571標(biāo)準(zhǔn)中，介紹了一般工業(yè)中四大類、44種損傷模式，以及煉油工業(yè)中三大類、18種損傷模式。在美國(guó)的NB23標(biāo)準(zhǔn)中、歐盟的PED指令、英國(guó)的BS7910標(biāo)準(zhǔn)、美國(guó)的NACE標(biāo)準(zhǔn)對(duì)承壓設(shè)備的損傷模式也都有涉及。
我國(guó)目前正在制定《承壓設(shè)備損傷模式識(shí)別》標(biāo)準(zhǔn)，擬提出一套比較完整的，適合我國(guó)承壓設(shè)備現(xiàn)狀的損傷模式和識(shí)別方法，其內(nèi)容主要包括承壓設(shè)備主要損傷模式和失效機(jī)理的理論描述、形態(tài)、影響因素、敏感材料、可能發(fā)生失效的設(shè)備或構(gòu)件、檢測(cè)方法等。《承壓設(shè)備損傷模式識(shí)別》標(biāo)準(zhǔn)草案將我國(guó)承壓設(shè)備的損傷模式分為五大類、73種，其中腐蝕減薄25種、環(huán)境開裂13種、材質(zhì)裂化15種、機(jī)械損傷11種、其他損傷9種。已經(jīng)頒布的GB/T 26610.1-2011《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第1部分：基本要求和實(shí)施程序》也參考采用了該標(biāo)準(zhǔn)草案中的損傷模式分類方法。
5 總結(jié)
對(duì)壓力容器運(yùn)行過程中損傷模式的識(shí)別，有助于定期檢驗(yàn)方案的制定，有利于在設(shè)備發(fā)生失效前及時(shí)進(jìn)行修復(fù)或報(bào)廢等處理。
展開 大家探討一下若以后從事圖象處理相關(guān)工作需要掌握那些基本知識(shí)、技能或工具
還有其它的方面：移動(dòng)監(jiān)測(cè)，模式識(shí)別等等
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目前圖像處理的難點(diǎn)在于圖像分析與理解，這方面的東西包括模式識(shí)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能等方面的指示。至于上面說的視頻電話與傳輸屬于圖像處理中的壓縮的類別，現(xiàn)在研究的也很熱，要做這方面研究還是先參考一下real和微軟方面的工作比較好。另外還可以考察一下mpeg4和mpeg7標(biāo)準(zhǔn)，如果想做多媒體數(shù)據(jù)庫之類的阿。
ps現(xiàn)在還流行小波
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本人正從事圖象識(shí)別的工作，干這一行很艱難，現(xiàn)在的圖象識(shí)別和理解研究只能是說還在原始階段，一些正規(guī)印刷的東西識(shí)別起來都很困難，大致能識(shí)別還好做到，要談到準(zhǔn)確無誤那還有很長(zhǎng)的路要走。VC++是最得力的工具，MATLAB也可以用來做研究，但速度太慢，不能用在實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)中。對(duì)2值形態(tài)濾波學(xué)要好好研究。如果是做圖象壓縮處理等工作，相對(duì)來說要好搞一點(diǎn)，要對(duì)小波變換等等變換有深入的了解。
展開 重慶大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用高光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)石質(zhì)文物的全面“體檢”
本研究通過基于高光譜成像技術(shù)的石質(zhì)文物劣化模式識(shí)別方法，為石質(zhì)文物的保護(hù)工作提供了新的技術(shù)路徑。通過建立砂巖表面強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型、典型病害智能識(shí)別模型和風(fēng)化病害定量評(píng)估方法，研究團(tuán)隊(duì)成功解決了傳統(tǒng)風(fēng)化病害評(píng)估方法中的局限性，大大提高了文物保護(hù)的效率和準(zhǔn)確性。隨著文物保護(hù)工作的深入，基于高光譜成像技術(shù)的文物“體檢”方法必將在未來得到更廣泛的應(yīng)用。
中達(dá)瑞和作為一直專注于高光譜成像設(shè)備及光譜智能分析平臺(tái)的專業(yè)品牌，我們致力于將前沿科技轉(zhuǎn)化為文物保護(hù)的實(shí)際工具，讓這些無價(jià)的文化遺產(chǎn)在歲月的長(zhǎng)河中亙古長(zhǎng)青，繼續(xù)講述屬于它們的故事。
極度精準(zhǔn)的傳感技術(shù)：采用量子位與機(jī)器學(xué)習(xí)！
但是為了超越標(biāo)準(zhǔn)量子極限，必須采用另一個(gè)方法，也就是采用一項(xiàng)與機(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)廣泛應(yīng)用的分支相似的技術(shù)：模式識(shí)別。
來自 ETH Zurich 的通訊作者，現(xiàn)工作于俄羅斯莫斯科 MIPT 的 Andrey Lebedev 表示：“我們采用了一種自適應(yīng)技術(shù)。首先，我們展開測(cè)量，然后根據(jù)測(cè)量結(jié)果，讓我們的模式識(shí)別算法決定如何改變下一步采用的控制參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)最快速的磁場(chǎng)測(cè)量。”
磁場(chǎng)感測(cè)：限定在算法的連續(xù)步驟中的概率分布（研究中采用的兩種算法分別以紅色和藍(lán)色表示），帶來磁通量值的精準(zhǔn)識(shí)別。綠色曲線是標(biāo)準(zhǔn)的量子極限分布，背景是設(shè)備的干涉圖樣特征。
（圖片來源：Sergey Danilin 和 Sorin Paraoanu / 芬蘭阿爾托大學(xué)）
價(jià)值
在一系列領(lǐng)域中，從地質(zhì)勘探到大腦活動(dòng)成像，磁場(chǎng)探測(cè)都非常重要。研究人員們相信，他們的工作是朝著采用量子增強(qiáng)方法的傳感技術(shù)的目標(biāo)邁出的第一步。此外，從量子狀態(tài)中快速提取信息，對(duì)于未來的量子處理器和現(xiàn)有技術(shù)中的超靈敏探測(cè)器來說是必不可少的。
Lebedev 表示：“這是量子技術(shù)一個(gè)非常好的應(yīng)用范例。通過將量子現(xiàn)象與基于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的測(cè)量技術(shù)相結(jié)合，我們可以改善磁場(chǎng)探測(cè)器的靈敏度，進(jìn)入突破標(biāo)準(zhǔn)量子極限的新境界。”
展開 2024自動(dòng)化控制與信息技術(shù)國(guó)際會(huì)議(ICACIT2024)
模型制作與模擬試驗(yàn)
模式識(shí)別與信息檢索
安保和安全
智能卡和RFID技術(shù)
軟計(jì)算與智能系統(tǒng)
普適計(jì)算與嵌入式系統(tǒng)
●投稿說明
1.本會(huì)議官方語言為英語，投稿者務(wù)必用英語撰寫論文。
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ ￥2
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中提取識(shí)別特征，缺乏預(yù)編程的理解。網(wǎng)絡(luò)組件包括神經(jīng)元、連接、權(quán)重、偏差、傳播函數(shù)和學(xué)習(xí)規(guī)則。神經(jīng)元接收由閾值和激活函數(shù)控制的輸入。連接涉及調(diào)節(jié)信息傳輸?shù)臋?quán)重和偏差。學(xué)習(xí)、調(diào)整權(quán)重和偏差分為三個(gè)階段：輸入計(jì)算、輸出生成和迭代優(yōu)化，以提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)各種任務(wù)的熟練程度。
這些包括：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由新環(huán)境模擬。
然后，作為此模擬的結(jié)果，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自由參數(shù)會(huì)發(fā)生變化。
然后，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自由參數(shù)發(fā)生了變化，因此以新的方式響應(yīng)環(huán)境。
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編輯
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要性
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模式、解決復(fù)雜難題和適應(yīng)不斷變化的環(huán)境的能力至關(guān)重要。他們從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力具有深遠(yuǎn)的影響，從徹底改變自然語言處理和自動(dòng)駕駛汽車等技術(shù)，到自動(dòng)化決策流程和提高眾多行業(yè)的效率。人工智能的發(fā)展在很大程度上依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新并影響技術(shù)的發(fā)展方向。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是什么？
讓我們通過一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理的示例來了解：
考慮使用用于電子郵件分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層采用電子郵件內(nèi)容、發(fā)件人信息和主題等功能。這些輸入乘以調(diào)整后的權(quán)重，將穿過隱藏層。通過訓(xùn)練，該網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)了識(shí)別指示電子郵件是否為垃圾郵件的模式。輸出層具有二進(jìn)制激活函數(shù)，可預(yù)測(cè)電子郵件是否為垃圾郵件 （1） 或非垃圾郵件 （0）。隨著網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播迭代優(yōu)化其權(quán)重，它變得擅長(zhǎng)區(qū)分垃圾郵件和合法電子郵件，展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子郵件篩選等實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)用性。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦功能某些特征的復(fù)雜系統(tǒng)。它由一個(gè)輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和一個(gè)由耦合的人工神經(jīng)元層組成的輸出層組成。基本過程的兩個(gè)階段稱為反向傳播前向傳播。
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展開 華東理工大學(xué)陳彧教授課題組《Nat. Commun.》：良品率高達(dá)90%的聚合物納米神經(jīng)形態(tài)器件的構(gòu)建
研究人員利用這種具有高穩(wěn)定性和快速響應(yīng)特點(diǎn)的有機(jī)高分子憶阻器件構(gòu)建了二進(jìn)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于手寫阿拉別數(shù)字的識(shí)別。結(jié)果表明，使用1萬張圖片訓(xùn)練1個(gè)周期后的識(shí)別率可以達(dá)到99.23%，在模式識(shí)別任務(wù)上展現(xiàn)了令人滿意的性能。
圖1 二維共軛高分子的分子結(jié)構(gòu)、堆疊順序和納米器件性能
圖2 基于二維聚合物憶阻器的模擬神經(jīng)形態(tài)模式識(shí)別
相關(guān)研究成果以“90% Yield Production of Polymer Nano-Memristor for In-Memory Computing”為題發(fā)表在Nature Communications 2021,12:1984上。華東理工大學(xué)是論文的第一通訊單位。陳彧團(tuán)隊(duì)的張斌副教授、上海交通大學(xué)劉鋼團(tuán)隊(duì)的博士生陳威林和合肥工業(yè)大學(xué)張章團(tuán)隊(duì)的曾劍敏博士是該論文的共同第一作者，陳彧教授、劉鋼研究員和張章教授是該論文的共同通訊作者。該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、上海市科委、復(fù)旦大學(xué)專用集成電路國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和華為的經(jīng)費(fèi)支持。
原文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-021-22243-8.pdf
目前報(bào)道的工作是陳彧教授團(tuán)隊(duì)在Nature Communications上發(fā)表的第2篇關(guān)于憶阻器的工作。先前的工作主要涉及基于側(cè)鏈含三苯胺和二茂鐵基團(tuán)兩個(gè)氧化還原體系的聚芴功能材料的柔性憶阻器器件的構(gòu)建(Nature Communications 2019,10,736)。
展開 
教你在Excel中搭建一個(gè)人臉識(shí)別CNN網(wǎng)絡(luò)
總之，前幾層中的總像素信息通常高于輸入圖像，是因?yàn)槲覀兿Ｍ麨镾herlock 提供盡可能多的線索/模式。在我們網(wǎng)絡(luò)的最后幾層中，通常做法是下采樣得到少量的特征。因?yàn)檫@些層是用來識(shí)別圖像更明確的模式。
第四步
▌ReLU：非線性模式識(shí)別
給 Sherlock 提供充足的信息是非常重要的，但現(xiàn)在是時(shí)候進(jìn)行真正的偵探工作了——非線性模式識(shí)別！像識(shí)別耳廓或鼻孔等。
到目前為止，Sherlock 已經(jīng)做了一堆數(shù)學(xué)來構(gòu)建特征圖，但每個(gè)計(jì)算都是線性的（取輸入像素并對(duì)每個(gè)像素執(zhí)行相同的乘法/加法），因此，他只能識(shí)別像素的線性模式。
為了在 CNN 中引入非線性，我們使用稱為 Relu 的激活函數(shù)。從第一個(gè)卷積計(jì)算我們的特征圖之后，激活函數(shù)會(huì)檢查每個(gè)值來確認(rèn)激活狀態(tài)。如果輸入值為負(fù)，則輸出變?yōu)榱恪Ｈ绻斎霝檎瑒t輸出值保持不變。ReLU 的作用類似于開/關(guān)，每個(gè)特征圖的像素值經(jīng)過 Relu 后，就得到了非線性的模式識(shí)別。
回到我們最初的 CNN 示例，我們將在卷積后立即應(yīng)用 ReLU：
雖然有許多非線性激活函數(shù)可用于將非線性引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（比如 sigmoids，tanh，leakyReLU 等），但 ReLU 是 CNN 中最常用的，因?yàn)樗鼈冇?jì)算效率高，并可以加速訓(xùn)練過程。
第五步
▌Max Pooling：保留關(guān)鍵的少數(shù)信息在大腦中
現(xiàn)在，Sherlock 已經(jīng)有了一些特征圖或“線索”，那么他如何確定哪些信息是不相關(guān)的細(xì)節(jié)，哪些是重要的？答案就是最大池化！
Sherlock 認(rèn)為人腦就像一個(gè)記憶宮殿。傻瓜會(huì)存儲(chǔ)各種各樣的信息，最終有用的信息卻在雜亂無章中丟失了。
展開 無人系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知系列課程教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)踐
作者簡(jiǎn)介： 袁興生，男，漢族，山東聊城，研究生，副研究員，研究方向：模式識(shí)別，智能感知與控制。
轉(zhuǎn)動(dòng)（旋轉(zhuǎn)）機(jī)械故障診斷方法發(fā)展概況調(diào)研
Present Status and Developmental Trends of Fault Diagnosis of Rotating Machines
1、故障征兆提取的方法
2、故障征兆提取的工具
3、基于知識(shí)的故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀
4、基于模式識(shí)別的故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀
請(qǐng)大家?guī)兔?/span>
關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)介
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途非常廣泛，在系統(tǒng)辨識(shí)、模式識(shí)別、智能控制等領(lǐng)域都能一展身手。而現(xiàn)在最吸引IT巨頭們關(guān)注的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制領(lǐng)域中的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能，特別適合在需要代入一定條件，并且信息本身是不確定和模糊的情況下，進(jìn)行相關(guān)問題的處理，例如語音識(shí)別。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源要追溯到上世紀(jì)40年代，心理學(xué)家麥克庫羅克和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茲首先提出了神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型。此模型沿用至今，并且直接影響著這一領(lǐng)域研究的進(jìn)展。因而，他們兩人就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的先驅(qū)。隨著計(jì)算機(jī)的高速發(fā)展，人們以為人工智能、模式識(shí)別等問題在計(jì)算機(jī)面前都是小菜一碟。再加上當(dāng)時(shí)電子技術(shù)比較落后，用電子管或晶體管制作出結(jié)構(gòu)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是完全不可能的，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究一度陷于低潮當(dāng)中。到了20世紀(jì)80年代，隨著大規(guī)模集成電路的發(fā)展，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用成為了可能。而且人們也看到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制、語音識(shí)別方面的潛力。但是這一技術(shù)的發(fā)展仍然緩慢，而硬件性能的發(fā)展以及應(yīng)用方式的變化，再加上谷歌、微軟、IBM等大公司的持續(xù)關(guān)注，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終于又火了起來。本該在上世紀(jì)80年代就出現(xiàn)的諸多全新語音技術(shù)，直到最近才與我們見面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為最熱門的研究領(lǐng)域之一。
在國(guó)際會(huì)議上，與會(huì)人員來自世界各地，同聲傳譯就成了必不可少的溝通方式。但是到目前為止，同聲傳譯基本上都是靠人來完成的，譯員在不打斷講話者演講的情況下，不停地將其講話內(nèi)容傳譯給聽眾。用機(jī)器進(jìn)行同聲傳譯，這個(gè)往往只出現(xiàn)在科幻電影中的設(shè)備，卻成為了現(xiàn)實(shí)。
在2012年底天津召開的“21世紀(jì)的計(jì)算-自然而然”大會(huì)上，微軟研究院的創(chuàng)始人里克·雷斯特在進(jìn)行主題演講時(shí)，展示了一套實(shí)時(shí)語音機(jī)器翻譯系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)在里克.雷斯特用英文演講時(shí)，自動(dòng)識(shí)別出英文字詞，再實(shí)時(shí)翻譯成中文，先在大屏幕上顯示出來，同時(shí)用電腦合成的聲音讀出。最令人驚奇的是，與常見的合成語音聲調(diào)非常機(jī)械不同。
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