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cnns最新视觉报道_cnns认证(2024年12月全程跟踪)

内容来源：乐园影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

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哈佛新课！解锁AI潜力𐟔 人工智能，尤其是深度学习，过去十年中发生了翻天覆地的变化。它已经在某些计算机视觉和自然语言处理任务上超越了人类。尽管如此，我们仍然面临一些与50年前人工智能繁荣阶段终结时相似的限制和障碍。这门以研究为导向的课程将首先回顾并揭示一些广泛使用的人工智能算法的局限性，例如卷积神经网络（CNNs）、变换器、强化学习和生成式对抗网络（GANs）等。这些算法在训练和测试数据上存在iid假设、需要大量训练数据以及缺乏可解释性等问题。为了解决这些限制，我们将探讨以下主题：迁移学习：用于弥补数据稀缺性。知识引导的多模态学习：改善数据多样性。非分布泛化：实现更广泛的泛化能力。子空间学习：用于可解释性。隐私保护数据管理：确保数据安全。通过这些探讨，我们将更深入地了解人工智能的潜力及其面临的挑战。

[微笑]什么是生成式人工智能生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）是一类基于深度学习的机器学习模型，能够通过学习大量数据来生成新的、与原始数据相似但并不完全相同的数据。这项技术利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，以创造新的原创内容，如文本、图片、声音、视频和代码等，全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。生成式人工智能的实现过程通常是通过给定一些初始条件（如噪声向量）作为输入，然后使用深度神经网络和概率模型来逐步生成新的数据。比较典型的生成式人工智能应用包括使用循环神经网络（RNNs）和变换器（Transformers）等技术来生成具有一定连贯性和语义意义的文本，以及使用3D卷积神经网络（3D CNNs）和生成对抗网络（GANs）等技术来生成流畅的视频。生成式人工智能是一个跨学科交叉的学术领域，旨在将现实世界中的结构、运作模式和规则映射到计算机模型中。它涵盖了诸如自适应学习、模式识别、认知模型和机器学习等核心重点，并且是人工智能领域从1.0时代进入2.0时代的重要标志。生成式人工智能的应用非常广泛，包括但不限于自动驾驶、智能家居、智能制造、金融、医疗、教育等领域。随着技术的不断进步和发展，生成式人工智能将会在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和创新。 #动态连更挑战#

哈佛新课！解锁AI潜力人工智能，尤其是深度学习，过去十年中成为了最具变革性的技术之一。𐟔堤𚺥𗥦™𚨃𝥷𒧻在计算机视觉和自然语言处理任务上展现出超越人类的性能。然而，我们也面临着一些限制和障碍，这些问题导致了50年前人工智能繁荣阶段的终结。这门研究导向的课程将首先回顾并揭示一些广泛使用的人工智能算法的局限性，例如卷积神经网络（CNNs）、变换器、强化学习和生成式对抗网络（GANs）。𐟔 这些算法在训练和测试数据上存在iid假设、需要大量训练数据以及缺乏可解释性等问题。为了克服这些限制，课程将探讨一系列主题，包括：迁移学习：弥补数据稀缺性。知识引导的多模态学习：改善数据多样性。非分布泛化：实现更广泛的适用性。子空间学习：提高可解释性。隐私保护数据管理：确保数据安全。通过这些探索，我们将能够更好地理解人工智能的潜力及其局限性，从而更好地应用这项技术来解决实际问题。𐟌Ÿ

如何用AI预测未来？一步步教你实现！尽管大预言模型（LLMs）和生成式AI（Gen AI）最近备受瞩目，但最先进的时间序列预测模型简直像魔法一样，能够准确预测未来的值。时间序列预测被广泛应用于预测股票价格、天气、零售需求、经济指标如通货膨胀和利率，甚至是气候变化。直到最近，通过分析历史数据来检测数据中的模式、趋势和关系的统计算法才是进行时间序列预测的标准方法。以下是两种最流行的统计方法： ARIMA（自回归整合移动平均）：结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）方法来建模时间序列数据，捕捉趋势和季节性模式。指数平滑：利用过去观察的加权平均，随着观察时间的增长，权重按指数衰减，以预测未来的值。然而，最近，几种深度学习算法已经超越了统计和传统机器学习方法。以下是创建应用AI预测系统涉及的关键步骤：数据预处理 𐟧𙊥糖𝩜€要清洗数据并转化为合适的格式，如归一化或缩放值。建立神经网络 𐟌 不同的NN架构适用于不同的问题。LSTMs和RNN可以学习并记住长序列，在存在长期依赖性的预测中被广泛使用。这可能包括股票价格预测和天气预测等。CNNs利用卷积层检测局部模式或特征，并可应用于时间序列预测，以识别序列中的空间模式。当前的SOTA架构往往是Transformer架构。它们可以通过使用自我注意力捕捉数据中的长距离依赖关系。它们还可以通过将时间序列的过去值编码成一系列向量，然后解码向量来产生预测的未来值。超参数调整 ⚙️ 调整和优化如学习率、层数和可能适用的损失函数类型等参数有时可以显著提高模型性能。深度学习模型有许多可以调整的“旋钮”，如学习率、层数和每层的神经元数量。找到正确的组合是必要的，但经常很棘手，可能需要实验。模型评估 𐟓Š 一旦模型被训练，你通过测量它们如何预测它们未被训练过的未来值来评估它们。建议使用各种算法训练多个模型并选择最佳模型。均值绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）等指标是用于量化预测值和实际值之间差异的常用指标。部署和维护 𐟚€ 最后，模型可能被整合到一个更广泛的系统中进行持续的预测。定期监控偏移，重新训练和更新是必要的，因为底层模式的变化可能会导致模型的性能随着时间的推移而降低。通过这些步骤，你可以创建一个强大的AI预测系统，无论是用于股票价格预测、天气预报还是其他任何需要时间序列预测的领域。

深度学习中的神经网络架构：你知道这些吗？嘿，大家好！今天我们来聊聊深度学习中的一个重要话题：神经网络架构。如果你觉得这些内容对你有帮助，别忘了点个关注哦！神经网络架构是什么？神经网络架构其实就是定义神经网络中各个组件及其连接方式的规则。简单来说，它决定了神经网络的整体结构和功能，是深度学习模型设计中的关键要素。常见的神经网络架构 Transformer网络用途：主要用于处理自然语言处理任务，比如翻译、文本生成等。特点：基于注意力机制，能够处理整个输入序列的全局依赖关系，优化了并行计算能力。应用：Google的BERT、OpenAI的GPT系列等。生成对抗网络（GANs）用途：用于生成几乎真实的图像、视频或音频数据。特点：由生成器和判别器两部分构成，通过对抗过程使生成的数据逼近真实数据分布。应用：Midjourney和Stable Diffusion（SD）这两款热门图像生成软件都使用了生成对抗网络（GAN）作为核心技术之一。卷积神经网络（CNNs）用途：主要用于图像和视频处理任务。特点：CNNs通过使用卷积层自动从图像中提取空间层次特征，这使得网络对图像的局部空间连续性具有强大的感知能力。应用：图像分类、物体检测、面部识别等。循环神经网络（RNNs）用途：优化用于序列数据处理，如时间序列分析、语音识别或任何形式的时间依赖信息。特点：RNNs能够处理不同长度的输入数据，通过循环连接保持对之前信息的记忆。应用：自然语言处理、语音到文本转换。如何选择神经网络架构？在选择神经网络架构时，我们需要考虑以下几个因素：问题性质：选择符合任务类型的架构，例如，图像识别适用CNN，文本处理适用RNN或Transformer。数据大小和质量：对于大量高质量数据，可以用复杂模型；数据少或质低时，选用简洁模型以防过拟合。计算资源：大型网络需要强大的计算力和存储。模型可解释性：在医疗、金融等需要严格监控的领域，模型的可解释性格外重要。部署需求：考虑模型在实际环境中的应用和部署便利性。总结神经网络架构是深度学习模型设计中的核心部分，选择合适的架构对于解决特定任务至关重要。希望这篇文章能帮你更好地理解神经网络架构的选择和应用！如果你有其他问题或想法，欢迎在评论区分享哦！

2024诺贝尔物理学奖得主杰弗里ⷅⷨ𞛩ῨGeoffrey Hinton)有哪些著名的成就？ Geoffrey Hinton在人工智能领域，特别是在神经网络和深度学习方面，有着众多著名的成就。以下是一些关键的贡献： 1. 反向传播算法：Hinton是将反向传播（Backpropagation）算法引入多层神经网络训练的关键人物之一。这一算法极大地推动了神经网络的发展，因为它提供了一种有效的方法来训练具有多个隐藏层的网络，从而为解决复杂问题奠定了基础。 2. 深度学习的概念提出：2006年，Hinton与他的同事们提出了深度学习的概念，并基于深度置信网络（Deep Belief Networks, DBN）发展了非监督贪心逐层预训练方法。这项工作被认为是深度学习复兴的一个重要转折点，它展示了深层网络可以被有效地训练，并且能够从大量数据中提取有用的特征。 3. 玻尔兹曼机的研究：Hinton对受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）做出了重要的研究，这是一种概率生成模型，它成为了构建深度置信网络的基础。 4. 语音识别和图像识别的进步：Hinton和他的团队的工作显著提高了机器学习系统在语音识别和图像识别任务上的表现。例如，在2012年的ImageNet挑战赛中，他们使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）获得了突破性的成果。 5. 谷歌大脑项目：Hinton参与并领导了谷歌的大规模人类大脑模拟项目——“谷歌大脑”计划，该计划致力于开发更强大的机器学习技术。 6. 图灵奖：由于他对深度学习领域的杰出贡献，Hinton于2018年荣获计算机科学界的最高荣誉——图灵奖。 7. 诺贝尔物理学奖：2024年，他因在人工神经网络方面的基础性发现和发明而与John Hopfield共同获得诺贝尔物理学奖。 Hinton的工作不仅促进了理论层面的理解，而且对实际应用产生了深远的影响，包括但不限于自然语言处理、视觉识别以及许多其他AI相关的领域。

AI训练黑话大揭秘：从数据到模型 ### 有标注数据集（Annotated Dataset）𐟓š 原理：每个样本都有明确的标签或答案，指导AI模型学习如何识别和分类。常见应用：图像识别中，每张图片都标注了物体的类别；文本分类中，每篇文章都标注了主题标签。无监督数据集（Unsupervised Dataset）𐟌 原理：样本没有标签，AI模型需要自己发现数据中的结构和模式。常见应用：市场分析中，AI从大量未标记的交易数据中发现消费趋势；社交网络分析中，AI自行识别社区结构。大模型用的无监督数据集𐟌Œ 原理：为大型AI模型提供海量无标签数据，让模型学习更广泛的知识和模式。常见应用：自然语言处理中，大型语言模型通过无监督学习理解语言的深层结构；图像生成中，模型能创造出全新的视觉内容。神经网络家族的重要成员𐟧 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNNs）𐟚€ 特点：信息只在一个方向上流动，从输入层到隐藏层，最后到输出层。比喻：像流水线，原材料经过多个工序加工，最终变成成品。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）𐟓𘊧‰𙧂𙯼š擅长处理图像数据，通过卷积层提取图像特征。比喻：用放大镜观察不同区域，捕捉每个区域的细节。循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）𐟔„ 特点：具有短期记忆，能在序列数据中保持信息。比喻：像记事本，记录下每一步的操作，以供后续使用。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）𐟕𐯸 特点：改进的RNN，能学习长期依赖信息。比喻：像高级记事本，不仅记录当前，还能记住很久以前的事情。生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）𐟎芧‰𙧂𙯼š由生成器和判别器组成，通过对抗过程生成新的数据。比喻：像艺术家和艺术评论家，艺术家不断创作，评论家不断评价，两者相互促进。深度残差网络（Residual Networks, ResNets）𐟏ž️ 特点：通过引入跳跃连接解决深度网络的梯度消失问题。比喻：像攀登过程中的休息站，帮助登山者保持体力，继续向上。训练（Training）⚙️ 原理：通过数据集不断调整AI模型的参数，直到模型能准确完成任务。比喻：像训练宠物狗坐下或握手，通过不断的奖励和指导，让它学会新技能。常见应用：机器翻译（如Google翻译）、情感分析（判断用户评论的情感倾向）。

【𐝐‡𐝐Š𐝐𐝐” 𐝐‘𐝐ž𐝐찝ž𐝐š𐝐밝œ𐝐ᰝž𐝐밝젰ƒ𐝐ž𐝐ﰝž𐝐尝谝頰𐝐ž𐝐𐠰Œ𐝐ž𐝐�ᰝ谝 𐝐�蠰’𐝐ᰝ밝Ⱍ簝䠰š𐝐簝 𐝐Ž𐝐鰝�Ⱍ氝Ⱍ찝ž 𐝐‚𐝐谝簝ﰝ谝尝�Ⱍ谝簝š𐝐堰𐝐ž𐝐밝š𐝐堰𐝐ž𐝐�𐰝谝밝䰝찟’ᣀ‘ Convolutional neural networks (CNNs) have achieved significant performance on various real-life tasks. However, the large number of parameters in convolutional layers requires substantial storage and computational resources, making it challenging to deploy CNNs on memory-constrained embedded devices. In this paper, 𐝐𐝐밝谝Ÿ𐝐ž𐝐찝찝谝렰‚𐝐‡𐝐„𐝐”𐝐𐝐† 𐝐˜𐝐Ⱍ氝Ⱍ簝 , Chair Professor in Artificial Intelligence from the Department of Computer Science, and his research team propose a novel compression method that generates convolution filters in each layer using a set of learnable low-dimensional quantised filter bases. 𐟔ŽRead more: bityl.co/SOm3 「HKBU」「HKBUScience」「HKBUSCI」「CS」「ComputerScience」「浸会大学」「浸大理学院」「计算机科学系」

时空注意力机制的四大创新点 𐟎젥䚥𑂦졦—𖧩𚦳覄力机制：今年的一个重要创新是在时空注意力机制中引入多层次（或多尺度）的处理方式。这种方法旨在同时捕捉时间和空间上的不同尺度特征，从精细的局部动作到广泛的全局运动。例如，一个多层次时空注意力网络可以在较低层次关注个别帧内的细节特征，如人脸表情或物体的小部分移动，而在更高层次上关注跨越多帧的全局运动模式，如行走或跳跃。这种多层次的注意力机制使得模型能够更有效地处理复杂的视频数据，适应各种视频理解任务，如动作识别、事件检测或情感分析。 𐟔„ 自适应时空注意力调整：另一个创新方向是开发自适应的时空注意力机制，能够根据视频内容或时间序列数据的特性动态调整注意力的分配。这种机制允许模型更灵活地应对不同类型的视频或时间序列数据，如不同的动作速度、场景变化或事件持续时间。例如，自适应时空注意力模型可以在处理快速动作的视频时加大对时间维度的关注，而在处理静态或缓慢变化的场景时增加对空间维度的关注。这种动态调整机制提高了模型的适应性和准确性，尤其适用于多变和不确定的实际应用场景。 𐟌 融合Transformer和卷积网络的时空注意力：今年，将Transformer模型与卷积神经网络结合应用于时空注意力机制也是一个重要的创新。Transformer模型提供了强大的全局注意力能力，而CNNs则擅长捕捉局部特征。将两者结合，可以创建出既能处理全局时空依赖又能关注局部细节的强大模型。例如，在视频分类或时间序列分析任务中，这种融合模型可以同时考虑整个视频序列的全局上下文和每一帧内的精细特征，从而提高了整体的识别和分析能力。 𐟎砨𗨦衦€时空注意力机制：在处理涉及多种模态数据的任务中，如视频加文本或音频，今年的另一项创新是跨模态时空注意力机制的开发。这种方法涉及在时空注意力框架内整合来自不同模态的信息，从而提高模型对复杂场景的理解能力。例如，在视频问答或情感分析任务中，跨模态时空注意力模型可以同时考虑视频中的视觉信息、音频信号和相关文本，为提供更准确的理解和响应。这种跨模态整合不仅提高了模型对各个模态的敏感性，也增强了不同模态间信息的协同效应。

ViT大模型工作原理介绍 Vision Transformer (ViT) 是一种将Transformer架构应用于计算机视觉任务的模型，最初由Google的研究人员提出。ViT的设计灵感来自于自然语言处理（NLP）领域中的Transformer模型，后者在诸如机器翻译等任务中表现出色。ViT通过将图像分割成一系列的补丁，并将其视为序列数据来处理，从而使得Transformer可以直接应用于图像识别。以下是ViT大模型工作的基本流程： 1. 图像到序列： - 输入图像首先被均匀地分割成固定大小的补丁（例如 16x16 像素）。每个补丁被视为一个“词元”（token），类似于NLP中的单词。 - 每个补丁通过线性投影转换为固定长度的向量。这一步骤通常称为补丁嵌入（patch embedding）。 2. 位置编码： - 由于Transformer没有内在的位置信息感知能力，因此需要添加位置编码（positional encoding）来给每个补丁向量提供其在原始图像中的相对位置信息。 - 位置编码可以是学习得到的，也可以是预先定义好的函数生成的，比如正弦波函数。 3. 分类标记： - 在所有补丁向量之前，通常会添加一个特殊的分类标记（[CLS] token），这个标记经过Transformer编码后，用于最终的分类决策。 4. Transformer编码器： - 所有带有位置编码的补丁向量以及分类标记一起被送入多层Transformer编码器中。每层编码器包括两个子层：自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。 - 自注意力机制允许模型在处理每个补丁时考虑到其他所有补丁的信息，从而捕捉全局依赖关系。 - 前馈神经网络则对每个补丁独立地应用相同的非线性变换。 5. 输出层： - 经过多层Transformer编码器之后，[CLS] token 的表示被用来进行最终的分类预测。对于其他任务，如目标检测或语义分割，可能需要使用不同的策略来利用编码后的补丁特征。 6. 训练与优化： - ViT通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）和优化算法（如Adam）来进行训练。大规模预训练可以在大量无标签数据上进行，然后在特定任务的小型标注数据集上进行微调。 ViT的成功部分归功于其能够直接从图像中提取长距离依赖关系的能力，这是传统卷积神经网络（CNNs）难以做到的。此外，当有足够的数据和计算资源时，ViT能够在多种视觉任务上达到甚至超过最先进的性能。不过，ViT也存在一些挑战，比如对输入分辨率敏感、计算成本高以及对于小规模数据集效果不佳等问题。

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