很多人在担忧不久的未来我们会不会被机器人取代，其实没必要恐慌，每次人类经历工业或科技革命时就会有人担忧，我们会不会被新的科技所取代。

名称实体将输入视为文本序列，输出为类别序列。可以看作基于token标签的多分类问题，或者是基于实体的多分类问题，考虑实体边界和实体类型的组合。多类别标记在实际应用中不能真正反映识别效果。通常根据实体进行多个分类的评价，用precision,recall,f1来衡量。

我国人工智能下一个十年将在强化学习、知识图谱、智能机器人、可解释性AI等方向重点发展。

想必其实在生活中我们已经对于AI见怪不怪了。不论是你的手机语音助手，还是各类智能家电，其实都是AI的一种。所以其实AI早就在不知不觉中渗透入生活的方方面面，却给我们带来了很多积极的影响。

这是我们学习Python及其在机器学习(ML)和人工智能(AI)中的使用系列的第四个模块。我们已经走过了Python的基础知识，所以现在我们可以看看有哪些库可以用于AI和ML任务。

当开发人员开始使用人工智能(AI)和机器学习(ML)软件时，他们今天最可能遇到的编程语言是Python和C/C++。大多数时候，C/C++被用于专门的应用，例如与嵌入式物联网（IoT）和高度优化的硬件专用神经网络库。

卷积指的是，神经网络不再处理每个像素的输入信息，而是处理图片上的每一小块像素区域，这种方法增强了图片信息的连续性.使神经网络能够看到图像，而不是一个点.这种方法同时也加深了神经网络对图片的理解。

近日有一份科技趋势报告全方位的分析了全球的技术发展。人工智能的篇幅占比颇大。

工程师、人事、翻译、客服、销售、司机、记者、会计、律师......

李彦宏表示，回到香港二次上市，是百度的再次出发，是百度的二次创业。

要说当前热度最高的领域，非人工智能领域莫属。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。今天为大家带来的面试题是当神经网络的调参效果不

非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。

涉及区域的颜色直方图、梯度直方图、面积和位置。合并后的区域特征可以直接由子区域特征计算而来，速度较快。

决定如何使用迁移学习的因素有很多，这是最重要的只有两个：新数据集的大小、以及新数据和原数据集的相似程度。有一点一定记住：网络前几层学到的是通用特征，后面几层学到的是与类别相关的特征。这里有使用的四个场景：

方法：我们生成两个 12 维高斯混合。高斯具有相同的协方差矩阵，但在每个维度都有一个由 1 隔开的均值。该数据集由 500 个高斯组成，其中 400 个用于训练，100 个用于测试。我们在这个神经网络中初始化权重值，看哪一个具有最好的训练性能。

AI免费公开课，马上来袭，还在等什么，快点击学习。

在现在的核函数一般就是为了解决维度过高导致的计算能力不足的一些缺陷，其实指的就是特征向量内积的平方，在机器学习中，对于线性可分情况的研究比较透彻，可以采用SVM/LR感知机等一些成熟的模型，但是现在很多情况下是我们希望我们的模型学习是非线性的模型。在生活中通常的做法就是选择一个函数然后将这个函数映射

深度学习本身就属于机器学习的一个子类，他的灵感来源于人类的大脑工作方式，深度的利用神经网络来解决特征表达的一种学习过程，深度神经网络的本身并非是一个全新的概念，他可以理解为一个里面包含多个神经网络结构，为了能够更好的提高神经网络达到的效果，

我们生成两个 12 维高斯混合。高斯具有相同的协方差矩阵，但在每个维度上都有一个由 1 隔开的均值。该数据集由 500 个高斯组成，其中 400 个用于训练，100 个用于测试。我们在这个数据集上训练一个神经网络，使用不同的批大小，从 1 到 400。我们测量了之后的正确率。

在通过具有超出典型 ReLU() 和 tanh() 的特殊激活函数的神经网络获得小幅提高的研究，已有多篇论文报道。我们并非试图开发专门的激活函数，而是简单地询问它是否可能在神经网络中使用任何旧的非线性函数？

当处理非常高维的数据时，神经网络可能难以学习正确的分类边界。在这些情况下，可以考虑在将数据传递到神经网络之前进行无监督的降维。这做法提供的是帮助还是摧毁呢？

当数据集不平衡时（如一个类的样本比另一个类还多），那么神经网络可能就无法学会如何区分这些类。在这个实验中，我们探讨这一情况是否存在。同时我们还探讨了过采样是否可以减轻问题带来的影响，这是一种流行的补救措施，该措施使用少数类中抽样替换的样本。

深度学习和大数据密切相关；通常认为，当数据集的规模大到足够克服过拟合时，深度学习只会比其他技术（如浅层神经网络和随机森林）更有效，并更有利于增强深层网络的表达性。我们在一个非常简单的数据集上进行研究，这个数据集由高斯样本混合而成。

在实践中，更深的多层感知器（具有超过一个隐藏层）在许多感兴趣的任务上的表现，在很大程度上都胜过浅层感知器。为什么会出现这种情况呢？有人认为，更深的神经网络仅需更少的参数就可以表达许多重要的函数类。

用逼近性定理指出，一个具有单个隐藏层和标准激活函数的简单前馈神经网络（即多层感知器），如果隐藏层具有足够数量的单位，它就可以近似任何连续函数。让我们在实践中看一下，看看需要多少单位来近似一些特定函数。

采用合适的Mini-batch进行学习，使用Mini-batch的方法进行学习，一方面可以减少计算量，一方面有助于跳出局部最优点。因此要使用Mini-batch。更进一步，batch的选择非常重要，batch取太大会陷入局部最小值，batch取太小会抖动厉害，因此要选择一个合适的batch size

数据输入层，对数据做一些处理，比如去均值（把输入数据各个维度都中心化为0，避免数据过多偏差，影响训练效果）、归一化（把所有的数据都归一到同样的范围）、PCA/白化等等。CNN只对训练集做“去均值”这一步。

R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法，下面从问题背景，创新点，框架模块，训练流程，检测流程五个方面进行比较，了解它们的区别。并侧重介绍它们的宏观思路，省略具体的细节。R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法，下面从问题背景，创新点，框架模块，训练流

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；