新年伊始，我先帶各路新手體驗一下人工神經網路第一絕技：識別與分類。
一說起識別，最先讓人聯想到的是文字識別，人臉識別，指紋識別，說起分類當然就想到物體分類。其實識別和分類的本質是一樣的，如果把文字識別的每乙個字作為一類，識別立刻和分類「合體雙修」！
數字識別的展示（資料為mnist手寫數字，60000張訓練，10000張識別）：
共有6張識別錯誤，其實人眼來識別錯誤數量會遠遠超出6張，具體可自行執行我的**。
下面的跨幅較大，我們直接從簡單的前饋網路，步入人臉識別。2023年寧總掏錢，整了乙個驗證機以驗證我的技術，下面就展示一下人工智慧究竟可以到什麼程度。
下圖是關燈後，攝像頭的人臉探測和關鍵點定位，漆黑的情況下人眼幾乎分辨不出來了（我穿著紅色球服），可是對於神經網路的火眼金睛，一切都是那麼清晰（注意，僅僅是普通的usb攝像頭，而不是
人工智慧和神經網路
人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。每乙個科學的技術發展程序都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往...
人工智慧 深層神經網路
對於人臉識別等應用，神經網路的第一層從原始中提取人臉的輪廓和邊緣，每個神經元學習到不同邊緣的資訊 網路的第二層將第一層學得的邊緣資訊組合起來，形 臉的一些區域性的特徵，例如眼睛 嘴巴等 後面的幾層逐步將上一層的特徵組合起來，形 臉的模樣。隨著神經網路層數的增加，特徵也從原來的邊緣逐步擴充套件為人臉的...
人工智慧04 神經網路
這裡我們集中討論具有可調節權值的tlu網路。網路系統通過不斷調節權值，直到其動作計算表現令人滿意來完成學習。tlu網路稱為神經網路是因為它模仿了生物神經元的一些特性。首先介紹如何訓練單個tlu權值，從而使其對某一些訓練集合產生正確的輸出。首先簡要介紹下神經網路。神經網路的每個單元如下 其對應的公式如...