南山WEB前端学习

发布人:金蛛教育 发布时间:2019-05-25 12:41:47

南山WEB前端学习b9jqs 缺的是思维不够开放后,将制定道德规范,确保AI的使用和发展是透明的、可解释的和非歧视性的。关于SequenceLearning的技术分享现场实录关于SequenceLearning的技术分享现场实录从2012年的ImageNet竞赛开始,深度学习首先在图像识别领域发挥出巨大威力。
随着研究的深入,深度学习逐渐被应用到音频,视频以及自然语言理解领域。
这些领域的特点是针对时序数据的建模,我们将其称之为SequenceLearning。
如何利用深度学习来进行端到端的学习,并摒弃基于人工规则的中间步骤,以提升SequenceLearning的已经成为当前研究的热点。大量车企和解决方案企业在这一参考下实施车联网方案
IoT时代芯片和现在的芯片可能有很大差异,很多技术会有重大不同点,我认为这是我们的机会,也是人类的新机会。

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SequenceLearning已经成功应用到多个领域,比如语音识别,ImageCaptain,机器翻译,OCR等,它们的共同特点是利用DNN或者CNN提取语义特征,利用RNN建模时序信息。
在损失函数方面,除了常见的logistic损失外,还引入了结构化损失,比如CTC等序列对序列的损失等。
RNN的变体—LSTMCTC结构化损失函数在SequenceLearning中,我们认为RNN和sequence相关的结构化损失函数是当前时序学习取得巨大成功的重要组成部分。真正产业化还需要搭建生态系统

除了传统的RNN外,出现了很多RNN变种,比如LSTM(LongShortTemporalMemory),GRU(GatedRecurrentUnit)等,已经被广泛的应用到时序学习的任务中,它们都具有特定的Recurrent结构,并且通过一系列gate开关自适应的建模长时的信息,都在一定程度上克服了SimpleRNN优化过程中的梯度消失或问题。
CTC作为一种结构化损失函数,它没有必要对序列数据进行分割,并且估计整体序列标注概率作为损失,已经被广泛应用到OCR,语音识别以及其他序列识别任务中。其将经历单机智能互联智能到主动智能的三大阶段
对小型制造商来讲,安装软件和硬件设置需要即插即用,因为他们并没有专门的IT部门的支持。

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在这里他就以OCR为例,介绍如何利用机器学习尤其是SequenceLearning技术对传统OCR技术进行改造升级。
对传统光学字符识别框架的改造基于端到端的序列学习大牛正在白板上讲解RNN光学字符识别的概念早在20世纪20年代便被提出,一直是模式识别领域研究中极具代表性的重要课题。
经典的光学字符识别系统从输入图像到输出终的文字识别结果,历经版面分析,行分割,字分割,单字识别,语言模型解码和后处理。但预算较多

涉及的技术分为基于经验制定的规则和基于统计学习的模型两大类。
前者包括系统预处理阶段(版面分析,行分割,字分割)的二值化,连通域分析,投影分析等,以及后处理阶段的规则噪声过滤器,后者包括基于类方向梯度直方图(HistogramofOrientedGrant,HOG)特征的单字识别引擎和基于N-gram的语言模型,用于单字识别和语言模型解码阶段。
在数据简单,条件可控的情况下,经典的光学字符识别技术架构通过细致的人工规则制定和适量的模型参数学习,便可以达到比较理想的识别精度。可实时全面的表述真实城市的运行状态
(2)云计算产业链正在形成随着以及IT厂商的积极推动,云计算产业生态链的构建正在进行中。

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但在广泛的自然场景中,文字呈现出的图像信息复杂度显著增大,而拍摄图像的条件又得不到很好的控制,经典的光学字符识别技术架构难以满足实际应用的需求。
究其原因,是这一技术架构的处理流程繁琐冗长导致错误不断传递,以及过分倚重人工规则并轻视大规模数据训练。
解决方案针对复杂场景的特点和经典技术框架的不足,利用机器学习尤其是SequenceLearning技术对光学字符识别的系统流程和技术框架进行了大幅改造。
在系统流程方面,摒弃传统的二值化和连通域等基于规则的方法,引入基于学习的Boosting文字检测概念,并和行分割合并成新的预处理模块,任务是检测图像中包含文字的区域并生成相应文字行,将字分割和单字识别合并成新的整行识别模块,基于N-gram的语言模型解码模块予以保留,但将主要依赖人工规则的版面分析和后处理模块从系统中删除。尽管围绕该行业的媒体风暴已经平息,但监管机构仍在采取更积极、更果断的行动,向不良行为者发出传票,并为好的行为者提供指导。美国此次发布的计划是全球首份层面的AI发展战略计划

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