《第一章》課件-2.1 機(jī)器感知與模式識(shí)別_第1頁
《第一章》課件-2.1 機(jī)器感知與模式識(shí)別_第2頁
《第一章》課件-2.1 機(jī)器感知與模式識(shí)別_第3頁
《第一章》課件-2.1 機(jī)器感知與模式識(shí)別_第4頁
《第一章》課件-2.1 機(jī)器感知與模式識(shí)別_第5頁
已閱讀5頁,還剩9頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

2.1機(jī)器感知與模式識(shí)別目標(biāo)1、掌握什么是機(jī)器感知、模式識(shí)別2、掌握什么是機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的類別3、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類的方法4、了解基于深度學(xué)習(xí)的物品檢測(cè)方法重點(diǎn)1、機(jī)器學(xué)習(xí)的類別、各類的特點(diǎn)2、機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類的方法難點(diǎn)1、機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類的方法2、基于深度學(xué)習(xí)的物品檢測(cè)方法觀看視頻-波士頓動(dòng)力機(jī)器狗人工智能體現(xiàn)在哪里?2.1.1機(jī)器感知人如何感知圖像?2.1.1機(jī)器感知機(jī)器感知:計(jì)算機(jī)直接“感覺”周圍世界,就像人一樣通過“感覺器官”直接從外界獲取信息,如通過視覺器官獲取圖形、圖像信息,通過聽覺器官獲取聲音信息。圖像識(shí)別人工設(shè)計(jì)圖像特征自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)有效的特征特征定義特征匹配2.1.2模式識(shí)別模式識(shí)別(PatternRecognition):研究自然界中存在的大量模式規(guī)律的表達(dá),對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進(jìn)行處理和分析,從而達(dá)到對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的目的。模式識(shí)別系統(tǒng)組成:數(shù)據(jù)獲取模式分割預(yù)處理特征生成特征選擇模式分類后處理2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning):不同于模式識(shí)別中人類主動(dòng)去描述某些特征給機(jī)器,機(jī)器從已知的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)(樣本)中,通過某種特定的方法(算法),自己去尋找提煉(訓(xùn)練/學(xué)習(xí))出一些規(guī)律(模型),提煉出的規(guī)律就可以用來判斷一些未知的事物/事情(預(yù)測(cè))。人工智能(ArtificialIntelligenceAI)機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)監(jiān)督式學(xué)習(xí)非監(jiān)督式學(xué)習(xí)半監(jiān)督式學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督式學(xué)習(xí)是擁有一個(gè)輸入變量(自變量)和一個(gè)輸出變量(因變量),使用某種算法去學(xué)習(xí)從輸入到輸出之間的映射函數(shù)。萼片長度/厘米萼片寬度/厘米花瓣長度/厘米花瓣寬度/厘米類別5.13.51.40.2山鳶尾4.931.40.2山鳶尾4.73.21.30.2山鳶尾4.63.11.50.2山鳶尾73.24.71.4變色鳶尾6.43.24.51.5變色鳶尾6.93.14.91.5變色鳶尾5.52.341.3變色鳶尾……………2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)非監(jiān)督式學(xué)習(xí)指的是只有輸入變量,沒有相關(guān)的輸出變量。目標(biāo)是對(duì)數(shù)據(jù)中潛在的結(jié)構(gòu)和分布建模,以便對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的學(xué)習(xí)。相比于監(jiān)督式學(xué)習(xí),非監(jiān)督式?jīng)]有確切的答案,學(xué)習(xí)過程也沒有監(jiān)督,通過算法的運(yùn)行去發(fā)現(xiàn)和表達(dá)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)與非監(jiān)督式學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種學(xué)習(xí)方法。擁有大部分的輸入數(shù)據(jù)(自變量)和少部分的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)(因變量)。強(qiáng)化學(xué)習(xí):強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以訓(xùn)練程序作出某一決定。程序在某一情況下嘗試所有可能的行動(dòng),記錄不同行動(dòng)的結(jié)果并試著找出最好的一次嘗試來做決定。2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)【任務(wù)描述】:設(shè)計(jì)一個(gè)二分類器,實(shí)現(xiàn)對(duì)鳶尾花樣本數(shù)據(jù)庫中山鳶尾和變色鳶尾兩種類別的分類功能。步驟1:數(shù)據(jù)采集。步驟2:訓(xùn)練數(shù)據(jù),求解參數(shù)。步驟3:測(cè)試數(shù)據(jù),驗(yàn)證參數(shù)。萼片長度/厘米萼片寬度/厘米花瓣長度/厘米花瓣寬度/厘米類別5.13.51.40.2山鳶尾4.931.40.2山鳶尾4.73.21.30.2山鳶尾4.63.11.50.2山鳶尾73.24.71.4變色鳶尾6.43.24.51.5變色鳶尾6.93.14.91.5變色鳶尾5.52.341.3變色鳶尾……………2.1.4深度學(xué)習(xí)的物品檢測(cè)案例觀看視頻/talks/joseph_redmon_how_a_computer_learns_to_recognize_objects_instantly2.1.5深度學(xué)習(xí)的對(duì)抗攻擊被“終結(jié)者”鎖定了怎么辦?腦門貼張紙,“我不是人”!騙過FaceID!一幅炫彩的對(duì)抗圖畫,貼在肚子目標(biāo)檢測(cè)界的翹楚YOLOv2,不光看不出他們是人類,連那里有物體存在都發(fā)現(xiàn)不了優(yōu)秀的隱身衣2.1.5深度學(xué)習(xí)的對(duì)抗攻擊莫斯科國立大學(xué)和華為莫斯科研究院的科學(xué)家。他們的符上有特殊紋路,可以迷惑AI,這叫對(duì)抗攻擊。攻擊成本很低,符是普通的彩色打印機(jī)打出來的。畫符的算法已經(jīng)開源了,那大家都可以生成欺騙人臉識(shí)別AI的符了。這是一個(gè)“很容易復(fù)現(xiàn)(EasilyReproducible)”的方法,還不光對(duì)ArcFace這一只AI有效,可以遷移到其他AI上,騙無止境。說不定有一天,監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)陌生人出沒,就沒有

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論