YukinoAI的博客

TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。回归是一种基本算法，也是机器学习中比较重要的内容。回归的英文是regression，单词原型regress的意思是“回退，退化，倒退”。其实 regression——回归分析的意思是借用里面“倒退，倒推”的含义。简单说就是“由果索因” 的过程，是一种归纳的思想——当我看到大量的事实所呈现的样态，...

引用自：人工智能在自动驾驶领域的应用及启示 吴　琦，于海靖，谢　勇，刘　贝1 引言​         人们越来越期望通过无人系统代替人类进行一些活动。小到帮助人们自动清扫地面的扫地机器人，大到协助有人机进行战场态势感知协同作战的无人机，无人系统已经渗透到人类活动的方方面面。无人车作为其中之一，其市场需求非常广泛，从战场作战、港口货运到乘用车驾...

引用自：基于人工智能技术的25个行业发展趋势，张肇聿，王一琳，李　志##一、前言​ 市场研究机构CB-Insights公司于2019年1月发布了一项有关人工智能应用前景的报告，报告中总结了25个行业发展趋势，并分别以市场活力水平和行业认可程度为横纵坐标，将其划分为四种类型，分别为：（1）确定前景：该行业拥有稳定的需求，行业内的市场和客户对这一方向的投资和应用是持续增加的；（...

深度学习基础概念的思维导图，思维导图又叫心智导图，是表达发散性思维的有效图形思维工具 ，它简单却又很有效，是一种实用性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，帮助人们建立框架、加深理解。由于图片太大我就放在网盘里了需要自取。链接: https://pan.baidu.com/s/1o2grc3x7js2IMGaYlsB7IA 提取码: 32...

上篇是关于人工智能在：https://blog.youkuaiyun.com/yukinoai/article/details/84977602下面是关于无人驾驶的部分： 交通情景计算的复杂性无人驾驶面临的许多交通场景问题具有不确定性、脆弱性和开放性，为所有的交通场景建立模型是不可能的人类驾驶员开车是在对环境的知觉物体理解的基础上，将车窗外的无穷状态空间约简为动态变化的“可行驶”和“不可行...

CIFAR-10数据集简介CIFAR-10是由Hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一个用于普适物体的小型数据集。它一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船：数据集包含50000张训练图片和10000张测试图片，与MNIST手写数字数据集的区别：                   CIFAR-10...

博主最近参加了2018年中国机器人学术年会，觉得郑院士的报告很有深度，所以先把人工智能部分整理出来与大家共勉： 人工智能的四个阶段 1960-1980 1980-2000 2000- 未来 将知识/规则交给机器搜索 将特征/答案交给机器学习 将...

转自https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html经过前面的学习我们已经了解人工神经网络的基本构造，并定义了评价神经网络优劣的指标——代价函数，接下来要做的就是通过优化器不断改进神经网络来使代价函数最小，而TensorFlow已经为我们提供了几种常用的优化器：tf.train.Optimizertf.train.GradientDesc...

损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差，而代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均，这给我们评价学习效果提供了一个标准，提出这个后下一步要做的就是不断优化神经网络来减小代价函数的值。1.二次代价函数(quadratic cost)其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，...

图片摘自高扬，卫峥所著的《白话深度学习与TensorFlow》激活函数(activation function)——也有翻译成激励函数，变换函数的，是神经元中重要的组成部分，如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近...

很不错的深度学习入门视频：https://www.bilibili.com/video/av15532370MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库是一个大型手写数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统。该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。它是通过重新打乱来自NIST原始数据集的样本而创建的。创作...

引用自：基于深度学习的单目视觉深度估计研究综述 郭继峰，白成超，郭　爽1 引言​        传统获取高精度的目标深度信息常采用激光雷达实现，但因其价格昂贵，目前多用于技术研发和测试阶段，距离大规模市场化应用还有一定的距离；除此之外，近些年随着人工智能技术的快速发展，视觉逐渐成为研究的热点，同时也暴露出一些弊端，其中基于双目视觉的深度估计...