【干货】张长水：图像识别与机器学习-低调大师

【干货】张长水：图像识别与机器学习

2017-04-02 643

导读 6月6日清华人工智能论坛上，张钹院士针对当下浮躁的“人工智能热”，告诫我们要冷静地面对人工智能。王生进教授、张长水教授、郑方教授、微软芮勇、搜狗王小川分别发言。学界泰斗与产业嘉宾精彩的演讲，碰撞出一大批关于人工智能过去、现在、未来的真知灼见。

演讲全文：

图像识别是人工智能领域非常核心的一个课题。同时从研究的角度来看，机器学习也是人工智能下的一个研究方向。因此，这个题目会更容易引起大家的共鸣。

一、什么是图像识别？

图像识别是什么？

以这张图像为例，第一个问题是：在这个图像里面有没有街灯。在学术研究中，我们把这个问题叫作图像检测。

第二个问题就是把街灯的位置给找出来，这叫做定位。

第三个问题是物体的分类和识别，指出这是山，这是树，这个是招牌，建筑。我们可能还会对整张图片做一个场景的分类，是在什么环境下拍照的。它可能是一个室外的图像，关

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如果你是深度学习领域的一名新手，可能会遇到的第一个问题是“应该从哪篇论文开始读起呢？” 这里给出了深度学习论文阅读路线图！路线图按照下面四个准则构建而成：从提纲到细节从经典到前沿从通用领域到特定领域专注于最先进的技术你将会发现很多近期发表但是确实值得一读的论文。我们将持续不断的给这条路线图添加论文。 1 深度学习历史和基础 1.0 书籍 1.1调查 1.2 深度信念网络(DBN) (深度学习开篇的里程碑) 1.3 ImageNet进展（深度学习从此爆发） 1.4语音识别进展阅读完上面这些论文后，通过对深度学习模型（包括CNN，RNN，LSTM）的基础框架，以及深度学习如何应用于图像和语音识别问题的理解，你将会对深度学习的历史有一个基本的认识。下面的论文将带你深入理解深度学习模型，深度学习在不同领域的应用和前沿。我们建议你根据自己的兴趣和研究方向

2017-04-03

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演讲全文：我们为什么要关注表示学习这个问题呢？我们可以看关于机器学习的一个重要公式，这个公式有三个部分组成，第一部分是关于数据或者问题的表示，在表示的基础上我们要去设计或者构建一个目标，也就是说我们要实现一个什么样的目标。在设定了目标之后，开始看怎么实现这个目标，这就是优化的过程。对于机器学习来讲，表示是这三个环节中最基础的部分，也是我们为什么会关注它的重要原因。对于自然语言处理和多媒体处理而言，所处理的数据是典型的无结构数据。为了让计算机更好地对这些数据进行智能处理，如何很好地表示它们是一个至关重要的问题。什么是表示学习呢？在自然语言处理中，常用的表示方式是1-hotRepresentation，每一个词都可以表示成一个非常长的向量，这个向量的长度就是词汇的数量，例如汉语常用词有6000个，我们就把每个词表示成6000维的向量

2017-04-03

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