图说2016深度学习十大指数级增长-低调大师

图说2016深度学习十大指数级增长

2017-07-31 656

1. 图像识别准确率的指数级增长

似乎一切都是从 2015年的 ImageNet 挑战赛开始的，当年在图像识别准确率上，机器首次超过了人类，被认为是一个里程碑式的突破。

图：ILSVRC top-5 错误率

2010年算法的图像识别错误率至少在25%左右，但到2015年，计算机图像识别错误率已经低于人类（人类水平大概是4%左右）。2015年是0.03567，也就是3.5%。2016年，ImageNet 竞赛，图像识别错误率进一步下降，错误率今年的最好成绩为：平均错误率0.02991，也就是2.99%左右。

从上图可以看到，在ImageNet 竞赛中，其实从2012年，开始，使用深度学习方法，错误率只有15.3 %左右。这是 Hinton 教授和他的两个研究生 Alex Krizhevsky, Illya Sutskever 的成果。据说，

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《模式识别原理及工程应用》一1.5　本书的主要内容

1.5　本书的主要内容全书共分为12章。第1章为模式识别概述，讲述模式识别的基本概念、主要方法、系统的构成及其应用。第2章为基于贝叶斯决策理论的分类器，重点讲述作为监督模式识别理论基础的贝叶斯决策理论及统计判别。第3章为概率密度函数的估计，主要介绍概率密度函数的基本估计方法，包括参数估计方法及非参数估计方法。第4章为判别函数分类器的设计，详细介绍线性判别函数及非线性判别函数。第5章为近邻法，介绍几种常见的近邻法，包括最近邻法、k-近邻法、剪辑近邻法和压缩近邻法。第6章为特征选择，介绍常用特征的评价准则、最优特征的生成及特征选择的各种算法。第7章为特征提取，介绍基于类别可分性判据的特征提取和特征变换方法，包括主成分分析法、K-L变换、非线性维数降低和Haar变换。第8章为聚类，介绍各种聚类算法，包括顺序聚类算法、合并算法、模糊聚类方

2017-08-01

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MIT黑科技：全新芯片将语音识别功耗降低99%

雷锋网消息：日前，MIT（麻省理工学院）的研究人员开发了一款专为自动语音识别设计的低功耗芯片。据悉，他们开发的芯片最高能将语音识别的功耗降低99%。不管苹果的Siri，谷歌的Google Assistant，还是亚马逊的Alexa，智能语音助手正在越来越普及。但是，这些虚拟助手都需要依靠语音识别，而且需要常驻后台保持开启状态以随时检测语音命令，这必然会减少设备的续航时间。MIT的研究人员称，手机上的语音识别功能的功率大约在1瓦特左右，而使用他们开发的芯片能够将功率降低至0.2~10毫瓦。雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，通常情况下，负责语音识别的芯片会一直在后台运行神经网络来检测周围所有的声音，不管是人声还是噪声。而MIT的这款芯片增加了一个简单的“声音探测”电路，它能够识别人类的声音，而且一旦检测到人声之后，就会激活更复杂的语音

2017-08-01

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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