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人工智能持续大热,哪8个产业已经领跑?

“这是一个人工智能的时代,人工智能代表了信息技术的未来。这个时代的标志不仅仅是一个应用的出现,或一个算法的改进,或一场比赛的胜利,而是人工智能重新定义我们的生活。”在预见2018吴晓波年终秀上,就为“预见2018人工智能”发表了看法。 伴随着大数据时代的到来,人工智能在过去的几年内取得了突破性的进展,其中人工智能+云计算更是成为未来的大势。 数据显示,2017年全球公有云市场规模已达2602亿美元,同比增长18.5%,到2020年更是将达到4114亿美元,而在这场“云巅大战”中, AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成为目前全球云计算三大巨头(3A),并借助在云计算基础设施上的优势,扩展至人工智能领域。 如此激烈的追逐战中,2018年还将有哪些产业登上“云端之巅”?未来变幻莫测,但至少我们可以尝试重新审视,这场由人工

DeepLearning.ai学习笔记(四)卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换

一、什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别。 二、One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡。 假如我们公司只有4个员工,按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下: 如图示,输入一张图像,经过CNN,最后再通过Softmax输出5个可能值的大小(4个员工中的一个,或者都不是,所以一一共5种可能性)。 看起来好像没什么毛病,但是我们要相信我们的公司会越来越好的啊,所以难道公司每增加一个人就要重新训练CNN以及最后一层的输出数量吗? 这显然有问题,所以有人提出了一次学习(one-shot),更具体地说是通过一个函数来求出输入图像与数据库中的图像的差异度,用\(d(img1,img2)\)表示。 如上图示,如果两个图像之间的差异度不大于某一个阈值 τ,那么则认为两张图像是同一个人。反之,亦然。 下一小节介绍了如何计算差值。 三、Siamese网络 注意:下图中两个网络参数是一样的。 先看上面的网络...

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