卷积神经网络---从理论到实际项目应用
机器人视觉培训总结范文(3篇)
第1篇一、引言随着科技的不断发展，机器人视觉技术逐渐成为工业自动化领域的重要组成部分。
为了适应这一发展趋势，提高我国机器人视觉技术水平，我们举办了一场为期一个月的机器人视觉培训。
本次培训旨在帮助学员掌握机器人视觉的基本原理、应用场景以及实际操作技能。
以下是本次培训的总结。
二、培训目标与内容1. 培训目标（1）使学员了解机器人视觉的基本概念、发展历程和未来趋势。
（2）使学员掌握机器人视觉系统的基本组成、工作原理和关键技术。
（3）使学员能够熟练运用机器人视觉技术解决实际问题。
（4）提高学员在工业自动化领域的竞争力。
2. 培训内容（1）机器人视觉基础知识：介绍机器人视觉的基本概念、发展历程、应用领域等。
（2）机器人视觉系统组成：讲解摄像头、光源、图像处理硬件、图像处理软件等组成部分。
（3）图像处理技术：介绍图像预处理、特征提取、目标检测与识别、图像分割等关键技术。
（4）深度学习与机器人视觉：讲解深度学习在机器人视觉中的应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
（5）机器人视觉应用实例：分析实际应用场景，如工业检测、机器人导航、无人驾驶等。
（6）实践操作：通过实际操作，使学员掌握机器人视觉系统的搭建、调试和应用。
三、培训方法与过程1. 培训方法（1）理论教学：邀请行业专家进行授课，讲解机器人视觉基础知识、关键技术等。
（2）实践操作：设置实验课程，让学员亲手搭建机器人视觉系统，进行实际操作。
（3）案例分析：结合实际应用场景，分析机器人视觉技术的应用，提高学员的实战能力。
（4）小组讨论：分组讨论，共同解决问题，培养学员的团队协作能力。
2. 培训过程（1）开班仪式：介绍培训背景、目标、内容，明确学员学习要求。
（2）理论课程：邀请专家授课，讲解机器人视觉基础知识、关键技术等。
（3）实践操作：学员分组，进行机器人视觉系统搭建、调试和应用。
（4）案例分析：分析实际应用场景，提高学员的实战能力。
（5）小组讨论：分组讨论，共同解决问题，培养团队协作能力。
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述作者：李炳臻刘克顾佼佼姜文志来源：《计算机时代》2021年第04期摘要：回顾了卷积神经网络的发展历程，介绍了卷积神经网络的基本运算单元。
在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。
关键词：卷积神经网络; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）04-08-05Absrtact： This paper reviews the development of convolutional neural networks， and introduces the basic operation unit of convolutional neural networks. On the basis of consulting alarge amount of information， this paper focuses on the representative convolutional neural networks such as AlexNet， VGGNet， GoogLeNet and ResNet etc.， analyzes the technologies they used，summarizes and analyzes their advantages and disadvantages， and points out the future research direction of convolutional neural networks.Key words： convolutional neural networks; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet0 引言卷積神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算并且含有深层次结构的深度前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一[1-2]，21世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展。
基于卷积神经网络的水果图像分类识别研究
基于卷积神经网络的水果图像分类识别研究一、本文概述Overview of this article随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，图像分类识别在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于卷积神经网络的水果图像分类识别技术，因其高效准确的特性，在农业、食品工业、智能仓储等领域具有重要的实用价值。
本文旨在深入研究卷积神经网络在水果图像分类识别中的应用，探索其性能优化和提升的有效方法。
With the rapid development of computer vision and deep learning technology, the application of image classification and recognition in various fields is becoming increasingly widespread. Among them, fruit image classification and recognition technology based on convolutional neural networks has important practical value in fields such as agriculture, food industry, and intelligent warehousing due to its efficient and accurate characteristics. This article aims to conduct in-depth research on the application of convolutional neural networks in fruit image classification and recognition, andexplore effective methods for optimizing and improving their performance.本文首先概述了卷积神经网络的基本原理和发展历程，分析了其在图像分类识别任务中的优势。
神经网络的发展历程
神经网络的发展历程神经网络作为一种模拟大脑工作方式的计算机技术，可以用来识别图像、语音、自然语言等各种数据，被广泛应用于机器学习、深度学习等领域。
神经网络的发展历程可以追溯到上个世纪初期，下面我们来看一下其发展的历程。
一、早期神经网络神经网络的早期基础可以追溯到1940年代，当时神经科学家McCulloch和Pitts提出了一个简单的神经元模型，即McCulloch-Pitts神经元模型。
这个神经元模型可以接收多个输入，并以非线性的方式进行计算（通常是采用阈值函数），将计算结果输出。
1958年，美国心理学家Frank Rosenblatt发布了第一个可以自我训练的人工神经元模型，即感知机（Perceptron）。
感知机可以接收多个输入信号，并以加权的形式对其进行计算，当计算结果超过阈值时，激活输出。
感知机使用了反向传播算法（Backpropagation）来进行误差的反馈和权重的学习，从而达到了自我训练的目的。
感知机受到了广泛的关注和应用，被誉为“神经网络之父”。
二、神经网络的低谷期1970年代，神经网络遭遇了一次挫折。
当时，美国计算机科学家Marvin Minsky和Seymour Papert发表了《逆境的心理学》一书，批判了感知机模型的局限性，认为它只能用来解决线性可分问题，无法处理非线性问题。
这导致了神经网络的低谷期，研究者们转而研究其他机器学习算法，比如决策树、支持向量机等。
三、神经网络的复兴1980年代，随着计算机技术的进步和神经网络理论的不断完善，神经网络再次引起了广泛的关注。
美国加州大学教授David Rumelhart和Geoffrey Hinton等人提出了BP神经网络模型，该模型可以用来解决非线性问题，并在OCR、语音识别等领域取得了成功。
1990年代，Radial Basis Function（RBF）神经网络、自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network，SONN）等模型相继被提出。
卷积的全连接层的计算_理论说明
卷积的全连接层的计算理论说明1. 引言1.1 概述：在计算机视觉和深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种广泛应用的深度学习模型。
该网络结构通过多层卷积操作和全连接层（Fully Connected Layers）来提取输入数据的特征和进行分类预测。
全连接层作为卷积网络的最后一层，起着整合特征并输出最终结果的重要作用。
1.2 文章结构：本文将对卷积神经网络中全连接层的计算理论进行详细说明。
首先，我们会介绍卷积神经网络的概念，并对全连接层进行简单介绍。
接着，我们将着重讨论卷积与全连接层之间的联系与区别。
然后，我们会详细解析卷积运算实现方法，包括卷积核与输入特征图之间的计算关系、权重和偏置值的计算和更新过程，以及批量处理和并行计算方法介绍。
随后，我们将深入探讨全连接层的计算原理与步骤，包括前向传播算法和反向传播算法的解析，并通过应用案例分析加以说明。
最后，在结论部分，我们对卷积的全连接层计算进行综合总结，并展望未来研究动态和前景。
1.3 目的：本文旨在深入探讨卷积神经网络中全连接层的计算理论，帮助读者更好地理解和掌握卷积神经网络的工作原理。
通过学习全连接层的计算方法，读者能够了解各种步骤之间的联系与区别，从而更好地应用和设计卷积神经网络模型。
此外，文章还将通过案例分析和讨论，进一步加深对全连接层计算原理的理解，并展望相关领域的研究动态和未来发展趋势。
2. 卷积的全连接层概念2.1 卷积神经网络简介:卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，通常用于图像和视频等二维数据的处理和分析。
它模拟了人脑视觉系统的运作方式，能够高效地从原始数据中提取重要的特征，并进行有效的分类和识别。
2.2 全连接层介绍:全连接层（Fully Connected Layer）是卷积神经网络中最常见的一种层级结构。
也被称为“密集连接层”或“仿射变换层”。
《基于CNN-SVM的TE化工过程故障诊断研究》
《基于CNN-SVM的TE化工过程故障诊断研究》一、引言在工业生产过程中，特别是TE（Tennessee Eastman）化工过程，故障诊断是确保生产效率和产品质量的关键环节。
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于数据驱动的故障诊断方法已成为研究热点。
本文提出了一种基于CNN（卷积神经网络）-SVM（支持向量机）的TE化工过程故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率。
二、相关技术背景1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习算法，具有良好的特征提取能力，在图像处理和模式识别等领域广泛应用。
在故障诊断中，CNN能够从原始数据中提取有用的故障特征。
2. 支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，通过寻找最大间隔超平面将数据分类。
在故障诊断中，SVM能够根据提取的故障特征进行分类和识别。
三、基于CNN-SVM的TE化工过程故障诊断方法1. 数据预处理：首先，对TE化工过程的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以便于后续的特征提取和分类。
2. 特征提取：利用CNN从预处理后的数据中提取故障特征。
CNN能够自动学习数据的层次化表示，从而提取出有效的故障特征。
3. 特征降维：为了降低计算复杂度，提高诊断效率，对提取的故障特征进行降维处理。
4. 训练SVM分类器：将降维后的故障特征输入SVM分类器进行训练。
SVM能够根据故障特征进行分类和识别。
5. 故障诊断：利用训练好的SVM分类器对新的TE化工过程数据进行故障诊断。
根据分类结果判断是否存在故障，以及故障的类型和严重程度。
四、实验与分析1. 实验数据与设置：采用TE化工过程的实际数据进行实验。
将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练CNN和SVM，测试集用于评估诊断模型的性能。
2. 实验结果与分析：实验结果表明，基于CNN-SVM的TE 化工过程故障诊断方法具有良好的诊断性能。
与传统的故障诊断方法相比，该方法在准确率、召回率、F1值等指标上均有显著提高。
基于ResNet-LSTM的声纹识别方法
基于ResNet-LSTM 的声纹识别方法①刘 勇, 梁宏涛, 刘国柱, 胡 强(青岛科技大学 信息科学技术学院, 青岛 266061)通讯作者: 刘 勇摘 要: 针对传统声纹识别方法实现过程复杂、识别率低等问题, 提出了一种基于ResNet-LSTM 的声纹识别方法.首先采用ResNet 残差网络提取声纹的空间特征, 其次采用LSTM 长短期记忆循环神经网络提取声纹的时序特征,通过ResNet 与LSTM 结合的特征提取方法获得了同时包含空间特征与时序特征的深度声纹特征. 实验结果表明,采用ResNet-LSTM 网络的声纹识别方法的等错误率降低至1.196%, 较基线方法d-vector 以及VGGNet 分别降低了3.68%与1.95%, 识别准确率达到了98.8%.关键词: 声纹识别; ResNet-LSTM; 空间特征; 时序特征引用格式: 刘勇,梁宏涛,刘国柱,胡强.基于ResNet-LSTM 的声纹识别方法.计算机系统应用,2021,30(6):215–219. /1003-3254/7934.htmlVoiceprint Recognition Method Based on ResNet-LSTMLIU Yong, LIANG Hong-Tao, LIU Guo-Zhu, HU Qiang(College of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)Abstract : Aiming at the complex process and low recognition rate of traditional methods, this study proposes a voiceprint recognition method based on ResNet-LSTM. In this method, ResNet and LSTM are respectively used to extract the spatial and temporal features of voiceprints. Thus, the deep voiceprint features including both spatial and temporal features are obtained. The experimental results show that the equal error rate of the proposed method is 1.196%, which is 3.68% and 1.95% lower than that of the baseline methods d-vector and VGGNet, respectively, and the recognition accuracy reaches 98.8%.Key words : voice recognition; ResNet-LSTM; spatial features; temporal features声纹识别是生物识别技术的一种, 是计算机技术与声学、生命科学综合研究的产物之一. 与传统的身份识别技术相比, 以声纹识别、指纹识别为代表的生物识别技术具有防遗忘、防盗等特点, 并且在实际应用过程中更加方便、可靠. 生物识别技术的相关研究早已进行, 但受限于软硬件技术并不发达, 生物识别技术一直难以达到实际应用的标准. 但随着人工智能等计算机技术的高速发展, 生物识别技术取得了长足的进步, 并已广泛应用于金融、公共安全、军队国防等领域. 其中声纹识别技术由于其声纹特征采集较为方便, 在远程认证过程中具备独特优势, 并且相对于人脸识别、指纹识别等识别方法, 其对隐私的侵犯性更低更容易使用户接受, 正受到越来越多的关注.声纹识别是指根据说话人声音中独特的声学特征自动辨别说话人身份的一种身份认证方法. 从应用场景分析可以将其分为, 说话人确认与说话人辨认两类,其中说话人确认是一对一的判断关系, 即判断某段语音是否为指定人所发出; 而说话人辨认是一对多的选计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(6):215−219 [doi: 10.15888/ki.csa.007934] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(61973180)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61973180)收稿时间: 2020-09-25; 修改时间: 2020-10-21; 采用时间: 2020-11-04; csa 在线出版时间: 2021-06-01215择关系, 即判断某段语音是若干说话人中哪一个所发出的. 从技术角度考虑通常可以将其分为文本相关的声纹识别方法与文本无关的声纹识别方法两类. 文本相关的声纹识别方法在训练、注册与识别阶段均需根据指定的文本内容进行发声, 该方法通常可以得到较好的识别效果但是需要用户严格按照规定文本进行发声, 灵活性较差. 文本无关的声纹识别方法没有对文本的依赖, 在应用过程中更加灵活方便, 但是其建模较为困难, 识别的准确率尚待进一步提升[1].声纹识别一般由数据预处理、声学特征提取、模型构建、模型训练、说话人注册以及打分决策等部分组成, 流程上则可以将其分为模型训练、说话人注册以及说话人识别3个阶段, 如图1所示[2].图1 声纹识别流程图近年来, 随着人工智能技术以及计算机软硬件理论的快速发展, 深度学习理论被广泛应用于声纹识别领域, 声纹识别的性能得到进一步提高. 如: 2014年, Variani等提出了利用全连接神经网络构建深度声纹特征提取网络的声纹方法[3]; 2015年, Heigold等提出了基于单层LSTM且文本相关的声纹识别方法[4]; 2017年, Nagrani等提出了基于VGGNet的声纹识别方法[5]; 2018年, Chung等提出了基于深度残差网络以及对比损失的声纹识别方法[6]. 通过对上述研究进行分析可以发现, 近年来提出的声纹识别方法大多存在着空间特征与时序特征只取其一, 忽略了语音片段同时包含空间特征与时序特征的问题; 例如, 文献[4]仅考虑了语音片段的时序特征而忽略了空间特征, 而文献[5,6]则仅考虑了空间特征而忽略了时序特征. 本文在文献[4]与文献[6]的基础上提出了基于ResNet-LSTM且与文本无关的声纹识别方法, 该方法采用ResNet和LSTM 作为深度语音特征的提取网络, ResNet部分和LSTM 部分分别用于提取声纹中的空间特征和时序特征, 结合了ResNet与LSTM的优点, 最终的实验结果显示,本文提出的声纹识别方法相对d-vector与VGGNet性能上均有不同程度的提升.1 深度神经网络1.1 卷积神经网络卷积神经网络的概念起源于20世纪60年代, 首次提出了感受野的概念, 学者对猫的视觉皮层细胞研究发现, 每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像, 即感受野. 20世纪80年代, 日本科学家提出了神经认知机的概念, 该结构包含了S-cells和C-cells相当于卷积层和池化层, 被认为是当代卷积神经网络的原型. 1998年, LeCun首次提出了可以多层训练的网络结构——LeNet5, 并将BP算法应用至该网络结构的训练过程中, 形成了当代卷积神经网络的雏形[7]. 虽然LeNet5的提出是里程碑式的创新, 但是受限于计算机硬件计算能力的落后以及非常高的训练成本, 卷积神经网络一直难以媲美传统的统计学习方法, 并一直处于学术界的边缘. 直至2012年Hinton等提出了全新的AlexNet网络结构, 其在AlexNet中引入了全新的深层结构以及Dropout方法, 将ImageNet图像识别大赛的错误率降至15%, 颠覆了图像识别领域[8]. 随后的几年中卷积神经网络在图像识别领域中得到了广泛的研究与应用, 各种优秀的卷积神经网络结构相继被提出,如: Inception-V4[9]、VGG[10]、ResNet[11]、Dense-Net[12]等.1.2 循环神经网络循环神经网络是一类主要用于处理时间序列的神经网络结构, 其在语音识别、股票预测、轨迹预测等领域皆有所应用. 其主要特点在于神经元在某个时间点的输出可以再次作为神经元的输入, 这种串联结构非常适合处理时间序列问题, 可以相对保持序列数据中上下文的依赖关系. 针对循环神经网络的研究最早可追溯至上世纪90年代, 在长达20年的发展历史中诞生了多种循环神经网络结构. 如: 1997年, Hochreiter 等提出了长短期记忆循环神经网络(LSTM), 其在原始RNN的基础上做了改进, 改善了长距离的上下文依赖问题[13]; 2000年, Gers等提出了带有遗忘门的长短期记忆循环神经网络[14]; 2005年, Graves等提出了双向长短期记忆循环神经网络[15]; 2014年, Cho等提出了GRU循环神经网络等[16].2 基于ResNet-LSTM的声纹识别方法2.1 ResNet自2012年AlexNet卷积神经网络提出以来深度计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 6 期216卷积神经网络已经成功应用于图像识别、语音识等多个领域, 研究人员认识到通过增加网络深度可以有效地提高卷积神经网络的性能, 但是随着网络深度的不断增加, 却出现了难以解决的梯度消失和梯度爆炸问题, 导致深度卷积神经网络在训练阶段难以得到收敛.并且研究人员还发现随着网络深度的不断增加, 网络的退化问题愈加严重, 导致分类性能愈来愈差. 对此,He 等在Highway 网络的基础上提出了基于残差结构的卷积神经网络——残差网络(ResNet), 相对于Highway 网络深度残差网络不仅缓解了深度卷积神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸的问题并且大大提升了网络的性能, 在性能和训练速度上均获得了较大了提升, 成为了近年来极具影响力的一种深度卷积神经网络结构[17].H (x )H (x )F (x )=H (x )−x 深度残差网络一般由多个残差块构成, 其中标准残差块如图2所示通常由卷积层(Conv)、批量归一化层(BN)以及非线性激活层(ReLU)堆叠而成. 在普通的神经网络训练过程中, 目标是学习得到最优映射函数, 而在残差网络中将输入x 直接短接至网络的输出(跳跃连接), 此时网络将不再直接学习最优映射函数而是转而学习其残差.图2 残差块结构图2.2 LSTM自上世纪循环神经网络提出以来在深度学习领域得到了广泛的应用, 循环神经网络的设计初衷是为了学习时间序列问题中的长期依赖性, 实践也证明循环神经网络在处理该问题上有着很好的表现, 但同时也有大量实验表明标准的循环神经网络因其迭代性将导致训练过程中出现梯度消失以及梯度爆炸问题. 为了解决此问题, Hochreiter 等提出了长短期记忆循环神经网络(LSTM)[13], LSTM 也因此成为了实际应用中较为广泛的循环神经网络模型之一.对比于标准循环神经网络简单的隐藏单元, LSTM 引入了门的概念并具有更复杂的隐藏单元结构, 其中隐藏单元一般由输入门i 、遗忘门f 以及输出门o 构成, 如图3所示. LSTM 对信息的存储和更新由门控部分实现, 门控可以视作一个包含了Sigmoid 激活函数和点乘运算的全连接层. 门控操作可以公式化为:σ(x )=1/(1+exp(−x ))其中, 为Sigmoid 激活函数, 深度学习领域常见非线性激活函数之一. LSTM 中Sigmoid 激活函数用于描述信息的通过比例, 当门的输出为0时, 表示没有数据通过, 当输出为1时表示数据全部通过[18].图3 LSTM 单元结构图2.3 ResNet-LSTM 深度特征提取网络已知深度残差网络相对于传统的深度卷积神经网络在缓解了网络训练过程中梯度爆炸以及梯度消失问题的同时提高了网络的特征提取能力, 因此在本文中采用了深度残差网络作为声纹空间特征的提取网络.本文采用的实验数据均为时长1 s 的短语音片段, 虽然极短的语音片段通常难以包含具有语义上的上下文内在关系, 但时长1 s 的语音片段经过本文的Fbank 特征提取操作后将会获得具有99帧的Fbank 特征, 其本质上依然是一个时间序列. 因此本文在提取声纹深度空间特征的同时进一步利用LSTM 循环神经网络进行帧级别的时序特征的提取, 最终获得了同时具备空间和2021 年 第 30 卷 第 6 期计算机系统应用217时序特征的深度声纹特征.本文的深度特征网络结构上分为两部分, 分别为ResNet 残差网络部分以及LSTM 长短期记忆循环神经网络部分. 其中ResNet 残差网络部分由两个卷积层以及6个标准残差块构成, LSTM 长短期记忆循环神经网络部分由两个LSTM 层构成, 详细网络结构如表1所示.表1 ResNet-LSTM 网络结构图层结构步长Conv 7×7,962×2ResNet block1×13×3×3,961×1Conv 5×5 ,2562×2ResNet block 1×13×3×3,2561×1LSTM(1024)25×1024—LSTM(1024)25×1024—Average 1024—Dense 1024×1024—Dropout(0.2)——Dense(Softmax)1024×340—2.4 等错误率等错误率(Equal Error Rate, EER)是常见的模型评价指标之一, 常用于声纹识别、指纹识别、人脸识别等领域, 与错误拒绝率以及错误接受率密切相关. 对于二分类问题, 可以将其实际分类与预测分类的组合划分为表2.表2 实际分类与预测分类的组合划分实际分类预测分类正例反例正例T P 真正例()FN 假反例()反例FP 假正例()T N 真反例()错误接受率(False Acceptance Rate, FAR )指本不该接受的样本中接受的比例, 公式为:错误拒绝率(False Rejection Rate, FRR )指本不该拒绝的样本中拒绝的比例, 公式为:等错误率为判断阈值为某一值时, 错误接受率与错误拒绝率相等时的值, 此时错误接受率、错误拒绝率、等错误率三者相等.3 实验与分析3.1 数据选择与处理64×99×3本文采用AISHELL-1开源数据集作为本次实验的训练与测试数据, 该数据集包含了来自中国各地具有不同口音的400位说话人, 其中训练集340人、验证集40人、测试集20人, 总时长达到了178小时. 由于ResNet-LSTM 网络中全连接层对数据输入形状有严格要求以及为了避免静音片段对网络识别能力的影响, 本文对原始数据进行了静音抑制与等长切分的预处理操作. 在未经处理的原始语音数据中存在较多的静音片段, 若不加处理对声纹识别系统将会造成严重的干扰, 影响系统的识别能力, 因此在本文中首先对原始数据进行静音抑制操作, 紧接着为了保证输入数据的大小一致对静音抑制后的语音数据进行长度1 s 的等长切分, 在后续的模型训练以及模型测试过程中都将针对1 s 时长的语音片段进行. 数据预处理过后紧接着是声纹特征提取操作, 本文提取了64维的Fbank 特征并计算其一阶差分(delta_Fbank)和二阶差分(delta_delta_Fbank), 按照Fbank 、delta_Fbank 、delta_delta_Fbank 的顺序对其进行堆叠, 形成一个类似于彩色图片的三通道矩阵, 最终获得的输入数据形状为 .3.2 实验设置本文采用了具有NVIDIA GTX1080Ti 高性能显卡的专业服务器, 并搭建了包括TensorFlow-GPU 1.15.0、Keras 2.3.1、CUDA 10.0.130、cuDNN 7.6.5的开发环境.实验中, 在训练阶段采用交叉熵损失作为代价函数, 以及动量为0.99、初始学习率为0.005、衰减率为0.0001的随机梯度下降, 训练的总迭代次数(epochs)为40,batch_size 为32. 在说话人注册阶段, 每个人随机选取了5个语音片段并取其均值作为说话人注册向量. 在测试阶段, 计算待识别语音的深度说话人嵌入与注册向量之间的余弦相似度作为相似性评分, 评分越高则判断两段语音的声纹越相似.3.3 实验结果与分析本文以D-vector 、VGG 为本文的基线方法, 并针对本文提出的网络结构进行了消融实验, 以验证残差网络与LSTM 循环神经网络结合的网络结构的积极作用. 本文在实验中采用等错误率(EER)作为本次实验的评价指标, 并利用DET 曲线可视化比较各模型性能的差异, 详细对比了模型间的等错误率(表3所示)以及DET 曲线(图4所示).计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 6 期218表3 测试集等错误率方法EER d-vector[3]0.048 71VGG [5]0.031 44ResNet 0.018 66LSTM 0.028 54ResNet-LSTM0.011 960.10.20.51.02.05.010204060VGGNet ResNet LSTMResNet-LSTMD-vector FAR (%)图4 DET 曲线由表3以及图4可以得到在声纹识别问题中, 本文提出的基于ResNet-LSTM 的声纹识别方法明显优于基线方法中的声纹识别方法, 等错误率降低至1.196%,相对于对比实验中的各种声纹识别方法下降了0.67~3.6%.4 结语本文提出了一种基于ResNet-LSTM 的声纹识别方法, 该方法首先采用深度残差网络进行声纹空间特征的提取操作, 其次利用LSTM 循环神经网络进行时序特征的提取, 结合了卷积神经网络与循环神经网络的优点. 本文通过实验证明了该方法的有效性, 与基线方法中的声纹识别方法相比, 本文提出的声纹识别方法大大降低了声纹识别的等错误率, 提高了声纹识别的准确率. 后续将进一步研究特征融合、模型融合等方法, 进一步提高声纹识别方法的识别性能.参考文献郑方, 李蓝天, 张慧, 等. 声纹识别技术及其应用现状. 信息安全研究, 2016, 2(1): 44–57.1吴明辉, 胡群威, 李辉. 一种基于深度神经网络的话者确认方法. 计算机应用与软件, 2016, 33(6): 159–162. [doi: 10.3969/j.issn.1000-386X.2016.06.039]2Variani E, Lei X, McDermott E, et al . Deep neural networks for small footprint text-dependent speaker verification.Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Florence, Italy.32014. 4052–4056.Heigold G, Moreno I, Bengio S, et al . End-to-end text-dependent speaker verification. Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Shanghai, China. 2016. 5115–5119.4Nagrani A, Chung JS, Zisserman A. VoxCeleb: A large-scale speaker identification dataset . Proceedings of Interspeech 2017. Stockholm, Sweden. 2017. 2616–2620.5Chung JS, Nagrani A, Zisserman A. VoxCeleb2: Deep speaker recognition. arXiv preprint arXiv: 1806.05622, 2018.6LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al . Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE,1998, 86(11): 2278–2324. [doi: 10.1109/5.726791]7Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE. ImageNet classification with deep convolutional neural networks.Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. Red Hook, NY, USA.2012. 1097–1105.8Szegedy C, Ioffe S, Vanhoucke V, et al . Inception-v4,inception-resnet and the impact of residual connections on learning. Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence. San Francisco, CA, USA. 2017.4278–4284.9Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations. San Diego, CA, USA. 2015.10He KM, Zhang XY, Ren SQ, et al . Deep residual learning for image recognition . Proceedings of 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Las Vegas, NV,USA. 2015. 770–778.11Hu J, Shen L, Albanie S, et al . Squeeze-and-excitation networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020, 42(8): 2011–2023. [doi: 10.1109/TPAMI.2019.2913372]12Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory.Neural Computation, 1997, 9(8): 1735–1780. [doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735]13Gers FA, Schmidhuber J, Cummins F. Learning to forget:Continual prediction with LSTM. Neural Computation, 2000,12(10): 2451–2471.14Graves A, Schmidhuber J. Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures. Neural Networks, 2005, 18(5–6): 602–610.15Chung J, Gulcehre C, Cho KH, et al . Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling . arXiv preprint arXiv: 1412.3555, 2014.16郭玥秀, 杨伟, 刘琦, 等. 残差网络研究综述. 计算机应用研究, 2020, 37(5): 1292–1297.17杨丽, 吴雨茜, 王俊丽, 等. 循环神经网络研究综述. 计算机应用, 2018, 38(S2): 1–6, 26.182021 年 第 30 卷 第 6 期计算机系统应用219。
人工智能培训课程计划方案
人工智能培训课程计划方案一、前言随着人工智能技术的快速发展，人工智能已经成为了当前和未来的重要发展方向之一。
不管是在工业、医疗、金融、教育等领域，人工智能都有着广泛的应用前景。
因此，对人工智能技术的培训已经成为了迫在眉睫的需求。
为了满足市场对人工智能专业人才的需求，制定一套系统的人工智能培训课程计划显得尤为重要。
本课程计划主要面向对人工智能技术感兴趣，并希望在这一领域深造的学员，旨在帮助学员全面了解人工智能的相关知识，掌握人工智能技术的核心原理和应用场景，从而在未来相关领域能够快速成长和应用。
二、课程目标1. 帮助学员系统掌握人工智能的基础理论和核心技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等方面的知识；2. 帮助学员全面了解人工智能的应用场景和发展趋势，为学员未来在相关领域的发展提供指引；3. 帮助学员通过实际案例和项目实践，真实地了解人工智能技术在不同领域的应用，并掌握相关技能；4. 帮助学员提升团队合作和项目管理能力，为未来相关工作做好准备。
三、课程结构本人工智能培训课程计划总共分为三个模块：基础理论模块、应用实践模块和综合案例模块。
1. 基础理论模块本模块旨在帮助学员系统掌握人工智能的基础理论知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等方面的知识。
（1）机器学习基础- 什么是机器学习- 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习- 机器学习算法概述（2）深度学习基础- 什么是深度学习- 神经网络基础- 深度学习框架概述（3）自然语言处理基础- 文本表示- 词嵌入- 文本分类、文本生成（4）图像识别基础- 图像特征提取- 卷积神经网络(CNN)基础- 图像识别应用案例2. 应用实践模块本模块旨在通过实际案例和项目实践，帮助学员真实地了解人工智能技术在不同领域的应用，并掌握相关技能。
（1）机器学习算法实践- 通过Python实现常见的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
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BP
• 1) 正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实 际输出与期望的输出不符,则转入误差的反向传播阶段。
• 2) 反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所 有单元，从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
E（w, b）
1 2
n1
(d j
j0
y j )2
根据梯度下降法: w(i, j) E(w,b)
w(i, j)
激活函数为: f ( x)
A
1e B
对激活函数求导，得到:
f '(x)
Ae B
B(1
e
B
)2
1 AB
1
-
e
B
A (A
A
)
1 e B
（d j
j0
y j）
f
'
(
S
j
)
S j wki
n1
j0
(d
j
yj)
f
'(S j )
S j xi
xi Si
Si wki
n1
ij wij
j0
f (Sj)
A AB
f (Sj)
xk
xk
n 1
ij wij
• 问题： • 基于局部梯度下降对权值进行调整容易出现梯度弥散
BP神经网络
正向传递过程
m1
S j wij xi bj
i0
w ij ：节点i和节点j之间的权值
b ：节点的阈值 j
x j ：每个节点的输出
f 为激活函数，一般为s型函数
xj f (Sj)
反向传递过程
误差函数:
• 萌芽期。从BP算法的发明（1970s-1980s）到2006年期间。 • 迅速发展期。从2006年栈式自编码器+BP微调提出之后。 • 爆发期。2012年Hilton团队的Alexnet模型在imagenet竞赛取得惊人成绩之后。 萌芽期（有监督）： 数据获取问题；局部极值问题；梯度弥散问题。 迅速发展期（无监督）： • 栈式自编码神经网络是无监督学习算法。因而不需要规模很大的有标签样本。 • 经过自编码神经网络训练后的参数已经落在一个较优的位置上，从这个位置开始BP微调，不用担心
卷积神经网络
局部感知
如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个 隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就 是10^12个权值参数。 假如局部感受野是10x10，隐层每个感受野只需要和这10x10的局部图像相连接，所以1百 万个隐层神经元就只有一亿个连接，即10^8个参数。
xi
bj
bj
2
E ( w, b) bj
bj
2
ij
• 而对于输入层和隐含层之间的权值和阀值调整同样有：
w ki
wki
1
E(w, wki
b)
wki
1 ki
xk
bi
bi
2
E ( w, b) bi
bi
2
ki
什么是深度学习
• 深度学习（多层神经网络）是相对于简单学习而言的。 • 函数模拟能力是随着层数的增加而增强的，整个网络的参数就越多。而神
局部极值问题。 • 自编码神经网络训练已经使深度网络的前几层参数具有表达能力了，比如可以提取出图片的边，局
部组建等，即使有梯度弥散问题，前几层参数不再更新，也不会影响最终深度网络的表达能力。
爆发期：
• 大规模标注数据的出现。在ILSVRC使用的数据集包括120万的训练图片，5万张验证图片和15万张测 试图片。这些图片都是有标注的（属于1000类），而在imagenet出现之前，这样规模的标注数据是 不存在的。
j0
f (Sj)
A AB
f (Sj)
xi
ki xk
ki
n1
ij wij
j0
f (S j )[A AB
f (Si )]
• 根据梯度下降法，那么对于隐含层和输出层之间的权值和阀值调整如下：
wij
wij
1
E ( w, b) wij
wij
1
ij
f ( x)A f ( x)
AB
输出层权值变化
E（w,b） wij
1 wij
1 2
n1 j0
(d
j
y j )2
（d
j
y
j）
d j wij
(d
j
yj)
f
'(S j )
S j wij
(d j
yj)
f (Sj)
A AB
f (Sj)
（1）
（2）
• 单个感知器上一个权重或偏置的微小改动有时候会引起那个感知器的输出完 全翻转，如 0 变到 1。
• 感知器和 S 型神经元之间一个很大的不同是 S 型神经元不仅仅输出 0 或 1。 它可以输出 0 和 1 之间的任何实数，所以诸如 0.173... 和0.689... 的值 是合理的输出。
ห้องสมุดไป่ตู้卷积神经网络
------从理论到实际项目应用
报告人：
目录 / contents
01 基础知识
1
02 卷积神经网络
6
03 Alexnet
7
04 图像语义分割
11
感知器
问题： 单层感知机仅对线性问题具有分类能力，用来解决
非线性问题，单层感知机就无能为力了
多层感知器
问题二：隐藏层的权值怎么训练？
S 型神经元
S j wij
(d j
yj)
f (Sj)
A AB
f (Sj)
xi
ij xi
ij
(d j
yj)
f (S j )[A AB
f (S j )]
隐藏权值变化
E（w,b） wki
1 wki
1 2
n1 j0
(d
j
y j )2
n-1
经网络其实本质就是模拟特征与目标之间的真实关系函数的方法，更多的 参数意味着其模拟的函数可以更加的复杂，可以有更多的容量（capcity） 去拟合真正的关系。 • 通过研究发现，在参数数量一样的情况下，更深的网络往往具有比浅层的 网络更好的识别效率。这点也在ImageNet的多次大赛中得到了证实。
深度学习的有监督和无监督训练
• 对于局部极值的问题，nature综述中，三个大牛作者的说法是：对于深度网络来说，局部极值从来 都不是一个问题，从任意的初始参数值开始训练网络，最后都能达到相似的分类效果。这也是被最 近的理论和实践所证明的。
• 对于梯度弥散导致的收敛速度慢问题。Alexnet模型的两大利器：ReLU激活函数和GPU并行加速。前 者使SGD有6倍的加速，后者使用两块GTX580GPU也极大的加快了SGD的收敛速度，两者效果相乘，使 得无监督预训练几乎是多余的了，梯度弥散问题也不再是一个很大的问题。