目前，深度學(xué)習(xí)幾乎成了計算機視覺領(lǐng)域的標配，也是當下人工智能領(lǐng)域最熱門的研究方向。計算機視覺的應(yīng)用場景和深度學(xué)習(xí)背后的技術(shù)原理是什么呢

下面讓我們來一探究竟。計算機視覺的應(yīng)用。什么是計算機視覺呢?形象地說，計算機視覺就是給計算機裝上眼睛(照相機)和大腦(算法)，讓計算機可以感知周圍的環(huán)境。目前計算機視覺研究主要集中在基礎(chǔ)應(yīng)用場景，像圖片分類、物體識別、人臉的3D建模等。

機器學(xué)習(xí)。在計算機視覺領(lǐng)域中是怎么運用深度學(xué)習(xí)來解決問題的呢?深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一種，這里先簡單介紹下機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)其實是為了找到一個函數(shù)，讓這個函數(shù)在不同的領(lǐng)域會發(fā)揮不同的作用。像語音識別領(lǐng)域，這個函數(shù)會把一段語音識別成一段文字;圖像識別的領(lǐng)域，這個函數(shù)會把一個圖像映射到一個分類;下圍棋的時候根據(jù)棋局和規(guī)則進行博弈;對話，是根據(jù)當前的對話生成下一段對話。

機器學(xué)習(xí)離不開學(xué)習(xí)兩個字，根據(jù)不同的學(xué)習(xí)方式，可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方式。過去20年間隨著數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人類積累了大量的數(shù)據(jù)，而前幾年大數(shù)據(jù)概念的興起和應(yīng)用，更是為機器學(xué)習(xí)做了良好的鋪墊，讓人們可以獲取大量可用于機器學(xué)習(xí)“訓(xùn)練”的數(shù)據(jù)。而算力方面，不斷提升的處理器技術(shù)為機器學(xué)習(xí)提供了堅固的基石，可以禁得起更復(fù)雜和更深層次的ANN的考驗。比如針對計算資源消費大戶的“訓(xùn)練”階段，人們就發(fā)展出了GPU、FPGA、TPU、異構(gòu)處理器等多種計算平臺，去應(yīng)對算力挑戰(zhàn)。

以“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”形式出現(xiàn)的人工智能如今學(xué)會了交談，駕駛汽車，打游戲，下圍棋，做夢，畫畫，乃至協(xié)助科學(xué)研究，但作為它們的創(chuàng)造者，人類卻始終沒有太搞清楚所謂“深度學(xué)習(xí)”算法為什么能表現(xiàn)這么好，這些學(xué)習(xí)系統(tǒng)當初設(shè)計時沒有任何基本原則可以依循，憑借的只是從大腦架構(gòu)中抽取的模糊靈感。

如大腦一般，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多層神經(jīng)元。當一個神經(jīng)元接受刺激，它會向上層的神經(jīng)元傳遞信號。深度學(xué)習(xí)的時候，網(wǎng)絡(luò)中的信號會根據(jù)需要增強或是減弱，以使系統(tǒng)更好地實現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)到發(fā)送信號的過程。例如輸入狗的圖案像素，通過高層級的神經(jīng)輸出“狗”的概念。在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過數(shù)千張狗的照片樣本進行學(xué)習(xí)之后，AI可以像人一樣準確識別新照片中的狗。正如人類的推理，創(chuàng)造力和其他系統(tǒng)能力稱為“智能”一樣，AI從特殊情況到學(xué)習(xí)過程中的一般概念的神奇飛躍為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立提供了強大的基礎(chǔ)，科學(xué)家們希望弄清楚是什么實現(xiàn)了這個對一般概念的識別過程，以及現(xiàn)實生活中人腦在多大程度上以同種方式理解現(xiàn)實。

人工智能的火爆，也帶旺了許多新名詞，比如“機器學(xué)習(xí)”。與讓機器按照既定的程序執(zhí)行指令的傳統(tǒng)工作方式不同，基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的機器學(xué)習(xí)，其核心是讓機器能夠在沒有人工輸入和干預(yù)的情況下自動學(xué)習(xí)和改進其操作或功能，這讓機器看上去具有了自我學(xué)習(xí)和進化的能力，表現(xiàn)得更為“智能”。這對于應(yīng)付一些復(fù)雜、無法提前預(yù)知情況下的判斷和決策尤為關(guān)鍵，比如讓車輛在無人駕駛的狀態(tài)針對路況環(huán)境做出正確的反應(yīng)。

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