【文章】网络机器人出没，怎么使用大数据技能实时辨认和防护 硬创公开课预告

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  卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是人工神经网络的重要分支，现在渐渐的变成了语音和图画辨认范畴的一大研讨热门。尤其是在图画辨认范畴，因为其特有的权值同享网络结构，大幅度的降低了模型杂乱度，减少了权值数量，因此能直接将多维图画作为输入数据打开练习，有很大成效避免了传统辨认算法中杂乱的特征提取和数据重建进程。

  逐本溯源，卷积结构最早呈现于 1984 年的神经认知机（NeoCognitron）。发展到 1998 年，诞生了第一代经典卷积神经网络 LeNet，但跟着支撑向量机 SVM（Support Vector Machine）的呈现，卷积神经网络一度归于沉寂。后来，跟着 ReLu（Rectified Linear Units）和 Dropout 等激活函数的提出，以及 GPU 和大数据带来的前史机会，卷积神经网络在 2012 年迎来了一个前史性的打破 —— AlexNet 网络。AlexNet 在当年的 ImageNet 图画分类比赛中，Top-5 错误率比上年冠军下降了十个百分点，并且远超于当年的第二名，震动了整个职业。随后，以 AlexNet 为根底，又呈现了 VGG（Visual Geometry Group）、Inception 和 ResNet 等多种不同的子类。

  那么问题来了，这些各不相同的卷积神经网络终究有哪些不同，它们各自的技能特色是什么，又都应用于哪些范畴？面临所有这些疑问，雷锋网 (大众号：雷锋网) 有幸请到了 PPmoney 大数据算法总监黄文坚来做一个完全的回答。

  黄文坚，PPmoney 大数据算法总监，谷歌TensorFlow贡献者，畅销书《 TensorFlow 实战》作者（该书取得到了谷歌 TensorFlow 团队的官方引荐）。前明略数据技能合伙人，领导了对许多大型银行、稳妥公司、基金的数据发掘项目，包含树立金融风控模型、新闻舆情剖析、稳妥复购猜测等。曾上任于阿里巴巴查找引擎算法团队，担任天猫个性化查找体系。曾参与阿里巴巴大数据引荐算法大赛，于 7000 多支队伍中取得前 10 名。本科、研讨生就读于香港科技大学，曾在尖端会议和期刊 SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing 宣告论文，研讨成果获美国核算机协会移动核算大会（MobiCom）最佳移动应用技能冠军，并取得两项美国专利和一项我国专利。

  扫描下方海报上的二维码，重视 “AI 科技谈论”，在菜单里点击 “公开课” 增加管理员，管理员拉你进流。本次课程优先学术、技能开发人士进群，敬请知悉。

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