人工神经网络，也被称为ANN，是受人类大脑启发的程序，使深度学习应用程序能够从大型非结构化数据集(文本、图像和视频)中学习。现在很多行业都在使用人工神经网络，但一些领先的采用人工神经网络的行业包括制造业、安全和医疗保健行业。
ANN应用趋势在不同部门
来源:sciencedirec.T.
神经网络的基本组成部分是一种“人工神经元”，就像人类大脑中的生物神经元一样。简单地，人工神经元采用不同的输入，处理数据，并将输出传递给其他神经元在网络中。
人工神经元的组成部分
| 激活函数 | 函数 | 阴谋 |
|---|---|---|
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乙状结肠 |
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塔尼 |
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relu. |
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泄漏的ref. |
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深度神经网络的元素
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1.输入层
现实世界数据被馈送到神经网络以在输入层学习。虽然这里没有执行计算，但数据仍在继续提供给隐藏层。
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2.隐藏层
前向传递和反向传播算法的权值和偏差的计算和优化都是在隐层上进行的。采用不同的梯度下降算法优化误差权重。可以有多个隐藏层，每一层有不同数量的神经元，进一步将结果传递给输出层。
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3.输出层
该层提供了模型所取得的预测。通过将模型的预测与预期结果进行比较来计算损失。使用梯度最小化这种损失下降算法。
计算机视觉
计算机愿景提供了可视化，识别和过程中的计算机和视频的能力的计算机。计算机视觉用于对象识别，医学图像分析，事件检测，视频跟踪，运动估计等。计算机视觉最常用的算法是卷积的变体神经网络(CNN)。
卷积层是CNN的核心。该层具有不同的学习参数，如过滤器/内核，填充，步幅和频道。这些参数使团队能够处理，分析，从图像数据中提取重要特征并培训深度学习模型。
学习参数
- 内核/过滤器大小：用于旋转输入的权重的矩阵。
- 填充：在卷积之后，填充的目的是通过对称地添加列和行的零点来保留图像的原始大小。此过程还有助于保留信息在边界。
- 步幅：在卷积期间遍历水平和垂直的输入时，像素的数量移位。每个幻灯片。
关键的外卖
- 神经网络的性能取决于培训数据的质量和它的建筑。
- 重要的是要将偏差添加到网络，以便曲线可以移动更好的拟合。
Qasource的深度学习专长
我们在Qasource的团队使用Reset，AlexNet和OneNet等CNN架构在建设和测试深度学习系统和定制神经网络方面拥有丰富的经验。我们使用各种深度学习开发库，如Tensorflow，Pytorch和Theano Keras。我们的工程团队在计算机视觉，对象检测等不同应用程序中开发和测试深度神经网络的经验。对象识别。
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