苏州儿童学英语机构排行榜_Proud Kids少儿英语m

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快讯，近日中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《2018年中国在线少儿英语教育白皮书》。从国内市场看，北上广深等*城市成为在线少儿英语教育市场的主力军，由此辐射的华北、华东及华南三大区域，占据整体市场81%份额。其中，华东地区学员数量占比高，份额达36%。华北和华南地区分别以27%和18%。相比其他区域，沿海及经济发达地区的家长对线上教育模式接纳度更高，从小培养子女英语能力的意愿也更加强烈。

这个“垂直线检测器”滤波器在原始图像矩阵中上下移动，每次重新计算都会产生一个输出值。我们最后就会得到一个更小的矩阵。至于有多小就取决于滤波器是否每次移动一个像素、两个像素还是更多像素。虽然原始的图像只是单个像素值，但是新的、更小的矩阵是一个特征图，它回答了这样一个问题：“这部分有垂直线吗?”

卷积的结构相对较小，这意味着整个运算可以识别局部特征。我们可以想象其他局部滤波器可以发现水平线、对角线、曲线和边界线等。不同卷积操作的更深层，是把这些局部特征图作为输入，构建更高级的特征(角、矩形、圆圈等)。

人脸识别其实是一系列相互关联的步骤：

1. 首先需要查看图像并找到其中的所有人脸。

2. *二需要排除不自然的转头以及不佳光线的干扰，聚焦于每张脸本身并且判定这是同一个人。

3. *三需要**人脸特征来与他人进行区分，比如说眼睛的大小和脸部的长度等等。

4. 最后需要把一张人脸的特征与其它人脸进行比较，从而判断每个人脸所属的姓名。

人脑能即刻自动完成这些步骤。事实上，人能很好识别人脸并从日常事物中区分人脸。至少目前看来，计算机不能进行如此高程度的泛化，所以只能教授它们每一步该做的事情。

因此有必要构建一个管道，在此能分别在人脸识别过程的每个步骤找到解决方案，并将当前步骤的结果传输到下一个步骤。也就是说，需要将多个机器学习算法组合到一条链中。

这是自动从高维向量空间确定视觉特征的阶段，该过程通过释义图像的内容来使计算机执行特定任务，例如对象分类。深度卷积神经网络架构(CNN)的发展使这种能力成为可能。由于在设计特征的过程中没有人为干预，这种算法也被称为端到端模型。实际上，由于该过程是高度计算密集型并且需要大量数据来训练底层神经网络，人类几乎无法解释其构造的特征。随着并行处理器硬件(例如GPU和TPU)的进步以及大规模数据集的可用性使其成为可能并取得成功。

这与“特征学习”阶段几乎完全一样。需要手动为特定任务设计卷积神经网络架构。其主要原理是简单但更深(即更多层)的架构可以获得更高的准确性。在这个阶段，设计架构和训练(网络优化)技术是计算机视觉(以及许多其他DCNN应用程序)的主要目标。这些网络设计基于人类自身视觉识别系统的认知。一些成功的架构设计包括：AlexNet，VGGNet，GoogleNet和ResNet。这些模型的主要的局限在于计算的复杂性。他们通常需要运行数十亿次算术运算(浮点运算)来处理单个图像。在实践中，为了使模型能够以足够快的速度运行，通常需要使用GPU并消耗大量功率。因此，现代AI模型主要通过强大的云服务器来实现。

这促使科学家设计可以运行在边缘设备上的更高效的AI模型。一些成功的模型包括：Xnor-net，Mobilenet和Shufflenet。类似于“特征工程”阶段，几年后，江郎才尽的研究人员转向了“搜索”阶段。

批归一化(BN)似乎在批量大小为 32 的时候效果较好，而研究者的批大小为 512。此外，如果不想严重影响训练效果，那么他们就不能降低批量大小。因此，研究者将批归一化独立地应用到各批量数据的子集中。这一技术，就被称之为「幽灵」批归一化，它通常用于分布式训练中，但如果单节点运算的批量数据太大，那么也能用这样的技术。

该方法在到 20 个 Epoch 能达到 94.2% 的测试准确率。因为训练变得更加短，提升学习率对较终的效果应该是有帮助的。如果研究者将较大学习率增大 50%，他们能实现 94.1% 的准确率，且还只需要 18 个 Epoch，这样训练时间也降低到了 46 秒。

初级阶段的人工智能相关技术仍面临着诸多挑战。不过特伦斯明确向21世纪经济报道记者表示，不太可能存在“深度神经网络”之外的其他人工智能技术框架。

“现在我们的发展在朝着两个方向走。**是利用原有的框架，借助大数据应用解决各种问题;*二是一些研究人员在尝试突破各种边界和限制。”他举例道，一些科学家尝试把人类聚焦感官数据的能力(比如在嘈杂环境中聚焦某一个声音)带到深度学习中，让深度学习网络也拥有选择特定问题、特定信息的能力。

“过去五年中，我们有了很大进展，当然要做的工作还有很多。新技术的发展是以十年为一个周期计算，可能AI在未来20-30年才会实现它的潜力。包括自动驾驶技术的发展，也是需要经过十几年甚至几代人的努力来实现。”这是特伦斯反复强调的观点，人工智能技术尚处在发展的**个阶段，科学家们在尝试理解更复杂的内涵并解释它。

比如研究人类的大脑运作机制，包括大脑是如何从经验中得出推论，但有时人类得出的结论并不总基于逻辑，其中还存在认知偏差。“人类的大脑很奇妙，我相信会有很多东西让我们很兴奋，包括未来研究人的大脑神经科学和人工智能的交融。”他如此说道。

事实上，对人类而言显而易见的特征，如眼睛颜色，对计算机分析图像中的单个像素没有意义。研究人员发现，较合适的方法是使计算机能够确定需要收集的特征。与此相反，深度学习可以更好更快地识别。

而较近，这个可能性出现了，或者说是被发现了。较开始每个人都不相信神经网络的表现可以接近人类水平。但在2014年，一切都发生了变化。科学家们决定利用目前较好的两个网络——AlexNet、以及Matthew D.Zeiler和Rob Fergus开发的网络。科学家们将它们与猴子大脑不同区域的反应进行了比较。猴子大脑经过训练可以识别对象。并且选取的物品都来自动物世界，这样猴子就不会混淆。

显然我们不可能从猴子身上获得反应，因此我们植入了电极，并直接测量每个神经元的反应。结果发现，在正常情况下，脑细胞的反应和当时较先进的模型Matthew Zeiler网络表现一致。

但是，随着展示物体的速度加快，图像中的噪声和物体数量增加，人类和灵长类动物大脑的识别率和质量显著下降。而在这种情况下，即使较简单的卷积神经网络也能更好地识别物体。也就是说，官方的神经网络比人类大脑工作得更好。