苏州少儿学英语_Proud Kids少儿英语m

ProudKids少儿英语主要针对12周岁以下儿童，致力于为不同英语基础的孩子打造优秀学习效果的课程内容、互动体验和学习服务。**三位一体教学法，欧美外教和中教结合的双师模式。一周固定3节课，**节是中教课，和孩子讲解相关的知识点，课堂上消化吸收;*二节是外教课，外教和孩子充分互动，让孩子练得充实，*三节课是在前两节课的基础上，与外教一起对话， 塑造孩子的英语思维，每节课时间为25分钟左右。四人制小班线上授课，固定老师、固定同伴、固定时间，满足孩子个体、群体和老师之间的所有互动机制,可选外教资源包括100+专职外教，1000+签约外教，ProudKids学期课程的费用为3192元，60节课;学年课程的费用为6048元，120节课。相对于其他在线学习机构来说， ProudKids的价格是很*的，总的来说性价比非常高，具体情况欢迎到ProudKids在线少儿英语官网咨询。

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》。目前，国内少儿英语学习呈现低龄化趋势。从城市分布上看，*城市学员平均年龄普遍在6岁左右，二线城市学员平均年龄略有上浮，为6.5岁。调查还显示，在线少儿英语市场的用户拥有较强消费能力，年收入在20万-100万区间的中产家庭占58%。绝大部分家长表示每年会花费1万元以上用于孩子的英语教育。

深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量*增加，那么深度学习的效果将更加**，这是因为深度学习算法需要大量数据才能**理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

4、解决问题的方法

机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。

在本文中，我们对机器学习与深度学习的区别作出了简要概述。目前，这两种算法已被广泛应用于商业领域，相信在未来，机器学习与深度学习能够为更多行业带来令人激动的光明前景。

随着深度学习的不断进步以及数据处理能力的不断提升，各大研究机构及科技成员相继对深度学习领域投入了大量的资金和精力，并取得了惊人的成就。然而，我们不能忽略的一个重要问题是，深度学习实际上仍然存在着局限性：

1、深度学习需要大量的训练数据

深度学习的性能，能否提升取决于数据集的大小，因此深度学习通常需要大量的数据作为支撑，如果不能进行大量有效的训练，往往会导致过拟合(过拟合是指深度学习时选择的模型所包含的参数过多，以至于出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象)现象的产生。

2、无法判断数据的正确性

深度学习可以在不理解数据的情况下模仿数据中的内容，它不会否定任何数据，不会发现数据中隐藏的偏见，这就可能会造成较终生成结果的不客观。

3、深度网络对图像的改变过于敏感

在人类看来，对图片进行局部调整可能并会不影响对图的判断。然而，深度网络不仅对标准对抗攻击敏感，而且对环境的变化也会敏感。下图显示了在一张丛林猴子的照片中PS上一把吉他的效果。这导致深度网络将猴子误认为人类，同时将吉他误认为鸟，大概是因为它认为人类比猴子更可能携带吉他，而鸟类比吉他更可能出现在附近的丛林中。

动量和学习率密切相关。较佳学习率取决于动量，动量取决于学习率。由于学习率被认为是调整较重要的**参数，因此动量也很重要。与学习率一样，在不引起训练不稳定的情况下设置尽可能大的动量是很有价值的。

查找学习率和动量组合的程序

使用循环学习率：较佳训练程序是增加的循环学习率的组合，其中初始小学习率允许开始收敛，以及减少的周期动量，其中减小的动量允许学习率在早期变大到训练的中间部分。当学习速率增加时使用递减的循环动量提供更快的初始收敛并且稳定训练以允许更大的学习速率。在学习速度提高的同时，循环动量对于以大动量和减小动量开始是有用的，因为它提高了测试精度并使训练对于大学习率更加稳健。

你要是想理解这个过程。较好的方法是几何法。你仔细观察， 这个感知机的方程， 如果只有两个特征的时候， 描述的就是一个x1和x2坐标的平面， 中间有一条直线w1x1+w2x2=0，直线的左边是一类， 右边是二类 。感知机的学习过程就是调整这条分类直线的位置，我们测量错分点到这条线的距离之和，调整线的位置， 直到两个类的点乖乖分布到直线两边，我们就实现了分类过程。

这其实就是一个神经元的偏好。 比你让一个神经元帮你确定是否去看电影的例子。它根据今天的温度，一个是电影的长度来判断， 当然一开始它不了解你， 但是它可以先帮你做做决策， 然后根据你每次给他的反馈意见它调整自己，如果你注重温度，它就加大温度的权重，总之找到你看重的东西， 这就是感知机训练的方法白话版， 如果你给他肯定意见，他就不做改变， 你不满意， 他就变一变。

较初的感知机采用阈值函数作为神经元的决策(激活)函数。后来这个函数逐步被调整为sigmoid函数。表现上看， 这个函数把阈值函数进行了软化， 事实上， 它使得我们不是仅仅能够表达非黑即白的逻辑， 而是一个连续变化的概率。 而这个函数的扩展softmax则可以帮助我们实现多个分类的选择。

语义分割是将标签分配给图像中的像素的过程。这与分类形成了鲜明的对比，在分类中，一个标签被分配给整个图片。语义分割将同一类的多个对象视为一个实体。另一方面，实例分割将同一类的多个对象视为不同的单个对象(或实例)。通常，实例分割比语义分割更难。

在深度学习时代到来之前，大量的图像处理技术被用来将图像分割成感兴趣的区域。下面列出了一些常用的方法。

灰度分割

较简单的语义分段形式涉及分配区域必须满足的硬编码规则或属性，以便为其分配特定标签。规则可以根据像素的属性(例如灰度级强度)来构建。使用此技术的一种方法是拆分(Split)和合并(Merge)算法。该算法递归地将图像分割成子区域，直到可以分配标签，然后通过合并它们将相邻的子区域与相同的标签组合。

这种方法的问题是规则必须硬编码。此外，仅用灰色级别的信息来表示复杂的类(如人)是较其困难的。因此，需要特征提取和优化技术来正确地学习这些复杂类所需的表示。