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殘差網路起源在哪裡

發布時間:2022-07-01 00:05:17

① 曠視首席科學家孫劍博士去世,生前曾有過哪些成就

帶隊力壓微軟、谷歌、FB三大巨頭奪得全球競賽冠軍,孫劍是著名的圖像識別深度殘差網路ResNet發明人之一,擁有超過40項專利,頂級學術會議和期刊上發表學術論文100餘篇。

計算機網路的起源來自哪裡

自1946年電子計算機問世以來的很長一段時間里,計算機不僅非常龐大,而且極其昂貴,只有極少數的公司才買得起。那時,人們上機既費時,又費力,很不方便。為了克服這種困難,人們就想到能不能把計算題目要用的數據和程序利用電話線路送到計算機上,而計算結果再通過電話線路送回來?最早實現這個想法的是美國軍事部門。

1950年,美國在其北部和加拿大境內建立了一個地面防空系統,簡稱賽其(SAGE)系統。它是人類歷史上第一次將計算機與通信設備結合起來,是計算機網路的雛形。

賽其系統還不能算是真正的計算機網路,因為由通信線路所連接的,一端是計算機,另一端只是個數據輸入輸出設備,或稱終端設備。人們將這種系統稱為聯機終端系統,簡稱聯機系統。聯機系統很快就得到了推廣應用。按照這種方式,人們只要將一個終端通過通信線路與計算機聯起來,就可以在遠地通過終端利用計算機,好像人就在機房裡面一樣。

除了在科學計算上的應用外,聯機系統在商業上也得到了大量的應用。如用於航空公司的自動訂票系統。航空公司在各售票點的窗口都裝一台終端,通過通信線路連到總部的大型計算機上。這樣,總部的計算機隨時可知道每個航班已經發售了多少票,各終端上的售票員也隨時可知道哪些航班還有餘票,大大提高了工作效率和服務質量。

在發展聯機系統的同時,人們也在探索能不能將計算機通過通信線路連接起來,使得一些計算機上的用戶能夠利用其他計算機強大的計算能力、昂貴的外部設備和豐富的信息資源。20世紀60年代,美國國防部高級研究計劃局資助計算機網路的研究,於1969年12月建立了只有4台主計算機的ARPA網路。這是世界上第一個計算機網路,它就是今天網際網路的前身。ARPA網的成功引發了計算機網路研究的熱潮,這些研究為計算機網路的發展奠定了理論基礎。

隨後,以IBM和數字設備公司(DEC)為代表的各大計算機廠商幾乎都推出了自己的網路產品,但是計算機網路的普及是俗稱個人計算機出現以後的事了。

③ 預訓練好的輸入視頻的神經網路有哪些

摘要 親~你好 1、預訓練網路是已經在數據集上訓練過的模型。這種網路通常可以在載入網路參數之後立即產生有用的結果。

④ 病毒的起源怎樣形成的

這可能是一個與「生命從哪來」一樣迷人的問題。病毒是生命嗎?第一個病毒是如何誕生的?為什麼會有這么多種病毒呢?今天我們就來認識一個這個問題吧!

▲噬菌體的入侵過程,細細的腿其實只擁有粘著作用

現在大家差不多有了一個大概的了解:病毒是細胞的衍生物,是各種BUG的集合體,是造反的DNA片段。它們誕生於隨機的突變中,脫離了細胞的正常生命流程,在自然選擇的壓力下成為了實踐復制與傳播,擁有生命特徵的有機分子團。

那為什麼細胞會留下BUG存在的機會呢?這就是另一個故事了,感興趣的朋友可以閱讀我的歷史文章《如果這個世界真的是虛擬的,人為什麼還會生病?》

我是酋知魚,一條東一錘子西一榔頭的科學作者,歡迎關注!

⑤ lnternet和tcp/lp的起源

LNTERNET起始於20世紀60年代末,是由美國國防部高級研究計劃署(DARPA)建立的ARPANET網發展而來的。ARPANET是美國國防部為軍事的需要而建立和研究的 ,其目的是當計算機網路的一部分因遭受攻擊而失去作用時,網路的其他部分仍能正常通信,能夠在核大戰時保障通信聯絡。

隨著時間的推移,加入ARPANET網的人和機構越來越多,ARPANET的規模不斷擴大,不僅在美國國內有很多網路都和ARPANET相連,而且世界上很多國家也通過遠程通信,將本地的計算機和網路接入ARPANET,並採用相同的通信協議TCP/LP。20世紀80年代,這種用TCP/LP協議互聯網路規模迅速擴大,成為全球性的國際網路-----LNTERNET。

1985年,美國國家科學基金會NSF(NATIONAL SCIENCE FOUNDATILN)提供巨額資金,租用電信公司的通信線路,建造了全美五大超級計算機中心。為了使更多的人能夠使用這種以前只供軍事部門和少數科學家使用的超級計算機設施,NSF建立了基於TCP/LP協議的計算機通信,還能通過網路提供大量信息和數據。這一成功設計使NSFNET在1986年建成後逐步取代ARPANET成為LNTERNET新的主幹,它使LNTERNET向全社會開放,而不像以前那樣主要是開展通信、網路及應用技術的研究,只供教肓、研究單位和政府職員使用。因此,有人將NSFNET稱為lnternet發展中的第二階段,稱為運行網(PRODUCTIN NETWORK),而將這之前稱為第一階段————研究網(RESEARCH NETWORK)。

NSFET的發展對全球lnternet領域有深遠的影響,直到今日仍是全球lnternet最重要的骨幹。除了主幹網外,lnternet可以應用現有的各種通信線路設施,將世界上很多國家的計算機連入該網。隨著lnternet功能和使用范圍的日益擴大,這己成為全球最大的計算機網路,並越來越多地用於商業,因此目前的lnternet網被稱為第三階段,即商業網。

可以這樣理解:lnternet是無國界、無所有權、由全世界上千萬台計算機互聯在一起形成的超級網路。每一台連入這個超級網路的計算機都是它的一部分,而每當一台計算機連入lnternet,lnternet的范圍就延伸到到這台計算機所在地,因此難用特別准確的方式來描述lnternet。間單地說,lnternet是世界上最大的計算機信息網路,是以國家和地區為節點的國際間進行政治、經濟、文化、科學等信息交流的國際性信息傳播網路,連接著全世界上百萬個商業單位、政府部門、研究機構、學術組織、公共團體和個人。在這個國際信息網路上,包括了豐富的文字、圖片、聲音、圖像等多媒體信息,也擁有各種信息傳播功能,每天全球都有上千萬人在使用這一網路。 我國在1994年接入lnternet,並將它譯為「網際網路」。

TCP/IP協議(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)叫做傳輸控制/網際協議,又叫網路通訊協議,這個協議是Internet國際互聯網路的基礎。

TCP/IP是網路中使用的基本的通信協議。雖然從名字上看TCP/IP包括兩個協議,傳輸控制協議(TCP)和網際協議(IP),但TCP/IP實際上是一組協議,它包括上百個各種功能的協議,如:遠程登錄、文件傳輸和電子郵件等,而TCP協議和IP協議是保證數據完整傳輸的兩個基本的重要協議。通常說TCP/IP是Internet協議族,而不單單是TCP和IP。

TCP/IP是用於計算機通信的一組協議,我們通常稱它為TCP/IP協議族。它是70年代中期美國國防部為其ARPANET廣域網開發的網路體系結構和協議標准,以它為基礎組建的INTERNET是目前國際上規模最大的計算機網路,正因為INTERNET的廣泛使用,使得TCP/IP成了事實上的標准。

之所以說TCP/IP是一個協議族,是因為TCP/IP協議包括TCP、IP、UDP、ICMP、RIP、TELNETFTP、SMTP、ARP、TFTP等許多協議,這些協議一起稱為TCP/IP協議。以下我們對協議族中一些常用協議英文名:

TCP(Transmission Control Protocol)傳輸控制協議

IP(Internet Protocol)網際協議

UDP(User Datagram Protocol)用戶數據報協議

ICMP(Internet Control Message Protocol)互聯網控制信息協議

SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)簡單郵件傳輸協議

SNMP(Simple Network manage Protocol)簡單網路管理協議

FTP(File Transfer Protocol)文件傳輸協議

ARP(Address Resolation Protocol)地址解析協議

從協議分層模型方面來講,TCP/IP由四個層次組成:網路介面層、網路層、傳輸層、應用層。

其中:

網路介面層 這是TCP/IP軟體的最低層,負責接收IP數據報並通過網路發送之,或者從網路上接收物理幀,抽出IP數據報,交給IP層。

網路層 負責相鄰計算機之間的通信。其功能包括三方面。一、處理來自傳輸層的分組發送請求,收到請求後,將分組裝入IP數據報,填充報頭,選擇去往信宿機的路徑,然後將數據報發往適當的網路介面。二、處理輸入數據報:首先檢查其合法性,然後進行尋徑--假如該數據報已到達信宿機,則去掉報頭,將剩下部分交給適當的傳輸協議;假如該數據報尚未到達信宿,則轉發該數據報。三、處理路徑、流控、擁塞等問題。

傳輸層 提供應用程序間的通信。其功能包括:一、格式化信息流;二、提供可靠傳輸。為實現後者,傳輸層協議規定接收端必須發回確認,並且假如分組丟失,必須重新發送。

應用層 向用戶提供一組常用的應用程序,比如電子郵件、文件傳輸訪問、遠程登錄等。遠程登錄TELNET使用TELNET協議提供在網路其它主機上注冊的介面。TELNET會話提供了基於字元的虛擬終端。文件傳輸訪問FTP使用FTP協議來提供網路內機器間的文件拷貝功能。

前面我們已經學過關於OSI參考模型的相關概念,現在我們來看一看,相對於七層協議參考模型,TCP/IP協議是如何實現網路模型的。

OSI中的層 功能 TCP/IP協議族

應用層 文件傳輸,電子郵件,文件服務,虛擬終端 TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet

表示層 數據格式化,代碼轉換,數據加密 沒有協議

會話層 解除或建立與別的接點的聯系 沒有協議

傳輸層 提供端對端的介面 TCP,UDP

網路層 為數據包選擇路由 IP,ICMP,RIP,OSPF,BGP,IGMP

數據鏈路層 傳輸有地址的幀以及錯誤檢測功能 SLIP,CSLIP,PPP,ARP,RARP,MTU

物理層 以二進制數據形式在物理媒體上傳輸數據 ISO2110,IEEE802。IEEE802.2

數據鏈路層包括了硬體介面和協議ARP,RARP,這兩個協議主要是用來建立送到物理層上的信息和接收從物理層上傳來的信息;

網路層中的協議主要有IP,ICMP,IGMP等,由於它包含了IP協議模塊,所以它是所有機遇TCP/IP協議網路的核心。在網路層中,IP模塊完成大部分功能。ICMP和IGMP以及其他支持IP的協議幫助IP完成特定的任務,如傳輸差錯控制信息以及主機/路由器之間的控制電文等。網路層掌管著網路中主機間的信息傳輸。

傳輸層上的主要協議是TCP和UDP。正如網路層控制著主機之間的數據傳遞,傳輸層控制著那些將要進入網路層的數據。兩個協議就是它管理這些數據的兩種方式:TCP是一個基於連接的協議(還記得我們在網路基礎中講到的關於面向連接的服務和面向無連接服務的概念嗎?忘了的話,去看看);UDP則是面向無連接服務的管理方式的協議。

應用層位於協議棧的頂端,它的主要任務就是應用了。上面的協議當然也是為了這些應用而設計的,具體說來一些常用的協議功能如下:

Telnet:提供遠程登錄(終端模擬)服務,好象比較古老的BBS就是用的這個登陸。

FTP :提供應用級的文件傳輸服務,說的簡單明了點就是遠程文件訪問等等服務;

SMTP:不用說拉,天天用到的電子郵件協議。

TFTP:提供小而簡單的文件傳輸服務,實際上從某個角度上來說是對FTP的一種替換(在文件特別小並且僅有傳輸需求的時候)。

SNTP:簡單網路管理協議。看名字就不用說什麼含義了吧。

DNS:域名解析服務,也就是如何將域名映射城IP地址的協議。

HTTP:不知道各位對這個協議熟不熟悉啊?這是超文本傳輸協議,你之所以現在能看到網上的圖片,動畫,音頻,等等,都是仰仗這個協議在起作用啊!

⑥ 深度學習的職業發展方向有哪些

當前,人工智慧發展藉助深度學習技術突破得到了全面關注和助力推動,各國政府高度重視、資本熱潮仍在加碼,各界對其成為發展熱點也達成了共識。本文旨在分析深度學習技術現狀,研判深度學習發展趨勢,並針對我國的技術水平提出發展建議。
一、深度學習技術現狀
深度學習是本輪人工智慧爆發的關鍵技術。人工智慧技術在計算機視覺和自然語言處理等領域取得的突破性進展,使得人工智慧迎來新一輪爆發式發展。而深度學習是實現這些突破性進展的關鍵技術。其中,基於深度卷積網路的圖像分類技術已超過人眼的准確率,基於深度神經網路的語音識別技術已達到95%的准確率,基於深度神經網路的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。准確率的大幅提升使得計算機視覺和自然語言處理進入產業化階段,帶來新產業的興起。
深度學習是大數據時代的演算法利器,成為近幾年的研究熱點。和傳統的機器學習演算法相比,深度學習技術有著兩方面的優勢。一是深度學習技術可隨著數據規模的增加不斷提升其性能,而傳統機器學習演算法難以利用海量數據持續提升其性能。二是深度學習技術可以從數據中直接提取特徵,削減了對每一個問題設計特徵提取器的工作,而傳統機器學習演算法需要人工提取特徵。因此,深度學習成為大數據時代的熱點技術,學術界和產業界都對深度學習展開了大量的研究和實踐工作。
深度學習各類模型全面賦能基礎應用。卷積神經網路和循環神經網路是兩類獲得廣泛應用的深度神經網路模型。計算機視覺和自然語言處理是人工智慧兩大基礎應用。卷積神經網路廣泛應用於計算機視覺領域,在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務上的表現大大超越傳統方法。循環神經網路適合解決序列信息相關問題,已廣泛應用於自然語言處理領域,如語音識別、機器翻譯、對話系統等。
深度學習技術仍不完美,有待於進一步提升。一是深度神經網路的模型復雜度高,巨量的參數導致模型尺寸大,難以部署到移動終端設備。二是模型訓練所需的數據量大,而訓練數據樣本獲取、標注成本高,有些場景樣本難以獲取。三是應用門檻高,演算法建模及調參過程復雜繁瑣、演算法設計周期長、系統實施維護困難。四是缺乏因果推理能力,圖靈獎得主、貝葉斯網路之父Judea Pearl指出當前的深度學習不過只是「曲線擬合」。五是存在可解釋性問題,由於內部的參數共享和復雜的特徵抽取與組合,很難解釋模型到底學習到了什麼,但出於安全性考慮以及倫理和法律的需要,演算法的可解釋性又是十分必要的。因此,深度學習仍需解決以上問題。
二、深度學習發展趨勢
深度神經網路呈現層數越來越深,結構越來越復雜的發展趨勢。為了不斷提升深度神經網路的性能,業界從網路深度和網路結構兩方面持續進行探索。神經網路的層數已擴展到上百層甚至上千層,隨著網路層數的不斷加深,其學習效果也越來越好,2015年微軟提出的ResNet以152層的網路深度在圖像分類任務上准確率首次超過人眼。新的網路設計結構不斷被提出,使得神經網路的結構越來越復雜。如:2014年穀歌提出了Inception網路結構、2015年微軟提出了殘差網路結構、2016年黃高等人提出了密集連接網路結構,這些網路結構設計不斷提升了深度神經網路的性能。
深度神經網路節點功能不斷豐富。為了克服目前神經網路存在的局限性,業界探索並提出了新型神經網路節點,使得神經網路的功能越來越豐富。2017年,傑弗里辛頓提出了膠囊網路的概念,採用膠囊作為網路節點,理論上更接近人腦的行為,旨在克服卷積神經網路沒有空間分層和推理能力等局限性。2018年,DeepMind、谷歌大腦、MIT的學者聯合提出了圖網路的概念,定義了一類新的模塊,具有關系歸納偏置功能,旨在賦予深度學習因果推理的能力。
深度神經網路工程化應用技術不斷深化。深度神經網路模型大都具有上億的參數量和數百兆的佔用空間,運算量大,難以部署到智能手機、攝像頭和可穿戴設備等性能和資源受限的終端類設備。為了解決這個問題,業界採用模型壓縮技術降低模型參數量和尺寸,減少運算量。目前採用的模型壓縮方法包括對已訓練好的模型做修剪(如剪枝、權值共享和量化等)和設計更精細的模型(如MobileNet等)兩類。深度學習演算法建模及調參過程繁瑣,應用門檻高。為了降低深度學習的應用門檻,業界提出了自動化機器學習(AutoML)技術,可實現深度神經網路的自動化設計,簡化使用流程。
深度學習與多種機器學習技術不斷融合發展。深度學習與強化學習融合發展誕生的深度強化學習技術,結合了深度學習的感知能力和強化學習的決策能力,克服了強化學習只適用於狀態為離散且低維的缺陷,可直接從高維原始數據學習控制策略。為了降低深度神經網路模型訓練所需的數據量,業界引入了遷移學習的思想,從而誕生了深度遷移學習技術。遷移學習是指利用數據、任務或模型之間的相似性,將在舊領域學習過的模型,應用於新領域的一種學習過程。通過將訓練好的模型遷移到類似場景,實現只需少量的訓練數據就可以達到較好的效果。
三、未來發展建議
加強圖網路、深度強化學習以及生成式對抗網路等前沿技術研究。由於我國在深度學習領域缺乏重大原創性研究成果,基礎理論研究貢獻不足,如膠囊網路、圖網路等創新性、原創性概念是由美國專家提出,我國研究貢獻不足。在深度強化學習方面,目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等國外公司的研究人員提出,我國尚沒有突破性研究成果。近幾年的研究熱點生成式對抗網路(GAN)是由美國的研究人員Goodfellow提出,並且谷歌、facebook、twitter和蘋果等公司紛紛提出了各種改進和應用模型,有力推動了GAN技術的發展,而我國在這方面取得的研究成果較少。因此,應鼓勵科研院所及企業加強深度神經網路與因果推理模型結合、生成式對抗網路以及深度強化學習等前沿技術的研究,提出更多原創性研究成果,增強全球學術研究影響力。
加快自動化機器學習、模型壓縮等深度學習應用技術研究。依託國內的市場優勢和企業的成長優勢,針對具有我國特色的個性化應用需求,加快對深度學習應用技術的研究。加強對自動化機器學習、模型壓縮等技術的研究,加快深度學習的工程化落地應用。加強深度學習在計算機視覺領域應用研究,進一步提升目標識別等視覺任務的准確率,以及在實際應用場景中的性能。加強深度學習在自然語言處理領域的應用研究,提出性能更優的演算法模型,提升機器翻譯、對話系統等應用的性能。
來源:產業智能官
END
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⑦ 痛心!曠視首席科學家孫劍去世,你對他都有哪些了解

隨著科技的發展,一大批科技人才奮勇而出,他們貢獻自己渺小的力量,希望為國家增添一份力。他們用自己畢生的精力研究科學,探索科學,就是為了能夠讓科技水平更高層次的提高。而著名曠世首席科學家孫劍離開了人世,他的離世給無數人都帶來了悲傷。他不僅是曠世首席科學家,而且也是曠世研究院院長,他肩負著很大的使命,同時也完成了很高的任務。那麼對於這位科學家,你們有了解哪些呢?下面小編來和大家說一說。

除此之外,他在計算攝影學也有很高的成就,在這個方面,他也發表了多篇論文。對於圖像的認識,他都有自己深刻的見解,他也是研究院內主管研究員。而這樣一位偉大的科學家離開了人世,他所創造的價值永遠激勵著我們,向科研的高峰攀登。

⑧ resnet 殘差網路 為什麼

2016年初最重要的兩篇文章應該是
A. inception-V3
B. 深度殘差網路
深度殘差網路主要解決的問題是:
網路越深的時候,訓練誤差和測試誤差都會加大。----早前的說法是 網路越深 越不容易收斂

⑨ 世界的起源是在哪裡

起源地是非洲,因為在更新世末期對於原人這種靈長類動物非洲大草原是很理想的環境。那裡氣候溫和,即使缺衣少穿。也能很好地生活下去。而且,遼闊的大草原與茂密的森林和荒涼的沙漠不同,那裡有水源,也有可供食用的動物

⑩ 大數據的起源是哪裡

大數據起源於美國,大約從2009年開始,大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙,事實上,大數據產生是指建立在對互聯網、物聯網、雲計算等渠道廣泛、大量數據資源收集基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和分發的信息服務業,大數據企業大多致力於讓所有用戶幾乎能夠從任何數據中獲的可轉化為業務執行的洞察力,包括之前隱藏在非結構化數據化的洞察力。

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