导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能独有模型是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、人工智能最简单的模型包括哪些2、AI人工智能-目标检测模型一览3、人工智能建模的5种类型4、人工智能最主要的模型以及算法是什么呢 感觉很多数学公式都不是太好懂啊5、商业智能启发式模型是什么6、8、人工智能初识-神经网络是什么？人工智能最简单的模型包括哪些
最简单的模型肯定就是那个智能音箱吧，这个应该很简单了吧，还有的话就是智能摄像头这些都可以对话的，也算很先进的。
AI人工智能-目标检测模型一览
目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：
1、分类，识别物体是什么
2、定位，找出物体在哪里
除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：
这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问题。
最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression head）的全连接层回归计算位置，如下图所示：
但“回归”不好做，计算量太大、收敛时间太长，应该想办法转为“分类”，这时容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，让框出现在不同的位置，计算出这个框的得分，然后取得分最高的那个框作为预测结果，如下图所示：
根据上面比较出来的得分高低，选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。
但问题是：框要取多大才合适？太小，物体识别不完整；太大，识别结果多了很多其它信息。那怎么办？那就各种大小的框都取来计算吧。
如下图所示（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。
这种方法效率很低，实在太耗时了。那有没有高效的目标检测方法呢？
一、R-CNN 横空出世
R-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更是带领团队获得了终身成就奖，如今就职于Facebook的人工智能实验室（FAIR）。
R-CNN算法的流程如下
1、输入图像
2、每张图像生成1K~2K个候选区域
3、对每个候选区域，使用深度网络提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以）
4、将特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
5、使用回归器精细修正候选框位置
下面展开进行介绍
1、生成候选区域
使用Selective Search（选择性搜索）方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域，基本思路如下：
（1）使用一种过分割手段，将图像分割成小区域
（2）查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域，重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域：
3、类别判断
对每一类目标，使用一个线性SVM二类分类器进行判别。输入为深度网络（如上图的AlexNet）输出的4096维特征，输出是否属于此类。
4、位置精修
目标检测的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小，故需要一个位置精修步骤，对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美，如下图：
R-CNN将深度学习引入检测领域后，一举将PASCAL VOC上的检测率从35.1%提升到53.7%。
二、Fast R-CNN大幅提速
继2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。
Fast R-CNN和R-CNN相比，训练时间从84小时减少到9.5小时，测试时间从47秒减少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上测试的准确率相差无几，约在66%-67%之间。
Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题：
1、训练、测试时速度慢
R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络，紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。
2、训练所需空间大
R-CNN中独立的分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。Fast R-CNN把类别判断和位置精调统一用深度网络实现，不再需要额外存储。
下面进行详细介绍
1、在特征提取阶段， 通过CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map（特征图）尺寸也不同，这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。
在Fast R-CNN中，作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量。ROI Pooling层将每个候选区域均匀分成M×N块，对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据，送入下一层。这样虽然输入的图片尺寸不同，得到的feature map（特征图）尺寸也不同，但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层，对每个region都提取一个固定维度的特征表示，就可再通过正常的softmax进行类型识别。
2、在分类回归阶段， 在R-CNN中，先生成候选框，然后再通过CNN提取特征，之后再用SVM分类，最后再做回归得到具体位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放进了神经网络内部，与区域分类合并成为了一个multi-task模型，如下图所示：
实验表明，这两个任务能够共享卷积特征，并且相互促进。
Fast R-CNN很重要的一个贡献是成功地让人们看到了Region Proposal+CNN（候选区域+卷积神经网络）这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度。
三、Faster R-CNN更快更强
继2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%，复杂网络达到5fps，准确率78.8%。
在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。如下图所示：
Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的Selective Search（选择性搜索）方法。
如下图
RPN如下图：
RPN的工作步骤如下：
Faster R-CNN设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的Selective Search（选择性搜索），使得检测速度大幅提升，下表对比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的检测速度：
总结
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。基于region proposal（候选区域）的R-CNN系列目标检测方法是目标检测技术领域中的最主要分支之一。
为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）：
Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。
Mask R-CNN的思路很简洁，既然Faster R-CNN目标检测的效果非常好，每个候选区域能输出种类标签和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基础上再添加一个分支从而增加一个输出，即物体掩膜（object mask），也即由原来的两个任务（分类+回归）变为了三个任务（分类+回归+分割）。如下图所示，Mask R-CNN由两条分支组成：
Mask R-CNN的这两个分支是并行的，因此训练简单，仅比Faster R-CNN多了一点计算开销。
如下图所示，Mask R-CNN在Faster R-CNN中添加了一个全卷积网络的分支（图中白色部分），用于输出二进制mask，以说明给定像素是否是目标的一部分。所谓二进制mask，就是当像素属于目标的所有位置上时标识为1，其它位置标识为 0
从上图可以看出，二进制mask是基于特征图输出的，而原始图像经过一系列的卷积、池化之后，尺寸大小已发生了多次变化，如果直接使用特征图输出的二进制mask来分割图像，那肯定是不准的。这时就需要进行了修正，也即使用RoIAlign替换RoIPooling
如上图所示，原始图像尺寸大小是128x128，经过卷积网络之后的特征图变为尺寸大小变为 25x25。这时，如果想要圈出与原始图像中左上方15x15像素对应的区域，那么如何在特征图中选择相对应的像素呢？
从上面两张图可以看出，原始图像中的每个像素对应于特征图的25/128像素，因此，要从原始图像中选择15x15像素，则只需在特征图中选择2.93x2.93像素（15x25/128=2.93），在RoIAlign中会使用双线性插值法准确得到2.93像素的内容，这样就能很大程度上，避免了错位问题。
修改后的网络结构如下图所示（黑色部分为原来的Faster R-CNN，红色部分为Mask R-CNN修改的部分）
从上图可以看出损失函数变为
损失函数为分类误差+检测误差+分割误差，分类误差和检测（回归）误差是Faster R-CNN中的，分割误差为Mask R-CNN中新加的。
对于每个MxM大小的ROI区域，mask分支有KxMxM维的输出（K是指类别数量）。对于每一个像素，都是用sigmod函数求二值交叉熵，也即对每个像素都进行逻辑回归，得到平均的二值交叉熵误差Lmask。通过引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的mask，以避免类间竞争，这样就能解耦mask和种类预测。
对于每一个ROI区域，如果检测得到属于哪一个分类，就只使用该类的交叉熵误差进行计算，也即对于一个ROI区域中KxMxM的输出，真正有用的只是某个类别的MxM的输出。如下图所示：
例如目前有3个分类：猫、狗、人，检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。
Mask R-CNN将这些二进制mask与来自Faster R-CNN的分类和边界框组合，便产生了惊人的图像精确分割，如下图所示：
Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架，它不仅可以对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标输出一个高质量的分割结果。另外，Mask R-CNN还易于泛化到其他任务，比如人物关键点检测，如下图所示：
从R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到Mask R-CNN，每次进步不一定是跨越式的发展，这些进步实际上是直观的且渐进的改进之路，但是它们的总和却带来了非常显著的效果。
最后，总结一下目标检测算法模型的发展历程，如下图所示：
人工智能建模的5种类型
分析型AI、功能型AI、交互型AI、文本型AI、视觉型AI。
人工智能建模:通过模拟人认识客观事物和解决实际问题的方法对实际系统或系统的某一部分进行描述和表达的过程。也可以简述为利用人工智能方法对实际系统或系统的某一部分进行描述和表达的过程。
人工智能最主要的模型以及算法是什么呢 感觉很多数学公式都不是太好懂啊
的确比较多，但是吃透了其几个主要算法就会豁然开朗，比如
先看看神经网络和遗传算法,再学学模拟退火算法
差不多以后，学习粒子群算法，掌握了这些一般的问题就可以解决了；
最好尝试将几种算法结合起来练习，比如神经网络与遗传算法结合会有很好的效果；
有问题邮件:liruibdwdm@yeah.net
商业智能启发式模型是什么
商业智能启发式模型是人工智能系统的一组模式。人工智能系统的一组模式是商业智能启发式模型。商业智能启发式模型用以描述智能简单而容易理解的模型。该模型的直接目的是提醒测试人员在此过程中要考虑的问题，是人工智能系统的一组模式。
8、人工智能初识-神经网络是什么？
人工智能已经不再遥远，它已经渗透到我们生活中，那么人工智能是啥？它和机器学习、深度学习、神经网络又有什么关系？有什么区别和联系呢？
神经网络有两种：
讲（人工）神经网络前，得先思考一个问题，人为什么可以思考？是怎么思考的？
人之所以可以思考，是因为脑细胞中的神经网络(神经元、触点、细胞等组成的网络)，这里指的是生物神经网络，神经网络让人能产生意识，进而思考和行动。
科学家和生物学家们，一直在思考，如何制造出模仿人脑的机器，然后就有了人工神经网络，神经网络是一种仿生物思考的算法模型。
神经网络算法由来已久，自1943年提出神经元模型，沿用至今，下面是神经网络的发展简史，神经网络算法80年代就已经十分成熟，期间也是沉寂多年，到近几年才得以大规模的发展应用。
人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。机器学习和深度学习都是基于它。
走在人工智能最前沿，应该是google x 实验室，google x lab有很多稀奇古怪的项目，比较出名的当初自动驾驶和机器人。
上图的altas机器人是boston dynamics这个公司，google曾经收购过并成立谷歌机器人部门Replicant，由安卓之父Andy Rubin负责，写安卓都应该知道他了，十分痴迷于研究机器人。
看上去人工智能还离我们很远？
非也，其实人工智能早已渗透我们的生活，比如抖音、头条，比如siri、小米音响，阿里的鲁班系统（替代设计师画图）。
推荐系统最早应用于电商，国外的亚马逊，国内最开始引入的是豆瓣，头条算是后起之秀，但是应用的如火纯青，最有商业化价值。
抖音的用户粘性0.45，是的没看错。
怎么理解？游戏的粘性为0.3～0.6，众所周知游戏很容易入迷，0.3-0.6的意思就是一个月有9-18天会玩游戏，有13.5天会打开抖音，这个粘性是惊人的。
如slogan所言，你关心的，才是头条。相信很多人都有过，多次卸载头条的经历，因为头条前期模型，也是不断在训练，到后期有足够的数据集才稍具智能，而且推荐系统的弊端是，用户很容易困在信息茧房里，只看自己喜欢的，沉浸在自己的世界里。
头条的用户停留时长也非常高，据不完全统计，说微信+头条占用了网民的1/3使用时长。
推荐算法由来已久，到了近几年才得以发挥，所以数学对人类的发展有多重要，不言而喻。
人工智能、机器学习和深度学习，这三者有什么关系？
机器学习是一种实现人工智能的丰富，深度学习是一种实现机器学习的技术。
先说关系，神经网络是实现机器学习的一种方式。
实现机器学习还有其它方式：
1、当我们还是婴儿的时候，我们如何认出猫和狗？
大人告诉我们，狗长这样子，猫长那样子，刚开始我们还是会认错，知道认得多了，不断纠正，我们提取出了猫狗的特征，之后我们就可以一样鉴别了。
机器学习同样如此，当我们给计算机几百分狗的照片，，从图片里提取狗的体征，他得到了足够的数据集训练后，算法模型就成熟了。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能独有模型是什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～