<strong>1、为什么要用神经网络？</strong>

对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高 。

在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。

<strong>2、CNN基本问题</strong>

层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层->全连接层····

（1）输入层数据预处理：去均值；归一化；PCA/白化；

去均值：即0均值化，CNN常用，训练集所有像素值减去均值，把输入数据各个维度中心化到0，测试集也减相同的均值；

人工智能等新一代信息技术的快速崛起，推动诸多行业掀起了变革大浪潮。随着智能化、数字化趋势日益凸显，人工智能受到了更多青睐，在各行各业实现了广泛应用，并且开始承担不同的角色，发挥独特的优势。<!--break-->

文/未末末
来源/人工智能观察（ID：Aiobservation）

人工智能等新一代信息技术的快速崛起，推动诸多行业掀起了变革大浪潮。随着智能化、数字化趋势日益凸显，人工智能受到了更多青睐，在各行各业实现了广泛应用，并且开始承担不同的角色，发挥独特的优势。

<font size="3"><strong>如何选择卷积核的大小？越大越好还是越小越好？</strong></font>

答案是小而深，单独较小的卷积核也是不好的，只有堆叠很多小的卷积核，模型的性能才会提升。

&nbsp; • &nbsp;CNN的卷积核对应一个感受野，这使得每一个神经元不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局信息。这样做的一个好处就是可以减少大量训练的参数。

研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。

本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。

<font size="3"><strong>1. 局部特征点</strong></font>

<font size="3" color="blue"><strong>误解一：5G是一场革命要取代4G</strong></font>

最初的5G采用NSA模式部署，即依托于现有4G来扩充网络容量和覆盖。最初的5G与4G非常相似，网络部署也主要利旧现有4G基站资源，这是一次从4G到5G的平滑演进过程。

<font color="#FD8900">公司领先的GPU、NNA、GPU+NNA等多种灵活的硬件设计方案和完善的软件和工具链，可为芯片设计公司带来满足应用市场需求的最佳技术与生态组合</font>

在11月13日于深圳举办的“OFweek 2018（第三届）中国人工智能产业大会AI技术专场”上，Imagination Technologies首席技术方案工程师李安发表了题为《运用GPU＋NNA 实现设备端异构计算》的精彩演进，并介绍了公司领先的图形处理器（GPU）、用于人工智能的神经网络加速器（NNA）、GPU+NNA和片上存储架构和软件。 （这里提到的片上存储架构改成“GPU+NNA等多种灵活的系统架构设计和软件。”

<font color="#FD8900">Imagination深耕汽车行业15年，新推出的产品套装将加速该市场成长</font>

2018年11月13日 - Imagination Technologies宣布推出PowerVR Automotive完整产品套装，以促进汽车半导体行业的增长和加速。PowerVR Automotive结合了硬件知识产权（IP）、软件、工具、文档和长期支持五大基本要素，随着汽车行业迈向全自动驾驶，其可支持市场中的现有客户和新进入者以满足行业的安全标准和性能要求。

物联网是与云计算相伴而生的，事实上，正是物联网的概念帮我弄清了对云计算的工作定义。物联网是一个由三个不同的子系统组成的系统:

&nbsp; • &nbsp; 云
&nbsp; • &nbsp; 聚合器
&nbsp; • &nbsp; 智能传感器

上述每一个子系统对于整个物联网系统的功能优化都是必需的。云是终极的计算单元和通用通信网络。智能传感器是通向现实世界的界面。最后，这些聚合者是中间人。对云来说，聚合器看起来像智能传感器，而对智能传感器而言，它看起来像云。

<font size="3"><strong>系统的特点</strong></font>

随着无线通信网络的发展，未来网络在频段和组网上将更加复杂，再加上业务多样性和终端的多类型，无线通信系统的规模和复杂度将日益增长。

对于未来体系庞大的通信系统，无线网络运维将面临诸多挑战，例如虚拟化与网络演进增加运维复杂性，单个问题可能会触发多个网络区域的告警；用户需求对网络运维质量要求提升，期待延迟容忍度从300毫秒降低到10毫秒；网络中可供分析的大量数据难以处理，实时分析数据量将增加1000倍以上等。

无线网络运维中因此而出现了故障分析定位及故障溯源困难、故障无法预测、运维派单不准确、现有的响应式运维模式效率低、客户体验差等问题。面对这些网络运维的压力和挑战，分析、拟合、经验流等传统的处理方法，已经越来越难以解决无线网络运维的问题。

业界第一款具备真正意义上的自动驾驶能力的量产车——全新奥迪A8 2017年7月才姗姗来迟。作为整个自动驾驶的第一个量产玩家，奥迪尽管已经走在了行业最前沿，但目前实现的还是3级的自动驾驶，也就是说这是一种在限定环境条件下，需要驾驶员始终有接管能力的自动驾驶，距离无限条件无需接管的自动驾驶还有相当长的路要走。

回头看历史，猛然发觉第一届DARPA自动驾驶挑战赛已经是十年前的事了。对比互联网产业，十年前支付宝还没有手机支付业务，而微信根本还没诞生，再看现在，支付宝和微信已经全面占领了我们的生活。为什么汽车工业的动作慢如蜗牛？自动驾驶到底难在哪里？

事实上，早在车企开始宣传“世界上第一款量产L3级别汽车”的时候，我们就应该揭穿他们的把戏。

<strong>聚类算法</strong>

任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。

性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。

距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离（二范数），曼哈顿距离（一范数）等等。

<strong> 1、KNN</strong>

k近邻（KNN)是一种基本分类与回归方法。

其思路如下：给一个训练数据集和一个新的实例，在训练数据集中找出与这个新实例最近的k 个训练实例，然后统计最近的k 个训练实例中所属类别计数最多的那个类，就是新实例的类。其流程如下所示：

Imagination Technology副总裁暨中国区总经理刘国军在ASPENCORE全球CEO峰会现场接受采访时表示，公司已经全面布局人工智能技术，近期也发布了新版PowerVR Series2NX神经网络加速器（NNA）架构系列，并基于其打造了AI处理器内核产品。而在被中资背景的基金Canyon Bridge收购之后，Imagination将与更多中国公司合作推出差异化解决方案……

在之前系列中已大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念，在本小节中，将相对深入地探讨一下神经网络中的神经元模型以及深度学习常常用到的激活函数及卷积函数。

<font size="3"><strong>3.1 M-P神经元模型是什么？</strong></font>

在前一小节中，已介绍了人工神经网络（ANNs）的定义。简单来说，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

神经网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量“简单单元”之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。

一年一度的PowerVR Inspire 2018是Imagination Technologies举办的全球性最新技术与SoC设计交流盛会，旨在启迪和助力芯片公司快速开发上市独具创新的SoC及系统级爆品。近年来所涉及的应用涵盖移动设备、人工智能、数字消费产品、先进汽车应用、AR/VR、智能家居以及安防等应用，为这些领域内的工程师及技术和产品管理人士提供了一个了解新技术、交流开发心得的绝佳平台。

在本年度活动上，我们将携合作伙伴，针对产业发展趋势和未来高价值应用，带给您精彩演讲和技术演示，您将了解我们独创的IP架构及最新IP产品如何以高效能、低功耗引领业界。为您带来创新灵感，助力您的SoC产品以创新尽占先机。

晶心科技（Andes）于11月9日在北京举行RISC-V研讨会（2018 Andes RISC-V CON），邀请来自科研机构和科技企业的多位技术专家到场，分享交流前沿技术、最新产品和产业发展情况。

Imagination受邀参与本次会议，会上Imagination中国华东区与北方区销售总监王强先生代表公司发表主题演讲。王强首先简单介绍了Imagination的PowerVR GPU、PowerVR Vision & AI和Ensigma三大IP产品系列及手机、汽车、物联网、消费性产品、视觉与人工智能、增强现实/虚拟现实六大产品应用领域，然后围绕PowerVR GPU和PowerVR Vision & AI产品的架构、性能及可为客户提供的支持等进行了重点讲解。

微不足道的善意之举都有可能引发始料未及的巨大负面影响。而当这些举动对全世界的个人和公司企业都有影响的时候，这种未预料到的负面效果，有可能是灾难性的。有些专家就很担心，在新的隐私监管规定，尤其是欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)汹涌而来的时代，安全团队履行自己职责的能力会不会受到影响。

某些情况下，GDPR和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等法律，反而让安全团队束手束脚，让本应受到保护的个人信息被黑客轻易偷走。这些监管法案往往缺乏具体实施细节，出于对潜在惩罚的恐惧与不确定，公司企业就会采取一些妨碍安全团队的保守做法。

违反GDPR的代价过于巨大，因而你不得不为那些预料不到的后果考虑，而且因为无法使用Whois数据，无形中也扩大了威胁界面。因为GDPR的存在，可供黑客入侵的威胁界面显著增长，不是增加了一点点，而是翻了个数量级。

<font size="3"><strong>一、基本知识</strong></font>

图像对比度是指：一副图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比度越大；一般来说图像对比度a越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；对比度小让整个画面都灰蒙蒙；

图像饱和度是指：图像的鲜艳程度，也是色彩的纯度。饱和度取决于图像中该色中含色成分和消色成分的比例；纯的颜色饱和度都大；

图像的亮度是指：图像的明暗程度；

直方图均衡化以及灰度拉伸都是属于图像对比度增强的方法；

对某些人来说，物联网（IOT）是信息和交流的仙境，而对于另一些人来说，他们更喜欢人与人之间的互动，不愿被他们设备上不断轰炸的警报信息所困扰。对于后者来说，物联网使我们不得不以某种方式或形式连接起来，更糟糕的是，随着我们在物联网上所花费的时间越多，我们就变得越来越紧密——这使得它越来越难以退出并断开连接。有人预测，很快，物联网将无法脱离。

今天，互联网用户人数已经达到全球人口的49%，另外，全球估计有84亿连网设备正在投入使用，而且这些数字还将随着时间推移呈指数级增长。物联网具有巨大的技术、社会和专业优势，但它并非没有不良后果，在很多情况下，规模如此之大的物联网也使得它变得异常凶险。物联网过于庞大和复杂，无法一时决定是接受还是拒绝，但它将有助于完全了解不断扩大的物联网含义。但是，不久之后，你将不得不决定是服用“红色药丸”还是“蓝色药丸”。

<font color="#FD8900">PowerVR Series2NX神经网络加速器内核获得WEAA的最佳EDA/IP奖项</font>

在昨日举办的2018年Aspencore全球CEO峰会颁奖典礼上，Imagination的PowerVR Series2NX神经网络加速器（NNA）半导体硅知识产权（IP）产品获得Aspencore全球电子成就奖（WEAA）的最佳EDA / IP产品奖项，Imagination副总裁及中国区总经理刘国军出席了该峰会并代表公司领奖。

ASPENCORE于11月8日在中国深圳举办主题为“智慧中国”的全球CEO峰会，来自世界各地的行业领袖和技术大咖云集一堂，探讨人工智能的冲击与契机、物联网路线图、物联网标准之争等热门话题，并前瞻改变世界的未来技术。

Imagination Technologies副总裁、中国区总经理刘国军先生代表公司出席本次峰会，并与多位产业领袖在主题为“中国、全球及未来颠覆性技术”的圆桌讨论环节交流、分享了诸多精彩观点。他表示：“下一项重大技术应该是人工智能（AI），人工智能会改变整个世界，会改变我们的采购、生产和交付方式，还会改变我们的生活方式。”