模式识别

近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为了处理图像分类任务的主流模型。CNN通过自动从图像中提取特征来识别图像，并使用softmax函数进行分类。然而，由于softmax函数的限制，传统CNN模型在图像分类方面存在一些不足。

感知（模式识别）是从传感数据判断模式的存在、类别，给出结构描述和关系描述的过程。目前以深度神经网络为主的模式识别方法只解决了初级感知（检测、分类）问题，属于高级感知层面的结构和关系理解已有一些研究进展但还没有解决，而结合知识进行模式识别和理解并把结果用于决策规划则属于高级认知的范畴，是未来要加强研究的方向。作者 | 杏

2019年5月25-26日，由中国人工智能学会主办、南京市麒麟科技创新园管委会与京东云承办的“2019全球人工智能技术大会”在南京紫金山庄召开。 本次活动以”交叉、融合、相生、共赢”为主题，汇聚了两院院士等专家学者、众多AI企业家，围绕 人工智能理论 、技术和应用等展开讨论。亿欧作为战略支持媒体

众所周知， 人工智能 目前的快速发展得益于 深度学习 的兴起，但在具体应用上，深度学习主要在 模式识别 （感知智能）中获得成功，同时从智能机理研究上， 脑科学 也逐渐跟人工智能深度融合。人工智能领域，正在由感知智能的初步成功，慢慢走向百花齐放。

正如此前的数字化转型一样，在AI时代，越来越多的数字营销公司正在进行智能化的转型升级。不久前，2018品友互动人工智能大会在北京召开，品友互动CEO黄晓南宣布品友全面升级集团战略，未来五年聚焦人工智能商业决策，集团下设品友智慧营销、品友智慧金融及品友智慧政务，以AI商业决策赋能营销、智慧、金融。 在会后，雷锋网

雷锋网 AI科技评论按，本文作者 Frankenstein ，首发于知乎专栏 闲敲棋子落灯花 ，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI科技评论获其授权转载。 本文接 模式识别与机器学习第一讲（上） 。关键词：随机变量、条件概率、边际概率、sum

雷锋网 AI科技评论按，本文作者 Frankenstein ，首发于知乎专栏 闲敲棋子落灯花 ，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI科技评论获其授权转载。 关键词：有监督学习、无监督学习、强化学习、回归、分类、误差函数、泛化、正则化、超参数、验证集、随机变量、条件概率、

编者按：本文转自微信公众号 “秋叶大叔”（qiuyedashu） ，作者：秋叶 01 我发现一个秘密——人和人的能力是分层次的。然而我发现很多人并不知道这一点。他以为自己和别人的差距只是某种具体技能的差距，但这远远不够。我发现有些人有“模式识别”的能力，有的人完全没有。比如有的人见到一个

编者按：本文来自微信公众号 “机械鸡”（ID：jixieji2017） ，作者康费。 话说智能车的成本高，很大成本上是在激光扫描仪上，那就是说还是对道路环境的识别要求高，但是在复杂环境下的算法也很重要啊（某篇文章上好像说用机器学习分析了大量的数据），以后的突破点究竟在哪儿呢？让

2017年5月21日至22日，由中国人工智能学会、中国中文信息学会主办，亿欧公司、CSDN和小象学院联合承办的“2017全球人工智能技术大会”将在北京国家会议中心拉开序幕。本次大会为中国人工智能权威大会，以“交叉、融合、相生、共赢”为主题，汇聚了全球人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英，大会期间涵盖10+