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文檔簡介
AI
Deep
Learning
ClassFrom
Mystery
to
Masterydef
sigmoid(z):
return
1.0/(1.0+np.exp(-z))Given:
Training
DataTask:
Learn
a
classification
functionLoss
OptimizationWe
v,ant
to
find
the
netwo水v1eigh飛小or
achievethe
lowest
loss1,
nw
=argmin-2L(f(x(i);w),y(i))w
n
i=1w,=
argmin](W)wRemember:w
=
{w(0),,w(1),···
}Loss
Optimizationw·
:=argmin](W)wRemember:Our
loss
is
a
function
ofthe
network
weigh囚丿(w。,W1)。。/飛.掌。W。W1。Loss
OptimizationTake
smalll
step
1n
o,pposite
d1irection
of
gradient_+J(w。,W1)。...I..。W八W,1Gradient
DescentRepeat
until
convergence`3一2-J(w。,W1)。一.2一03o.e
o,-
o;?·飛勹產(chǎn)~,W。°02W1Classification
ProblemHeuristic
Training/Test
Ratio
80/20Heuristic
Pareto
80/20Training
vs
Test
ErrorsNew
Model
with
more
input
dataNew
Model
more
NeuronsNew
Model
with
Noisy
DataImage
creating
a
Face
for
Siri
or
Alexa4/10/2369AI
Contributions
in
the
field
of
AeronauticsOverview4/10/2370Mission
Objectives:
Explore
use
of
asUAS
capability
at
an
aircraft
crashscene
to:Assist
Crash
and
Rescue
EffortsDefine
Crash
Area
–security
and
publicsafetyAssess
hazards
before
entryLocate
personnelVideo
document
the
siteIdentify/locate
objectsGPS
tag/inventory
individual
objectsEnable
management
and
EOC
effortsDetect/Classify
the
Black
BoxStream
video
to
AFRC
Edwardslocation20
MegapixelCameraArtificial
IntelligenceDeep
Neural
NetworkArchitectures4/10/237120
MegapixelCameraGoal:
Object
Detection
and
Classification
BoxBlackTraining
Data:
Over
120
Black
Box
images
(2D)
on
the
internetCNN
Model:
Yolo
detection
network
has
24
convolutional
layers
deep
followed
by
2fully
connectedlayers.----Black
Box----
Aircrafts----
PeopleAI
CNN
Detection
Accuracy72
Results:
YOLOv2predicts
(96%)
bounding
boxon
1080P
resolution
at
30FPSvideoat
low
altitudesNeural
Networks
for
Object
Detection
and
Tracking
(speed,
accuracy,
and
efficiency)Aircraft
Crash
MishapExercise4/10/2373Results:
Video
Uploaded
2.5
Mbps
at
30
FPS
~
3
second
lag
on
Live
Stream
Video
on
MiFiMission
Economics
based
on
the
hazardous
conditions
and
limited
time4.Accurac
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