第91章 基于机器视觉下的图像主体分析和特征识别方法的研究第1/3段
十一月十一日。
由阿狸公司整出来的双“11”购物热潮已经渐渐兴旺了起来。
但对江成来说，却是感觉不到。
只是于歆然多花了些时间买了些居家用品。
贤惠属性up中。
江成则是到了导师罗瑞华处，开始接受读书考核。
依旧是出了几个题目，全英文。
但不再是上一回那么变态了，从浅到深，从向量化，到神经网络、梯度下降等部分出的题。
前四个题目不难，江成已经过了三遍的知识，基本就是秒答。
最后一个是拓展延伸的内容。
上来就是几个神经网络的损失函数，让对几类损失函数的优劣分析及改进思考。
(θ)=−1m∑i=1m[y(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]+λ2m∑j=1nθ2j爱阅app完整内容
……
这就不是江成看了书就能直接答的了，而是需要自己的思考。
一个小时之后，江成把字迹工整的一份答卷交给了罗瑞华教授。
“嗯，掌握得还不错。”
罗瑞华点头勉励了一句。
至于最后一题，也只是看了看，没有做详细地点评。
“你自己有打算研究什么项目吗？或是感兴趣的方向？”
江成思考了几天已然有了目标，当下道，“老师，我目前有两个方向，一个是基于机器视觉下的图像主体分析与检测归类；另一个面向深度学习的高效办法及电路设计。”
罗瑞华略微有些惊讶，一下子就两个方向，很勇嘛，吃得消么？
“你先谈谈你对这两个选择方向的考虑。”
“好的，机器视觉应该来说是对图像主体分析……”江成心头有了些思考，此刻在罗瑞华教授面前解释起来，也是头头是道。
研究方向是一回事，但说白了，第一个方向，是图片智能分类。
在江成前世就有所感受的。
手机里头的图片，它可以自动给你归好类来。
图片中哪怕是不同年龄的人物，都能够给你智能分析归类出来，基本上识别出问题不多。
那么第二个方向，便是人工智能软硬件协同。
在江成的思考中，现如今的电路设计和逻辑，其实并不适合人工智能，哪怕是现在有了深度学习和神经网络算法，但依旧是模拟实现人工智能的各项功能。
高效性不够，误差这块也是一个麻烦事。
因此江成才有软硬件协同的研究想法。
哪怕是做一些粗浅的研究，也是可以的。
“第二个项目太大了，你把握不住。”罗瑞华摆摆手，“刚看了答的题，你在机器视觉这块还是有想法的，就先第一块进行研究吧。”
“好的。”
随后，罗瑞华又他谈了一些机器学习和神经网络方面国外研究的前沿方向，以及江成选题具体的研究方法，包括如何去申报项目、资金，怎么去找团队一起来搞。
“…/>
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