结合深度神经网络和决策树的完美方案
UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST 和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。
将神经网络和决策树结合在一起的自适应神经树
神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加，模型的容量和复杂度也不断提高，训练和调参耗时耗力。
另一方面，决策树模型通过学习数据的分层结构，可以根据数据集的性质调整模型的复杂度。决策树的可解释性更高，无论是大数据还是小数据表现都很好。
如何借鉴两者的优缺点，设计新的深度学习模型，是目前学术界关心的课题之一。
举例来说，去年南大周志华教授等人提出“深度森林”，最初采用多层级联决策树结构（gcForest），探索深度神经网络以外的深度模型。如今，深度深林系列已经发表了三篇论文，第三篇提出了可做表示学习的多层GBDT森林（mGBDT），在很多神经网络不适合的应用领域中具有巨大的潜力。
日前，UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，提出了另一种新的思路，他们将决策树和神经网络结合到一起，生成了一种完全可微分的决策树（由transformer、router和solver 组成）。
他们将这种新的模型称为“自适应神经树”（Adaptive Neural Trees，ANT），这种新模型能够根据验证误差，或者加深或者分叉。在推断过程中，整个模型都可以作为一种较慢的分层混合专家系统，也可以是快速的决策树模型。
自适应神经树结合了神经网络和决策树的优点，尤其在处理分层数据结构方面，在CIFAR-10数据集上分类取得了99%的准确率。
在refinement 之前（a）和之后（b），ANT各个节点处的类别分布（红色）和路径概率（蓝
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
趋势分析之深度神经网络 深度神经网络（Deepl Neural Networks, DNN）从字面上理解就是深层次的神经网络。自从Hinton和Salakhutdinov在《Science》上发表的论文解决了多层神经网络训练的难题后，随着研究的深入，各种深度神经网络模型如雨后春笋般涌现出来。 2012年Krizhevsky等人设计的包含5个卷积层和3个全连接层的AlexNet，并将卷积网络分为两个部分在双CPU上进行训练；2014年Google研发团队设计的22层GoogleNet；同年牛津大学的Simonyan和Zisserman设计出深度为16-19层的VGG网络；2015年微软亚洲研究院的何凯明等人提出了152层的深度残差网络ResNet，最新改进后的ResNet网络深度可达1202层；2016年生成式对抗网络GAN获得广泛关注。 深度神经网络热度变化图 下面我们将用Trend analysis分析深度神经网络领域内的研究热点。 （点击链接即可进入Deep Neural Networks Trend Analysis: https://https://www.doczj.com/doc/3915668865.html,/topic/trend?query=Deep%20Neural%20Network%20) 通过Trend analysis的分析挖掘结果我们可以看到，当前该领域的热点研究话题有feature
extraction、speech recognition、face recognition、information retrieval、object recognition、cell cycle等。近年来，深度神经网络由于优异的算法性能，已经广泛应用于图像分析、语音识别、目标检测、语义分割、人脸识别、自动驾驶、生物医学等领域，而根据分析结果可知语音识别是该领域热门研究话题top 1。 深度神经网络在工业界也得到了广泛的应用，Google、Facebook、Microsoft、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等互联网巨头也纷纷开展深度神经网络的研究工作，并且成功应用于谷歌Now、微软OneNote手写识别、Cortana语音助手、讯飞语音输入法等。 附一. 深度神经网络领域5位代表学者 Dong Yu (俞栋) Tara N. Sainath
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.doczj.com/doc/3915668865.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
操作规程编号：YTO-FS-PD752 潜水作业安全操作规程通用版 In Order T o Standardize The Management Of Daily Behavior, The Activities And T asks Are Controlled By The Determined Terms, So As T o Achieve The Effect Of Safe Production And Reduce Hidden Dangers. 标准/ 权威/ 规范/ 实用 Authoritative And Practical Standards
潜水作业安全操作规程通用版 使用提示：本操作规程文件可用于工作中为规范日常行为与作业运行过程的管理，通过对确定的条款对活动和任务实施控制,使活动和任务在受控状态，从而达到安全生产和减少隐患的效果。文件下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用。 为了保证潜水员在潜水过程中的作业安全和潜水作业的顺利实施。不管是一般性的潜水作业，还是特殊性的应急抢修；无论使用何种潜水装具，采取何种潜水作业方式，潜水作业的组织者和潜水员都必须熟悉和遵循有关的潜水作业组织原则、制定潜水计划以及潜水作业的基本步骤等安全操作规程。才能使潜水作业任务，得以安全、圆满、顺利地完成。 一、组织实施潜水作业的一般原则 1、人员分工 在接到上级有关领导的指令后，潜水作业班（组）长，根据任务的具体情况，必须积极地组织好作业人员，一般情况下管供式（重潜水）潜水不得少于5人，自携式（轻潜水）潜水不得少于4人。另外，根据任务的需要，确定是否再需其他工种人员的协助。分工要明确，各负其责。 2、明确任务 潜水作业班（组）长，要使每一位参与施工作业的人
可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
潜水作业安全技术交底 工程名称施工单位 分项工程 潜水作业施工部位 名称 交底内容： 1 潜水作业前潜水员应掌握下潜任务，下潜环境、工作部位、水深、流速、流向等对潜水员进行技术交底，并执行有关的安全操作规定。 2 潜水及加压前应对潜水设备进行检查，确认良好后方可进行作业。 3 供给潜水员呼吸用的气源纯度，必须符合国家有关规定。 4 潜水作业点的水面上不得进行起吊作业或有船只通过；在2000m半径内不得进行爆破作业，在200m半径内不得有抛锚、震动打桩、锤击打桩、空气幕沉井下沉、电击鱼类等作业。 5 水面有超过4级浪时，不得进行潜水作业。 6 通风式重潜水作业应符合下列规定： （1）潜水员下潜或上升时，供气软管、信号绳、下潜导绳应分开。 （2）潜水员不得在杂乱杆件档内穿越。 （3）检查或排除机动船推进器上的绞缠物时，应派专人在机房内看守。 （4）水下作业面高低悬殊较大时，供气软管和信号绳应适量收紧。 （5）信号绳和供气软管放出、收回的速度，应与潜水员下潜或上升的速度保持一致。 7 轻潜水作业应符合下列规定： （1）潜水时间应根据潜水深度计算确定。 （2）深潜水时应配备潜水医生及必要的潜水减压设备。 8 流速大于1m/s时进行潜水作业应符合下列规定： （1）潜水员的头盔面罩应加防护罩，压铅、潜水鞋、下潜导绳的坠砣应加重，供气软管、信号绳应作拉力试验。
（2）潜水工作船应抛锚在潜水作业点上游。 （3）下潜员应使用安全带，套在下潜导绳上下潜或上升；在水底，不得抛开导向绳，应减少用气量，行走时应面向上游。 9 夜间潜水作业时，除潜水工作船、潜水平台应有照明外，还应安装照明度较大的灯具，照在潜水点的水面上。 交底部分交底人接受交底人交底日期
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
潜水作业安全措施 绥佳线K339桥改建工程基础为沉井基础。在沉井下沉时需要潜水员进行配合下沉,所以提高了特殊工序的安全要求。针对潜水作业我们项目部制定以下措施: 一、潜水员下水前必须经过体检合格后方准作业,年满50周岁以上的不允许下 水作业。 二、潜水员每人每日要补充(1.506～1.67)×106J(3600～4000kcal)的热量。 三、加压必须设专人负责,要经过体检合格后方准上岗。 四、潜水作业前,加压负责人要对潜水装备和装具进行检查确认良好后,方可进 行作业。 五、作业人员严禁酒后上岗。 六、下潜员不可在易倒塌的环境作业。 七、水下作业面高低悬殊较大时,供气软管和信号绳要适量收紧,下潜员要用手 抓住潜水导绳,探测行动。 八、信号绳和供气软管放出、收回的速度要与下潜员下潜或上升的速度保持一 致。如发现互相绞缠,下潜员无法解脱时,预备下潜员要立即下潜援助。 九、采用通风式重潜水具,下潜速度要在每分钟10－20m范围内。 十、供给下潜员呼吸用的气体,要保证气源纯度,气体量要达到每分钟不小于 80L。 十一、当天潜水要进行两次时,但间隔时间不得小于2h。两次下水作业时间的和不得大于6h。无特殊需要当天严禁两次潜水作业。 十二、潜水员在潜水前后,要充分休息1h,一般性休息4h。
十三、潜水作业点的水面上,严禁进行其它作业。 十四、潜水平台的强度不得小于3.0kpa(300kgf/㎡),四周要安装栏杆,平台距水面高度2米。 十五、下潜、出水用的梯子重力不得小于2.5KN(250kgf)。 十六、潜水员在水下未经同意不得自行解脱信号绳,对无关物件不许触动。 十七、夜间不允许进行潜水作业。 十八、潜水员下潜、上升要沿着下潜导绳进行。到达作业点和工作完毕时,要向水面报告,并清理供气皮管及信号绳,上升接近水面时,要缓缓出水。 十九、潜水组长要认真填写“潜水日记”。 二十、潜水员在下潜时,如有头胀头痛,耳内胀闷或疼痛时,要停止不潜,报告水面,并进行鼓鼻、张口、吞咽等动作,或上升1－2米后重复上述动作。如症状仍不消失,要上升出水。 二十一、电话员要与下潜员经常联系,如对讲电话发生故障时,要立即改用信号绳联系,立即出水。 二十二、潜水员要熟悉潜水作业中较易发生事故的处理方法,预防措施。 二十三、下潜员在潜水前,必须明确潜水深度,工作内容和作业方法。 二十四、下潜员着装必须正确、牢固,不得用信号绳代替腰绳。 二十五、下潜员下潜或上升时,供气软管、信号绳、下潜导绳要分开。下潜到位后,要先通风2－3分种,并清理好供气软管和信号绳后,再进行作业。 二十六、水面与水下用对讲电话联系,语言要简练、肯定、不得省略主语。 二十七、使用腰间调节阀时,要根据下潜或上升的速率,徐徐调节供气量。 二十八、高压设备及潜水,要经过检查合格后方可使用。
编号：YB-HT-004637 潜水工安全合同 Diver safety contract 甲方： 乙方： 签订日期：年月日 精品文档/ Word文档/ 文字可改 编订：YunBo Network
潜水工安全合同 甲方：_____________项目经理部 乙方：_______________________ 1．潜水员必须由经过专门培训并取得相关部门颁发的潜水工证且胜任潜水工作的人员担任。 2．潜水员在潜水必须亲自了解潜水装备的情况，确认完整、良好、方可潜水。 3．每次潜水前，潜水员必须明确了解自己的潜水深度及流速，流向的转换情况和工作内容，工作部位。 4．潜水员离梯浮于水面而未下降之前，应了解潜水衣有无渗漏情况，领口及邻盘处是否严密不漏水。 5．潜水员顺导索下潜前，必须在水面短时间停留，水面人员负责检查一下装具有无漏气现象，检查完毕允许下水方可下潜水。
6．潜水员在水下工作期间，要经常和水面保持联系，随时报告自己的感觉和工作情况。如有下列情况，供气量不足，气味不正常，装具损坏等，除及时报告外，应立即做好上升准备。 7．潜水员在进行冲泥和吸沙作业时，要在头盔外的排气阀上罩包两层纱布，以防止沙粒、污泥等进入排气阀内致使头盔漏水。8．在复杂的作业中，潜水员须俯下身体操作时，必须始终保持头部高于脚部，头盔的排气阀要朝上，以免发生水从排气阀渗入头盔造成倒栽葱的放浮事故。 9．潜水员在水下行进时，应用于手向前探索前进，以免猛撞物体而受伤，要尽量避免在倒坍的物体或杂乱的索具档内穿越，如果是必经之路，要从物体的上方通过，往返必须循同一路径，以防胶管被绞缠，妨碍行动。 10．当水流较急，潜水员仍处于出入困难处操作时，要注意检查一下信号绳和胶管是否被绞缠，并复记一不退出的途径，如有绞缠或退路已记不清时，即应停止作业，设法退出。 11．在潜水作业条件比较困难的情况，如果在一组潜水员潜水，
潜水作业安全操作规程 一、设备检查 1、凡使用内燃空压机时，要采取措施防止吸入废气污染压缩空 气。压缩机的进气口应不受到不洁气体的污染。 2、当只有一个潜水人员在水下作业时，在工作船上必须配备多一 套装具，以便潜水员一旦发生意外，能及时下水救援。 3、下潜前头盔要经消毒，头盔不得生铜锈。 4、电话传音要清楚。 5、进气管单向阀要洁净、灵活及完好。 6、空气过滤罐洁净，压力表正常。 7、梯子结实牢固，角度合适。 8、气管头牢固。 9、信绳、气管能承受180公斤拉力。 10、下水前向潜水员作技术交底及安全交底。 二、着装及入水 1、酒后禁止潜水。 2、必须穿好防护服后始允许着装。 3、凡健康状况不正常者禁止潜水，有条件时得经医生体检后始能 着装。 4、在过滤罐气压大于潜水员下潜深度的静水压时，才能下梯入 水。 5、着装下梯后，应用手拉住梯子，缓缓潜入水中，经水密检查无
漏，始允许松手离梯下潜。 6、凡水面或水下环境有危及潜水员安全时，禁止下潜入水。 7、下潜速度限制在每分钟15米以内。 三、水面配合工作 1、每次潜水都应有专人统一指挥，所有配合人员都得服从命令。 2、工作期间禁止喧哗，打闹及开玩笑。 3、信绳气管由专人持管，绳、管不得离手。 4、严密监视水域动态及气压变化情况。 5、准确及时做好潜水记录。 6、密切注意潜水员在水下的动态。 7、尽最大可能减轻潜水员在水下的劳动。 8、禁止非工作人员进入潜水工作船。 四、潜水 1、潜水员着底后即用电话告诉水面。 2、潜水员着底后适当增加通风量。 3、在潜水整个过程中严格听从水面指令。 4、在潜水整个过程中，凡接到水面信号，不管信号发自电话或管 绳，都必须尽快准确回答。 5、在潜水整个过程中，如发生异常感觉或不适，应迅速通知水面。 6、在浊水下前进时，应先伸手向前探摸，以保护门镜。 7、水下作业时，要注意头盔不能低于胸部的位置。 8、严禁在水下解脱信绳。
深度学习的这些坑你都遇到过吗？神 经网络11 大常见陷阱及应对方法【新智元导读】如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。 1.忘记规范化数据 2.忘记检查结果 3.忘记预处理数据 4.忘记使用正则化 5.使用的batch太大 6.使用了不正确的学习率 7.在最后层使用了错误的激活函数 8.你的网络包含了Bad Gradients 9.初始化网络权重不正确 10.你使用的网络太深了 11.使用隐藏单元的数量不对 忘记规范化数据了
问题描述 在使用神经网络时，思考如何正确地规范化数据是非常重要的。这是一个无法改变的步骤——假如这一步骤没有小心、正确地做，你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要，在深度学习社区中也是众所周知的，所以它很少在论文中被提及，因此初学者常常在这一步出错。 怎样解决？ 一般来说，规范化（normalization）的意思是：将数据减去均值，再除以其方差。通常这是对每个输入和输出特征单独做的，但你可能经常会希望对特征组做或特别主翼处理某些特征的规范化。 为什么？ 我们需要对数据进行规范化的主要原因是大部分的神经网络流程假设输入和输出数据都以一个约是1的标准差和约是0的均值分布。这些假设在深度学习文献中到处都是，从权重初始化、激活函数到训练网络的优化算法。 还需要注意 未训练的神经网络通常会输出约在-1到1范围之间的值。如果你希望输出其他范围的值（例如RBG图像以0-255范围的字节存储）会出现一些问题。在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。如果不爆炸，那么训练的前几个阶段就是浪费的，因为网络首先学习的是将输出值缩小到大致是预期的范围。如果规范化了数据（在这种情况下，你可以简单地将数值除以128再减去1），就不会发生这些问题。 一般来说，神经网络中特征的规模也决定了其重要性。如果输出中的有一个特征规模很大，那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地，输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此，使用神经网络库的自动规范化往往是不够的，这些神经网络库会在每个特征的基础上盲目地减去平均值并除以方差。你可能有一个输入特征，通常范围在0.0到0.001之间——这个特征的范围如此之小，因为它是一个不重要的特征（在这种情况下，你可能不想重新scale），或者因为与其他特征相比它有一些小的单元（在这种情
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W.Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用 w表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器 。
1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。很多时候我们并不要求输出精确的等于输入，而是允许一定的误差存在。所以，我们说，输出是对输入的一种重构。其网络结构可以很简单的表示如下： 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数，而使用线性函数，这就是PCA模型。中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数。不用担心学习算法会收敛到局部最优，因为线性BP网络有唯一的极小值。
在深度学习的术语中，上述结构被称作自编码神经网络。从历史的角度看，自编码神经网络是几十年前的事情，没有什么新奇的地方。 既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构，如果这个网络结构已经训练好了，那么其中间层，就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示。如果我们把它的第三层去掉，这样就是一个两层的网络。如果，我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络，如上图所示。换言之，第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出。用同样的训练算法，对第二个自联想网络进行学习。那么，第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示。如果我们按照这种方法，依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构，这就是深度神经网络，如下图所示：
注意，上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器。 深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示，也就是不同级别的特征描述。 这种层叠多个自联想网络的方法，最早被Hinton想到了。 从上面的描述中，可以看出，深度网络是分层训练的，包括最后一层的分类器也是单独训练的，最后一层分类器可以换成任何一种分类器，例如SVM，HMM等。上面的每一层单独训练使用的都是BP算法。相信这一思路，Hinton早就实验过了。 2. DBN神经网络模型 使用BP算法单独训练每一层的时候，我们发现，必须丢掉网络的第三层，才能级联自联想神经网络。然而，有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非
( 安全管理 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 潜水作业安全技术交底记录 (2021新版) Safety management is an important part of enterprise production management. It promotes the progress of enterprise work and promotes economic efficiency.
潜水作业安全技术交底记录(2021新版) 1、潜水员应按照有关规定经专业机构培训，并应取得相应的从业资格。 2、施工前，潜水员应熟悉现场的水文、气象、水质和地质等情况，掌握作业方法和技术要求，了解工程船舶的锚缆布设及移动范围等情况。 3、潜水最大安全深度和减压方案应符合现行《产业潜水最大安全深度》（GB12552）、《空气潜水减压技术要求》（GB/T12531）和《甲板减压舱》（GB/T16560）的有关规定。 4、潜水员使用的水下电气设备、装备、装具和水下设施，应符合现行《潜水员水下用电安全规范》（GB16636）的有关规定。 5、潜水作业作业现场应备有急救箱及相应的急救器具，作业水深超过30m应配备预备潜水员和减压舱等设备。
6、水温低于5℃、流速大于1.0m/s或具有人海生物、障碍物或污染物等的潜水作业区，潜水员潜水作业必须采取安全措施。 7、潜水作业时，潜水作业船应按规定显示号灯、号型。 8、潜水员的作业时间和替换周期应符合相关规定。 9、潜水员水下作业时，必须有专人值守，严禁向作业区域抛物件。 10、为潜水员递送工具、材料和物品应使用绳索进行递送，不得直接向水下抛。 11、通风式重装潜水作业应符合下列规定： 1）通风式重装潜水作业组应由指挥员、潜水员、电话员、收放供气管线人员和空压机操作人员组成。远离基地外出作业应具备两组潜水同时作业的能力。 2）应设专人负责信号绳、潜水电话和供气管线。 3）下水应使用专用潜水爬梯。挂设爬梯的悬臂杠应满足强度和刚度要求，并与潜水船、爬梯连接牢固。 12、潜水员水下安装构件应符合下列规定：
神经网络算法的应用 别以为名字中带“网络”二字，神经网络就是一种设备，事实上神经网络是一种模拟人脑结构的算法模型。其原理就在于将信息分布式存储和并行协同处理。虽然每个单元的功能非常简单，但大量单元构成的网络系统就能实现非常复杂的数据计算，并且还是一个高度复杂的非线性动力学习系统。1 神经网络的结构更接近于人脑，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力。神经网络的用途非常广泛，在系统辨识、模式识别、智能控制等领域都能一展身手。而现在最吸引IT巨头们关注的就是神经网络在智能控制领域中的自动学习功能，特别适合在需要代入一定条件，并且信息本身是不确定和模糊的情况下，进行相关问题的处理，例如语音识别。 神经网络的发展史 神经网络的起源要追溯到上世纪40年代，心理学家麦克库罗克和数理逻辑学家皮兹首先提出了神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人就是神经网络研究的先驱。随着计算机的高速发展，人们以为人工智能、模式识别等问题在计算机面前都是小菜一碟。再加上当时电子技术比较落后，用电子管或晶体管制作出结构复杂的神经网络是完全不可能的，所以神经网络的研究一度陷于低潮当中。到了20世纪80年代，随着大规模集成电路的发展，让神经网络的应用成为了可能。而且人们也看到了神经网络在智能控制、语音识别方面的潜力。但是这一技术的发展仍然缓慢，而硬件性能的发展以及应用方式的变化，再加上谷歌、微软、IBM等大公司的持续关注，神经网络终于又火了起来。本该在上世纪80年代就出现的诸多全新语音技术，直到最近才与我们见面，神经网络已经成为最热门的研究领域之一。 机器同声传译成真 在国际会议上，与会人员来自世界各地，同声传译就成了必不可少的沟通方式。但是到目前为止，同声传译基本上都是靠人来完成的，译员在不打断讲话者演讲的情况下，不停地将其讲话内容传译给听众。用机器进行同声传译，这个往往只出现在科幻电影中的设备，却成为了现实。 在2012年底天津召开的“21世纪的计算-自然而然”大会上，微软研究院的创始人里克·雷斯特在进行主题演讲时，展示了一套实时语音机器翻译系统。这个系统在里克.雷斯特用英文演讲时，自动识别出英文字词，再实时翻译成中文，先在大屏幕上显示出来，同时用电脑合成的声音读出。最令人惊奇的是，与常见的合成语音声调非常机械不同。在演示之前，雷斯特曾经给这套系统输入过自己长达1个多小时的录音信息，所以由电脑合成的中文语音并不是机械声，而是声调听上去和雷斯特本人一致。 这套实时语音机器翻译系统就是基于神经网络算法，由微软和多伦多大学历时两年共同研发。这个被命名为“深度神经网络”的技术，模仿由不同层次神经元构成的人脑，组成一个多层次的系统。整个系统共分为9层，最底层用来学习将要进行分析的语音有哪些特征，上一层就将这些分析进行组合，并得出新的分析结果，这样经过多次分析处理之后，增加识别的准确性。而最上面的一层用来分析出听到的声音究竟是哪个音组，再通过和已注明音组的语音库里的数据进行比对，从而将正确的结果反馈出来。经过如此复杂精密的处理之后，系统对于语音的识别能力就会有显着的提升，其性能优于以往的办法。 根据微软的测试，运用了这种“深度神经网络”技术的实时语音翻译器，相比旧系统出错率至少降低30%，最好的情况下能达到8个单词仅错1个，这是一个非常不错的成绩了。这个实时语音翻译器已经能支持包括普通话在内的26种语言，不过这个实时语音翻译器目前还不成熟，使用之前必须先在系统中输入1个小时以上的音频资料，让系统识别发言人声
潜水作业安全技术交底记录 1、潜水员应按照有关规定经专业机构培训，并应取得相应的从业资格。 2、施工前，潜水员应熟悉现场的水文、气象、水质和地质等情况，掌握作业方法和技术要求，了解工程船舶的锚缆布设及移动范围等情况。 3、潜水最大安全深度和减压方案应符合现行《产业潜水最大安全深度》（GB12552）、《空气潜水减压技术要求》（GB/T12531）和《甲板减压舱》（GB/T16560）的有关规定。 4、潜水员使用的水下电气设备、装备、装具和水下设施，应符合现行《潜水员水下用电安全规范》（GB16636）的有关规定。 5、潜水作业作业现场应备有急救箱及相应的急救器具，作业水深超过30m应配备预备潜水员和减压舱等设备。 6、水温低于5℃、流速大于1.0m/s或具有人海生物、障碍物或污染物等的潜水作业区，潜水员潜水作业必须采取安全措施。 7、潜水作业时，潜水作业船应按规定显示号灯、号型。 8、潜水员的作业时间和替换周期应符合相关规定。 9、潜水员水下作业时，必须有专人值守，严禁向作业区域抛物件。 10、为潜水员递送工具、材料和物品应使用绳索进行递送，不得直接向水下抛。 11、通风式重装潜水作业应符合下列规定：
1）通风式重装潜水作业组应由指挥员、潜水员、电话员、收放供气管线人员和空压机操作人员组成。远离基地外出作业应具备两组潜水同时作业的能力。 2）应设专人负责信号绳、潜水电话和供气管线。 3）下水应使用专用潜水爬梯。挂设爬梯的悬臂杠应满足强度和刚度要求，并与潜水船、爬梯连接牢固。 12、潜水员水下安装构件应符合下列规定： 1）潜水员应在构件基本就位和稳定后靠近待安装构件。 2）供气管不得置于构件缝中，流速较大时，潜水员应逆水流操作。 3）应使用专用工具调整构件的安装位置。潜水员身体的任何部位不得置于两构件之间。 13、潜水员在沉井或大直径护筒内作业应符合下列规定： 1）作业前应清除沉井或护筒内障碍物和内壁外露的钢筋、扒钉和铁丝等尖锐物。 2）沉井和大直径护筒内侧水位应高于外侧水位。 3）潜水员不得在沉井刀脚下或护筒底口以下作业。 字段2