告别Python,用神经网络编写的软件走向2.0时代

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语音识别另曾经涉及少许的预避免、高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型,但目前几乎完全由神经网络组成。

5.它具有厚度的可移植性:与经典的二进制文件或脚本相比,在任意计算配置上运行曾经矩阵乘法序列要容易得多。

2.0堆栈完全都是一些自身的缺点。在优化的最后,让我们都让我们都让我们都让我们都剩下的是大型网络,它们运行得很好,但越快让我们都让我们都让我们都让我们都越快知道它是如可运作的。在一些应用领域,让我们都让我们都让我们都让我们都一些选者使用让我们都让我们都让我们都让我们都所理解的90%的精确模型,一些99%的准确模型。

最后,让我们都让我们都让我们都让我们都还发现了你这种堆栈的一些特殊属性。相似于,对抗样本的存在突出了你这种堆栈的不直观的本质。

2.简单设置为硅:作为曾经推论,一些神经网络的指令集相对较小,一些更容易实现将哪些网络更靠近硅,相似于自定义ASIC芯片,神经形态学 芯片等等。当低动力的智能变得无处没了时,具体情况又会存在变化。相似于,小而便宜的芯片都时要使用预先训练过的卷积神经网络、语音识别器和WaveNet语音合成网络,它们都集成在曾经小的、都时要连接到任何东西上的“原始大脑”中。

视觉识别另曾经是由一些中有 机器学习的工程形态学 组成的(相似于,SVM)。从那时起,让我们都让我们都让我们都让我们都开发了机器,以发现更强大的图像分析线程池(在卷积架构中),一些最近让我们都让我们都让我们都让我们都也一些刚开始英语 搜索架构。

2.0堆栈都时要以不直观和令人尴尬的土辦法 失败,相似于,通过在训练数据中默默地采用偏差,当它们的大小在数百万的大多数具体情况下,是越快正确地分析和检查的。

从长远来看,软件2.0的未来是光明的,一些很多的人认为,让我们都让我们都让我们都让我们都让我们都开发了AGI时,它肯定会写入软件2.0中。

为哪些让我们都让我们都让我们都让我们都更喜欢将繁复的线程池移植到软件2.0中呢? 很明显,答案是一些它们在实践操作中表现得更好。一些,还有很多一些的方便的理由来选者你这种堆栈。一些让我们都让我们都让我们都让我们都来看看软件2.0(曾经卷积神经网络)与软件1.0相比(曾经生产级别的C++代码基数)的一些好处。软件2.0:

机器人技术将问题图片报告 分解为感知、姿态估计、规划、控制、不选者性建模等,使用显式表示和算法多于底下表示。让我们都让我们都让我们都让我们都还越快完全做到你这种点,但加州大学伯克利分校和谷歌的研究表明,软件2.0或许我很多 更好地代表所哪些代码。

机器翻译通常是采用基于短语的统计技术的土辦法 ,但神经网络调慢就会存在主导地位。我最喜欢的架构是在多语言环境中进行训练的,其中曾经模型都时要从任何源语言转换为任何目标语言,一些在弱监督(或完全不受监督的)环境中进行。

让我们都让我们都让我们都让我们都所熟悉的软件1.0的“经典堆栈”是用Python、C++等语言编写的,它中有 了线程池员编写的计算机的显式指令。通过编写每行代码,线程池员都时要通过一些可取的行为来选者线程池空间中的某个特定点。

7.模块都时要融合为曾经最优的整体:让我们都让我们都让我们都让我们都的软件经常 被分解为通过公共函数,API或端点进行通信的模块。然而,一些曾经最初训练的软件2.0模块相互作用,让我们都让我们都让我们都让我们都都时要很容易地在整个过程中进行反向传播。想看完,为什么么一些你的web浏览器我很多 自动重新设计底层系统指令10个堆栈,直到加载web页面时获得更高的时延,那该多好。而对于2.0,这是默认的行为。

软件2.0的局限性

3.恒定的运行时间:典型的神经网络正向传递的每一次迭代都采用同样数量的FLOPS(即“每秒浮点运算次数”,“每秒峰值时延”)。零可变性基于你的代码的不同的执行路径,是都时要通过一些庞大的C++代码库来实现的。当然,一些你拥有动态计算图,一些执行流通常仍然受到很大的限制。另曾经,让我们都让我们都让我们都让我们都几乎都时要保证永远我很多 发现当事人的操作在无意地进行无限循环。

软件2.0的好处

为什么么一些你把神经网络看作是曾经软件堆栈,而不仅仅是曾经很好的分类器,越快调慢就会发现,它们拥有少许的优势和很大的潜力来转换软件。

相比之下,软件2.0是用神经网络的权重来编写的。越快人参与编写这段代码,一些有很多权重(典型的网络一些有数百万个),一些直接在权重中进行编码是很困难的。反而,让我们都让我们都让我们都让我们都指定了一些约束线程池的行为(相似于,曾经输入输出对示例的数据集),并使用可自行支配的计算资源来搜索满足约束条件的线程池空间。在神经网络的例子中,让我们都让我们都让我们都让我们都把搜索限制在线程池空间的曾经连续的子集上,在你这种空间中,搜索过程一些出乎意料地都时要使用反向传播和随机梯度下降算法。

事实证明,在现实世界中,整理数据要比明确地编写线程池容易得多。过段时间就是,大次要线程池员我很多 维护繁复的软件库,编写繁复的线程池,一些分析它们的运行时间。但让我们都让我们都让我们都让我们都会整理、整理、操作、标签、分析和可视化馈送神经网络的数据。

1.计算均匀:曾经典型的神经网络,首先,由曾经操作组成:矩阵乘法和在零点(ReLU函数)的阈值。将其与经典软件的指令集进行比较,后者明显更具有异构性和繁复性。为什么么一些你只需为少许的核心计算原语(相似于,矩阵乘法)提供软件1.0实现,就都时要更容易地做出各种正确的/性能的保证。

4.持续的内存使用:与底下相关的是,在任何地方都越快动态分配的内存,一些只要大一些交换到磁盘,或越快你时要在你的代码中追踪的内存泄漏。

软件2.0我很多 取代1.0(实际上,时要少许的1.0基础架构来进行“编译”2.0代码的训练和推测),一些它一些接管很多的软件1.0的责任。一些让我们都让我们都让我们都让我们都来看看一些正在进行的过渡的例子,以使其更加具体:

语音合成经常 以来完全都是各种各样的拼接(stitching)机制,一些现在,艺术模型的具体情况是产生原始音频信号输出的大的卷积(相似于WaveNet)。

6.它非常敏捷:为什么么一些你有曾经C++代码,一些另一个人想一些你把它以两倍的时延为代价获得(一些时要搞笑的话),这将是非常重要的调优系统新规范。然而,在软件2.0中让我们都让我们都让我们都让我们都都时要把让我们都让我们都让我们都让我们都的网络删除一半的通道,一些再次训练,——它完完全都是运行时延的两倍,一些运行的一些糟糕。相反地,为什么么一些你恰好得到了更多的数据/计算,一些你通过增加更多的通道和重新训练来一些你的线程池更好地工作。

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有时让我们都让我们都让我们都让我们都把神经网络称为“机器学习工具箱中的另四种 工具”。有时一些你用它们来赢得Kaggle的比赛。一些,你这种解释完全见木不见林。神经网络不只要另四种 分类器,它们代表了让我们都让我们都让我们都让我们都如可编写软件的根本性转变的刚开始英语 。都时要说是软件的2.0时代。下文简称软件2.0。