文章编号：24992 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-13 16:43:03 / 浏览：次

简介

网络架构数据中心 (NADCs) 是强大的计算环境，为人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型的开发和部署提供支持。随着这些技术的不断发展，对于能够处理海量数据和提供高性能计算能力的基础设施的需求也随之增加。NADCs 通过提供必要的资源来满足这些要求，推动了 AI、ML 和 DL 领域的进步。

NADCs 的组件

NADCs 一般包含以下关键组件：

• 高性能计算 (HPC) 集群：提供强大的计算能力，用于训练和部署大型 AI 模型。
• 高速网络：连接 HPC 集群和存储系统，实现快速数据传输。
• 大规模存储系统：存储用于训练和推理的大量数据集和模型。
• 云平台：提供对资源的访问、管理和监控，并支持分布式计算。

网络架构数据中心的优势

NADCs 提供了以下优势，使 AI、ML 和 DL 模型的开发和部署成为可能：

1. 大规模数据处理

NADCs 拥有大规模存储系统，可容纳和处理海量训练数据。这对于训练大型 AI 模型至关重要，这些

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图网络--融合推理与学习的全新深度学习架构

图网络：深度学习的新里程碑

北京师范大学张江教授在集智AI& Society的舞台上，引领我们探索了一种革命性的深度学习架构——图网络。这个融合推理与学习的创新，源于2014年Word2Vec和deepWalk的启示，系统科学与深度学习的碰撞在此刻绽放出新的光芒。如今，图网络已从最初的萌芽，扩展至图卷积网络、强化学习和图生成，成为科研领域炙手可热的研究课题，备受业界瞩目。

深度学习的核心是可微分编程，如PyTorch凭借计算图的魔力支持梯度反向传播。图网络的引入，让图卷积神经网络展现了卓越的性能，它能捕捉数据的不变性，让复杂结构的数据处理如鱼得水。带有注意力机制的模型和微分计算机等前沿技术也取得了卓越的成就。然而，图网络的潜力并未止步于此，它正在逐步与传统人工智能学派的方法深度融合，寻求更深层次的理论和应用突破。

图网络的革新实践

图网络的卓越应用

图网络不仅预测节点状态，如82%的准确率，还引入注意力机制的GCN提升预测精度。在推理与学习的融合中，图网络甚至可以学习隐马尔可夫模型，替代传统信念传播算法，展现其在离散结构处理中的强大适应性。

在深度学习中，图网络正与`policy gradient`等技术共舞，解决强化学习中的选择-评价梯度问题，Gumbel softmax技术的引入更是拓宽了应用领域。图网络将机器学习与先验结构认知紧密结合，将概率图模型与新方法如policy gradient、gumbel-softmax相结合，赋予所有架构学习的可能。未来，我们有理由相信，无论是现实世界的复杂系统，还是抽象的理论模型，都将在学习网络结构的驱动下，展现出前所未有的智能与潜力。

人工智能常用的开发框架

人工智能常用的开发框架如下：

1、TensorFlow

TensorFlow是人工智能领域最常用的框架，是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件，该框架允许在任何CPU或GPU上进行计算，无论是台式机、服务器还是移动设备都支持。该框架使用C++和Python作为编程语言，简单易学。

2、微软的CNTK

CNTK是一款开源深度学习工具包，是一个提高模块化和维护分离计算网络，提供学习算法和模型描述的库，可以同时利用多台服务器，速度比TensorFlow快，主要使用C++作为编程语言。

Theano是一个强大的Python库，该库使用GPU来执行数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供动力。

Caffe是一个强大的深度学习框架，主要采用C++作为编程语言，深度学习速度非常快，借助Caffe，可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。

Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库，与TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作为一个接口，提供高层次的抽象，让神经网络的配置变得简单。

Torch是一个用于科学和数值的开源机器学习库，主要采用C语言作为编程语言，它是基于Lua的库，通过提供大量的算法，更易于深入学习研究，提高了效率和速度。它有一个强大的n维数组，有助于切片和索引之类的操作。除此之外，还提供了线性代数程序和神经网络模型。

框架是一个NET机器学习框架，主要使用C#作为编程语言，该框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至是可视化，除此之外，对计算机视觉和信号处理功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。

人工智能的三大核心技术

人工智能的三大核心技术

是机器学习、深度学习和自然语言处理

1、机器学习

机器学习是人工智能的基础，是让计算机从数据中自动学习并提高性能的一种方法。机器学习的目标是让计算机根据大量的数据，自动归纳出规律和模式，并通过这些规律和模式来完成一些任务。机器学习的主要应用领域包括图像识别、语音识别、推荐系统、自然语言处理等。机器学习的核心技术包括监督学习、无监督学习和强化学习。

2、深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，是一种基于神经网络的机器学习方法。深度学习的特点是可以自动从原始数据中学习特征，并且可以实现端到端的学习。深度学习的主要应用领域包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的核心技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

3、自然语言处理

自然语言处理是人工智能的一个分支，是让计算机理解和处理人类语言的一种技术。自然语言处理的主要任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。自然语言处理的核心技术包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析等。

人工智能的三大核心技术是机器学习、深度学习和自然语言处理。这三大技术的发展将会推动人工智能的不断进步和发展，为人类带来更多的便利和机会。未来，人工智能将会在更多的领域得到应用，让我们拭目以待。

人工智能的技术架构包括

(1)基础层。 基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。 软件设施主要包括智能云平台和大数据平台，比如国外的谷歌大数据平台和国内的网络智能云平台等；硬件设施主要包括CPU硬件及芯片，美国的高通和苹果都是这个领域的代表企业；数据服务包括通用数据和行业数据，由于大部分已经积累海量数据的互联网企业不会对外分享数据资源，故市场上出现了很多第三方数据提供企业，典型代表就是国内海天瑞声技术公司以及国外的CrowdFlower数据服务公司。 目前，我国在基础层这个层面还比较薄弱。 (2)技术层。 技术层由基础框架、算法模型以及通用技术组成。 基础框架主要指分布式存储和分布式计算，同时也是大数据技术的基础；算法模型分为机器学习、深度学习以及强化学习，其中机器学习是实现人工智能的一种重要手段，例如生活中常用到的iPhone手机的Siri助手以及高速公路收费站点的ETC车牌识别系统都是运用了机器学习的算法，深度学习和强化学习则是机器学习的技术之一，最典型的运用代表就是谷歌公司开发的阿尔法围棋机器人（AlphaGO）；通用技术有自然语言处理、智能语言、计算机视觉等，我国现在在这个领域已经达到了世界上中上水平，代表企业有科大讯飞和依图网络科技等。 (3)应用层。 应用层主要包括应用平台和智能产品，应用平台主要是各种智能操作系统，如美国的IOS系统和安卓系统，以及国内的华为鸿蒙系统等；智能产品包括像人脸识别、智能客服、无人驾驶等运用了人工智能技术的设施设备。 近来十几年，我国在这个层面的发展呈爆发式的趋势，涉及的领域有零售产业、金融产业、电商服务、安保工作、教育产业等。 人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

究竟什么是机器学习 深度学习和人工智能

目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。

深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：

1. 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；

2. 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；

3. 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。

深度学习大佬 Yoshua Bengio 在 Quora 上回答一个类似的问题时，有一段话讲得特别好，这里引用一下，以回答上述问题：

Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each others ideas. Science is an act of love, not war. Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together. That makes science a highly satisfying activity, emotionally speaking!

这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。

结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。进入21世纪，纵观机器学习发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006年-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢？深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么，谁又能说得准呢。

编辑于 2017-12-27

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人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从80年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。

在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。

在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件，N-gram，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。

传统的机器学习：

机器学习（ML）技术在预测中发挥了重要的作用，ML经历了多代的发展，形成了具有丰富的模型结构，例如：

1.线性回归。

2.逻辑回归。

3.决策树。

4.支持向量机。

5.贝叶斯模型。

6.正则化模型。

7.模型集成（ensemble）。

8.神经网络。

这些预测模型中的每一个都基于特定的算法结构，参数都是可调的。训练预测模型涉及以下步骤：

1. 选择一个模型结构（例如逻辑回归，随机森林等）。

2. 用训练数据（输入和输出）输入模型。

3. 学习算法将输出最优模型（即具有使训练错误最小化的特定参数的模型）。

每种模式都有自己的特点，在一些任务中表现不错，但在其他方面表现不佳。但总的来说，我们可以把它们分成低功耗（简单）模型和高功耗（复杂）模型。选择不同的模型是一个非常棘手的问题。

由于以下原因，使用低功率/简单模型是优于使用高功率/复杂模型：

什么是机器学习，人工智能，深度学习

人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（DartmouthConferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到废品堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

人工智能（ArtificialIntelligence）——为机器赋予人的智能

成王（Kingme）:能下国际跳棋的程序是早期人工智能的一个典型应用，在二十世纪五十年代曾掀起一阵风潮。（译者注：国际跳棋棋子到达底线位置后，可以成王，成王棋子可以向后移动）。

早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（GeneralAI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（NarrowAI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

机器学习——一种实现人工智能的方法

健康食谱（Spamfreediet）：机器学习能够帮你过滤电子信箱里的（大部分）废品邮件。（译者注：英文中废品邮件的单词spam来源于二战中美国曾大量援助英国的午餐肉品牌SPAM。直到六十年代，英国的农业一直没有从二战的损失中恢复，因而从美国大量进口了这种廉价的罐头肉制品。据传闻不甚好吃且充斥市场。）

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

深度学习——一种实现机器学习的技术

放猫（HerdingCats）:从YouTube视频里面寻找猫的图片是深度学习杰出性能的首次展现。（译者注：herdingcats是英语习语，照顾一群喜欢自由，不喜欢驯服的猫，用来形容局面混乱，任务难以完成。）

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

机器学习和深度学习的关系是什么

机器学习是深度学习的基础。

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习的方法种类

1、基于学习策略的分类

（1）模拟人脑的机器学习

符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。

神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。

（2）直接采用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。

统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。

2、基于学习方法的分类

（1）归纳学习

符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。

函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

（2）演绎学习

（3）类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

（4）分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。

3、基于学习方式的分类

（1）监督学习（有导师学习）：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。

（2）无监督学习（无导师学习）：输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。

（3）强化学习（增强学习）：以环境反馈（奖/惩信号）作为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。

4、基于数据形式的分类

（1）结构化学习：以结构化数据为输人，以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。

（2）非结构化学习：以非结构化数据为输人，典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。

5、基于学习目标的分类

（1）概念学习：学习的目标和结果为概念，或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。

（2）规则学习：学习的目标和结果为规则，或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。

（3）函数学习：学习的目标和结果为函数，或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。

（4）类别学习：学习的目标和结果为对象类，或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。

（5）贝叶斯网络学习：学习的目标和结果是贝叶斯网络，或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。

人工智能、机器学习和深度学习之间的关系

人工智能、机器学习和深度学习之间的关系1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。 其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。 之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到废品堆里。 坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。 过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。 很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。 当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。 这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。 这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。 强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。 我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。 弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。 例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。 这些是弱人工智能在实践中的例子。 这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。 但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。 机器学习—— 一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。 与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域。 传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。 众所周知，我们还没有实现强人工智能。 早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。 机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。 人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。 使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。 这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。 特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。 这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。 它太僵化，太容易受环境条件的干扰。 深度学习——一种实现机器学习的技术人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。 神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。 但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。 例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。 在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。 第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。 每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。 最终的输出由这些权重加总来决定。 我们仍以停止（Stop）标志牌为例。 将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。 神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。 神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。 这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。 然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。 即使是这个例子，也算是比较超前了。 直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。 其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。 主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。 神经网络算法的运算需求难以得到满足。 不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。 但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。 我们回过头来看这个停止标志识别的例子。 神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。 它最需要的，就是训练。 需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。 只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。 吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。 层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。 在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。 吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。 这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。 现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。 Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。 它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。 深度学习，给人工智能以璀璨的未来深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。 深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。 无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。 人工智能就在现在，就在明天。 有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。 你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。 【注】机器视觉（Machine Vision, MV） & 计算机视觉(Computer Vision, CV)从学科分类上， 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目。 计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。 图像可以由单个或多个传感器获取，也可以在单个传感器在不同时刻获取的图像序列，分析是对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。 在计算机视觉中，经常使用几何模型、复杂的知识表达，采用基于模型的匹配和搜索技术，搜索的策略常使用自底向上、自顶向下、分层和启发式控制策略。 机器视觉则偏重于计算机技术工程化，你问哪个够自动获取和分析特定的图像和场景，以控制相应的行为。 具体的说，计算机视觉为机器视觉提供图像和精武分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供了传感器模型、系统构造和实现手段。 因此可以认为，一个机器视觉系统就是一个自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，并对测量结果做出定性的分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并做出下相应决策的系统。 机器视觉系统的功能包括：物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。

ai底层架构介绍ai基础架构

AI底层架构是指人工智能系统的底层技术架构，包括数据层、算法层、模型层和应用层四个部分。 数据层：数据是人工智能的基础，数据层涉及数据的收集、存储和处理。 数据层的安全性和可靠性对于人工智能的性能和应用至关重要。 算法层：算法层涉及机器学习和深度学习等技术的应用，包括特征提取、模型选择和参数优化等过程。 算法层的设计和优化对于人工智能系统的性能和效果起着重要作用。 模型层：模型层涉及具体的人工智能模型和架构，例如神经网络模型、决策树模型和支持向量机模型等。 模型层的选择和设计直接影响到人工智能系统的表现和应用效果。 应用层：应用层是人工智能系统最终的应用场景和目标。 在硬件基础架构方面，人工智能系统通常需要使用高性能计算硬件来提供支持，如CPU、GPU和TPU等。 CPU是通用计算硬件，可用于运行各种类型的软件，包括人工智能模型。 GPU是图形处理器，通常用于处理图像和视频，适合用于训练人工智能模型。 TPU是张量处理器，专门用于人工智能计算，由Google开发，性能比GPU更高，适用于大规模的人工智能模型训练和推理。 以上介绍仅供参考，如需了解更多信息，建议查阅专业书籍或咨询专业人士。

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