亚马逊AWS官方博客

Tag: 机器学习

结合深度学习网络 (GAN 和 Siamese) 生成逼真的高品质图像

由于深度学习依靠用于训练它的数据的数量和质量,因此公司花费了大量资金来获得良好的图像数据。通常,公司会使用昂贵的人工注释或其他劳动密集型任务,如拍摄大量产品或人员照片。这种方法的成本高昂且不能扩展。训练计算机以生成高品质图像可大大降低成本并推动业务增长。 在这篇文章中,我用简单的术语解释由我的一些 Amazon 同事共同撰写的标题为“从语义上分解生成式对抗网络的潜在空间”的学术论文中介绍的概念。本文介绍了生成式对抗网络 (GAN)、Siamese 网络 (SN) 的实际应用,以便能够从语义上分解 GAN (SD-GAN)。 GAN 和 SN 是相对高级的深度学习符号,您可以单独使用 GAN 和 SN,也可以将其与其他深度学习符号结合使用来解决实际问题。通过将这些符号结合使用,AI 应用程序能够解决更多的难度更大且更复杂的业务问题。例如,面向 AI 的主要难题之一是缺少带注释或标记的数据。高品质的、带注释的数据的成本非常高,因此仅大型公司或资金充足的公司能够获得此类数据。通过使用深度学习方法 (如本文中介绍的那些方法),可让更多的公司从几个示例生成高品质数据。 我将说明作者如何使用 GAN、SN 和 SD-GAN 分析实际图像,并使用它们生成带同一人员或对象的受控变体的“假”图像。根据您设置的参数或“观察属性”,这些假图像可能看起来像是从不同的视角拍摄的、使用了不同的光照或具有更高的分辨率或其他类似变体。通过使用本文中介绍的图像分析方法,您可以创建出非常真实的图像,这些图像看起来像已使用 Photoshop 专门处理过或是使用 3D 模型创建的。 图 1:使用本文中介绍的方法生成的示例。每行均显示同一面部的变体。每列均使用相同的观察属性。 什么是生成式对抗网络? 生成式对抗网络 (GAN) 是适用于神经网络的相对较新的深度学习架构。它们是由蒙特利尔大学的 Ian Goodfellow 与其同事在 2014 年共同开发的。一个 GAN 训练两个不同的网络,二者彼此针对,因此它们具有对抗性。一个网络通过拍摄一个实际图像并尽可能多地修改该图像来生成图像 (或任何其他示例,如文本或语音)。另一个网络尝试预测图像是“假”还是“真”。第一个网络 (称为“G 网络”) 学会生成 更佳的图像。第二个网络 (称为“D 网络”) 学会辨别 真假图像。其辨别能力随时间的推移不断增强。

Read More

Apple Core ML 和 Keras 支持现适用于 Apache MXNet

我们对于 Apache MXNet 版本 0.11 的可用性感到很兴奋。利用此版本,MXNet 在社区发展以及酝酿 Apache 项目方面都达到了重要里程碑。参与者 – 包括来自 Apple、Samsung 和 Microsoft 的开发人员 – 向此版本提交了代码。到目前为止,该项目已有 400 多名参与者。该项目现已将其代码库完全迁移至 Apache,并且已使其首个正式版本成为孵化项目。我们在上一篇博客中讨论了此版本的一些重要功能。本博客文章将简要回顾这些重点内容。 使用 MXNet 模型将机器学习构建到适用于 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 的应用程序中 利用 Apple 在 WWDC 2017 上发布的 Core ML 版本,开发人员现在可以轻松地将机器学习模型集成到其应用程序中,这使得他们只需编写几行代码即可为用户带来智能的新功能。我们已开始了解这些功能 (如增强实境) 将如何改变我们体验周围环境的方式。随着快速发展的 AI 空间中的功能的扩展,开发人员将有权访问新的机器学习模型,这些模型能够开启用于增强体验的新功能。 Apple 已将代码提交至 Apache MXNet 项目,以方便应用程序开发人员使用一流的模型。MXNet 现在与 Core ML 结合在一起,使开发人员能够利用 MXNet 在云中构建和训练机器学习模型,然后将这些模型导入 Xcode 中,以便您能够在应用程序中轻松构建智能的新功能。您可以从适用于各种应用程序的预训练模型的 MXNet Model Zoo 中选择,也可以构建您自己的模型。此版本为您提供一种用于将 MXNet […]

Read More

使用 AWS EC2 上的 Apache MXNet 和 Multimedia Commons 数据集来估计图像位置

作者:Jaeyoung Choi 和 Kevin Li | 原文链接 这是由国际计算机科学研究院的 Jaeyoung Choi 和加州大学伯克利分校的 Kevin Li 所著的一篇访客文章。本项目演示学术研究人员如何利用我们的 AWS Cloud Credits for Research Program 实现科学突破。 当您拍摄照片时,现代移动设备可以自动向图像分配地理坐标。不过,网络上的大多数图像仍缺少该位置元数据。图像定位是估计图像位置并应用位置标签的过程。根据您的数据集大小以及提出问题的方式,分配的位置标签可以是建筑物或地标名称或实际地理坐标 (纬度、经度)。 在本文中,我们会展示如何使用通过 Apache MXNet 创建的预训练模型对图像进行地理分类。我们使用的数据集包含拍摄于全球各地的数百万张 Flickr 图像。我们还会展示如何将结果制成地图以直观地显示结果。 我们的方法 图像定位方法可以分为两类:图像检索搜索法和分类法。(该博文将对这两个类别中最先进的方法进行比较。) Weyand 等人近期的作品提出图像定位是一个分类问题。在这种方法中,作者将地球表面细分为数千个地理单元格,并利用带地理标记的图像训练了深层神经网路。有关他们的试验更通俗的描述,请参阅该文章。 由于作者没有公开他们的训练数据或训练模型 (即 PlaNet),因此我们决定训练我们自己的图像定位器。我们训练模型的场景灵感来自于 Weyand 等人描述的方法,但是我们对几个设置作了改动。 我们在单个 p2.16xlarge 实例上使用 MXNet 来训练我们的模型 LocationNet,该实例包含来自 AWS Multimedia Commons 数据集的带有地理标记的图像。 我们将训练、验证和测试图像分离,以便同一人上传的图像不会出现在多个集合中。我们使用 Google 的 S2 Geometry Library 通过训练数据创建类。该模型经过 12 个训练周期后收敛,完成 […]

Read More

使用 Apache MXNet 对基于 CNN 的检测器的训练时间进行基准测试

作者:Iris Fu 和 Cambron Carter 这是一篇由工程总监 Cambron Carter 和 GumGum 的计算机视觉科学家 Iris Fu 联合发布的访客文章。用他们自己的话说,“GumGum 是一家在计算机视觉领域具有深厚专业知识的人工智能公司,能帮助客户充分发挥网络、社交媒体及广播电视每天生产的图像和视频的价值。” 目标物检测的最新技术  检测是许多经典计算机视觉问题之一,已随着卷积神经网络 (CNN) 的采用而得到显著改善。随着 CNN 越来越多地用于图像分类,许多人都依靠粗糙和昂贵的预处理程序来生成候选区域 (region proposal)。通过诸如“选择性搜索”之类的算法根据区域的“客体性”(它们包含目标物的可能性) 生成候选区域,这些区域随后被馈送到训练用于分类的 CNN。虽然这种方法能得到准确结果,但需要很高的运行成本。Faster R-CNN,You Only Look Once (YOLO) 和 Single Shot MultiBox Detector (SSD) 等 CNN 架构通过将定位任务嵌入到网络中来折中解决该问题。 除了预测等级和置信度,这些 CNN 还尝试预测包含某些目标物的区域极值。在本文中,这些极值只是矩形的四个角点,通常称为边界框。先前提到的检测架构需要已经用边界框注释的训练数据,即,该图像包含一个人,而且此人在该矩形区域内。以下是分类训练数据和检测训练数据: 超级帅气又非常能干的工程师 我们开始对使用 Apache MXNet 和 Caffe 来训练 SSD 的体验进行比较。明显动机是以分布式方式训练这些新架构,而不降低准确性。有关架构的更多信息,请参阅“SSD: Single Shot MultiBox Detector”。 训练工具  对于这组实验,我们尝试了几款 […]

Read More

通过机器学习自动优化 DBMS

本客座文章由卡内基梅隆大学的 Dana Van Aken、Geoff Gordon 和 Andy Pavlo 发布。本项目演示学术研究人员如何利用我们的 AWS Cloud Credits for Research Program 实现科学突破。点击:原文链接 数据库管理系统 (DBMS) 是所有数据密集型应用程序最重要的组成部分。它们可以处理大量数据和复杂工作负载。但它们拥有成百上千的配置“开关”,控制了诸如用于缓存的内存量以及将数据写入存储的频率等诸多因素,因此管理起来很困难。组织通常会聘请专家来帮助完成优化活动,但对许多组织来说专家的费用过于高昂。 卡内基梅隆大学数据库研究组的学生和研究人员开发了一款新工具 OtterTune,它可以针对 DBMS 配置开关自动查找较佳的设置。其目标是让每个人都可以轻松部署 DBMS,即使是毫无数据库管理专业知识的人。 与其他 DBMS 配置工具不同,OtterTune 利用在优化之前的 DBMS 部署期间获得的知识来优化新的部署。这可以显著缩短优化新 DBMS 部署所需的时间以及减少所需的资源。为此,OtterTune 维护了一个存储库,用于存储在之前的优化会话中收集的优化数据。它利用此类数据来构建机器学习 (ML) 模型,以捕获 DBMS 对不同配置的响应方式。OtterTune 使用这些模型来指导新应用程序的试验,进而推荐可改善最终目标 (例如,减少延迟或提高吞吐量) 的设置。 在本文中,我们将讨论 OtterTune ML 管道中的每一个组件,并演示这些组件如何彼此交互以优化 DBMS 配置。然后,我们将通过比较 OtterTune 推荐的最佳配置与数据库管理员 (DBA) 及其他自动优化工具选择的配置的性能,评估 OtterTune 对 MySQL 和 Postgres […]

Read More

AWS 深度学习之旅

如果您和我一样,就会对人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习这些主题有极大兴趣和深感兴奋。AI、ML 和深度学习的应用越来越广泛,对我来说,这意味着艾萨克·阿西莫夫博士的科幻小说、《星球大战》中机器和医疗的进步,以及让柯克船长和他的《星际迷航》舰员能够“前往没有人去过的地方”的那些技术都可成为现实。 大多数对前述主题感兴趣的人都熟悉深度学习支持的 AI 和 ML 解决方案,如实现图像和视频分类的卷积神经网络、语音识别、自然语言接口和推荐引擎。但是,设置基础设施、环境和工具,让数据科学家、机器学习实践者、研究科学家和深度学习爱好者/拥护者能够深入钻研这些技术并不总是那么容易。大多数开发人员都渴望能够快速上手深度学习,从而使用深度学习技术来训练模型和开发解决方案。 因此,无论您是经验丰富的数据科学家,还是急切想在这方面入门的开发人员,我都乐意分享一些资源,帮助您快速构建深度学习解决方案。 深度学习资源 Apache MXNet 是 Amazon 选择的深度学习框架。借助强大的 Apache MXNet 框架和 NVIDIA GPU 计算,您可以在 AWS 云中方便地启动您的可扩展深度学习项目和解决方案。随着您开始探索 MxNet 深度学习,有很多自助教程和数据集可供您使用: 启动 AWS 深度学习 AMI:该指南可引导您完成基于 Ubuntu 启动 AWS 深度学习 AMI 的步骤 MXNet – 创建计算机视觉应用程序:该实践教程使用预构建的笔记本指导您完成使用神经网络实现计算机视觉应用程序来识别手写数字的整个过程 AWS 机器学习数据集: AWS 在您可以免费访问的 AWS Marketplace 中托管机器学习数据集。这些大型数据集可供任何人用来分析数据,而无需下载或存储这些数据。 预测和提取 – 学习使用预先训练的模型来进行预测:该实践课程将指导您借助预先训练的模型并使用完整 Imagenet 数据集来进行预测和特征提取。 AWS 深度学习 AMI […]

Read More

如何使用Apache Mahout在 Amazon Elastic Mapreduce上构建推荐系统

本篇博文首先简单介绍了机器学习,并给出了Apache Mahout项目的背景情况以及推荐系统中需要注意的一些细节,然后我们会构建一个电影推荐系统并写一个简单的web服务来提供给客户端查询结果。最后我们会列出学习和参与到Mahout社区中的一些方法。 机器学习 机器学习植根于人工智能,这意味着机器学习工具具有对数据问题的认知和自动决策能力,但是目前的机器学习算法并不包含真正意义上的计算思想。尽管如此,机器学习经常采用某种类型的自动化决策,并采用迭代的方式来最大化或最小化与模型性能相关的特征值。 机器学习领域包含许多主题和方法,通常有分类、聚类以及推荐等。 分类是基于其他已知(独立)变量的组合来预测未知(从属)变量的过程,例如预测银行的客户流失或某项音乐服务的订阅者数量。在这两种情况下,我们使用关于客户的已知变量来预测他们停止使用相关服务的趋势。 下表列出了几个可能的已知变量: 变量类型 例子 用户信息 城市、州、年龄、性别 行为方式 银行客户消费习惯、用户播放特定艺术家音乐的频率 环境因素 银行客户的费用评估、用户播放音乐时遭遇缓冲的频率 在进行分类工作时,我们通常针对包含从属变量真实取值的数据进行训练,然后通过比较留存测试数据的预测值和真实值的差距来评估模型的性能。 聚类是寻找事物集合和分组的过程。在几何学中,我们经常讨论N维空间中的聚类向量。举个例子,下面图中在二维空间中展示了四对由向量代表的人,每一个维度是一种支出类别,在本例中是娱乐支出和杂项支出。 左上角图中显示两人的支出数量是相近的,但是消费习惯则完全指向了不同的方向,所以这两人是不相似的。基于同样的原因,左下图中的两人就拥有相近的消费习惯。当然通常我们在分类时引入的维度是多于两个的,甚至是成千上万的维度,并且从数学上可以推广到任意有限的维度空间。 聚类的关键在于我们用来定义相似性的距离度量或者测量方法。一些常用的方法如欧几里德距离、余弦相似度(相似向量间的夹角的余弦值接近0,反之则接近1)以及Tanimoto系数(两个向量相同点占两个向量所有点的比例)。 推荐系统通常接收数据输入,通常是基于行为的数据,然后预测用户最终会倾向于哪个选项。过去十年推荐系统的流行很大程度上得益于Netflix Prize的推广,它在2006年到2009年间奖励给那些击败Netflix现有推荐系统的人。 推荐系统的性能以预测值和真实值之间的比较来得出,在生产系统中通常还结合A/B测试来进行优化。 Apache Mahout 大多数的Hadoop发行版本都包含了Apache Mahout,这其中就有Apache Bigtop和EMR。本质上Apache Mahout是一个机器学习的算法库,包含分类、聚类以及推荐等多种工具,可以被用于计算相似性和生成用户推荐等目的。Mahout使用Hadoop的Mapreduce框架来执行具体的计算过程,现在也支持新的计算框架,比如UC Berkeley’s AMPLab的Spark。 Mahout第一次bug修复发生在2008年1月,直到本篇博文写就之时,总共有1700个Jira tickets,其中54个依然是open状态。时至今日,社区中的贡献者和用户仍然在不停地针对代码和文档进行优化工作。 推荐系统 大多数人感觉到推荐系统的存在是从网页开始的,后台推荐系统会将结果显示在用户浏览网页的某一部分之上。这些包含推荐结果的网页帮助用户找到想买的商品、想听的音乐、想看的电影、想雇佣的人,甚至是约会的对象。 GroupLens研究团队于上个世纪90年代早期构建了USENET文章推荐系统,自此推荐系统技术开始了快速发展。随着时间的推移,推荐对象本身也发生了变化,除了新的文章,还有大量的在线行为值得分析,比如用户在网页上的点击链接行为;点赞和档案浏览;购物行为以及听音乐和看电影。 这些发展提供了基于用户行为进行推荐的可能性,能够帮助我们进一步改进推荐系统。 在USENET示例中,用户扫描作者和主题的文章列表,点击,阅读和关闭文章。 在线零售网站,购物者搜索产品,浏览产品页面,点击照片放大,阅读评论,并将产品添加到购物车。 在流媒体音乐网站上,音乐消费者搜索艺术家或专辑,播放曲目,通过曲目快速播放,并将艺术家添加到收藏夹,流媒体视频网站的工作方式类似。 在专业或个人联系的社交网站上,用户搜索并与其他人互动。 每个示例包括用户以某种方式与某些类型的项目进行交互的用户。 构建推荐系统 为了说明如何在EMR上通过Mahout建立分析型作业,我们决定构建一个电影推荐系统。我们会使用用户打分的电影评分数据,这些数据由GroupLens团队提供。推荐系统最终会为每一位用户推荐自己最感兴趣的电影。 1.  登录AWS账户 2.  配置EMR ruby客户端 3.  启动EMR集群 ./elastic-mapreduce –create –alive –name mahout-tutorial […]

Read More

Amazon Rekognition 现支持名人人脸识别

AWS在2016年底的re:Invent大会上发布了基于深度学习的图像分析服务Amazon Rekognition, 可以用以检测对象、场景和面孔,可以搜索和比较面孔,还可以识别图像中的不当内容。Amazon Rekognition 通过一系列简单的 API 来提供强大且准确的图像分析功能,消除了在应用程序中构建图像识别功能的复杂性。您无需具备计算机视觉或深度学习专业能力,即可利用 Rekognition 可靠的图像分析功能。借助 Rekognition API,您可以轻松快速地在任何 Web 应用程序、移动应用程序或互联设备应用程序中构建图像分析功能。 最近,AWS又为Amazon Rekognition增加了新的功能——名人识别。这个功能可以识别在政治、娱乐、体育、媒体、商业等各个领域的名人。名人识别是全球性的功能,而名人的名单也会不断增加。 要使用名人识别的功能,只需调用新增的RecognizeCelebrities API。此API首先检测图像中的人脸,然后返回匹配出的名人信息,和该名人在IMDB上的链接(如果有)。 您现在就可以使用AWS管理控制台,通过简单的上传或者拖拽(不会存储您的图像),体验名人识别的功能。 那我们再来看看Amazon Rekognition都能够识别哪些名人吧。 Amazon Rekognition已经能够识别出新科法网冠军,年仅20岁的拉脱维亚新星奥斯塔彭科。 Amazon Rekognition还能够识别出“国民老公”王思聪和他的父亲王健林。 利用Amazon Rekogntion,妈妈再也不用担心我分不清楚王珞丹和白百何了。 如此强大的Rekognition API 让您能够轻松地在应用程序中构建强大的视觉搜索和发现功能。Amazon Rekognition 已经与常用的 AWS 服务 (如 Amazon S3 和 AWS Lambda) 无缝集成,同时能够提供一致的响应时间而无需预置额外的容量;而且您只需为您分析的图像和存储的面孔元数据付费。无最低费用,无预先承诺。 Amazon AI一致致力于构建人人都能使用的人工智能环境,使每一位开发人员都能能找到适合的人工智能解决方案,更多信息,请参见: https://aws.amazon.com/cn/amazon-ai/ (注: 文章中的图片均来自互联网)   作者介绍 王宇博 AWS资深产品拓展经理,主要负责AWS大数据、人工智能、高性能计算相关服务和解决方案在中国的业务拓展。 在加入AWS之前,他在IBM担任资深产品经理,主要负责虚拟化、云计算等相关产品线在中国的市场战略推广及业务发展。 他具有近15年的IT行业经验,涉及软件开发、技术咨询、解决方案销售、产品策划与管理等领域。

Read More

程序员的深度学习入门指南

本文根据费良宏在2016QCon全球软件开发大会(上海)上的演讲整理而成。 今天我想跟大家分享的话题与深度学习有关。事实上,深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。今天的内容,不会涉及深度学习的理论知识,更多想从程序员的视角出发,让大家观察一下深度学习对我们程序员意味着什么,以及我们如何能够利用这样一个高速发展的学科,来帮助程序员提升软件开发的能力。 前言 1973年,美国上映了一部热门的科幻电影叫做《Westworld》,三年之后又有一个续集叫做《Futureworld》。这部电影在80年代初被引进到中国叫《未来世界》。那部电影对我来讲简直可以说得上是震撼。影片中出现了很多机器人,表情丰富的面部下面都是集成电路板。这让那时候的我觉得未来世界都是那么遥远、那么样的神秘。时间转到了2016年,很多朋友可能都在追看HBO斥巨资拍摄的同一个题材的系列剧《Westworld》。如果前两部电影还是局限在机器人、人工智能这样的话题,2016年的新剧则在剧情、以及对于人工智能的思考方面有了很大的突破。不再渲染机器人是否会威胁到人类,而是在探讨 “Dreams are mainly memories“这一类更具哲理的问题。记忆究竟如何影响了智能这个话题非常值得我们去思考,也给我们一个很好的启示 – 今天,人工智能领域究竟有了怎样的发展和进步。 今天我们探讨的话题不仅仅是简单的人工智能。如果大家对深度学习感兴趣,我相信各位一定会在搜索引擎上搜索过类似相关的关键字。我在Google上以deep learning作为关键字得到了2,630万个搜索的结果。这个数字比一周之前足足多出了300多万的结果。这个数字足以看得出来深度学习相关的内容发展的速度,人们对深度学习的关注也越来越高。 从另外的一个角度,我想让大家看看深度学习在市场上究竟有多么热门。从2011年到现在一共有140多家专注人工智能、深度学习相关的创业公司被收购。仅仅在2016年这种并购就发生了40多起。其中最疯狂的是就是Google,已经收购了 11 家人工智能创业公司,其中最有名的就是击败了李世石九段的 DeepMind。排名之后的就要数 Apple、Intel以及Twitter。以Intel 公司为例,仅在今年就已经收购了 3 家创业公司,Itseez、Nervana 和 Movidius。这一系列大手笔的并购为了布局人工智能以及深度学习的领域。 当我们去搜索深度学习话题的时候,经常会看到这样的一些晦涩难懂的术语:Gradient descent(梯度下降算法)、Backpropagation(反向传播算法)、Convolutional Neural Network(卷积神经网络)、受限玻耳兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)等等。如你打开任何一篇技术文章,你看到的通篇都是各种数学公式。大家看到下面左边的图,其实并不是一篇高水准的学术论文,而仅仅是维基百科关于玻耳兹曼机的介绍。维基百科是科普层面的内容,内容复杂程度就超过了大多数数学知识的能力。 右边的那张图则是深度学习很流行的深度学习框架Theano 的一个简单的例子。对于大多数程序员而言学习这一类框架和程序代码的时候更让人抓狂,大段代码我们完全不明就里。我们看到的很多概念,对很多程序员来说觉得非常陌生,所以这确实是对程序员的一个很大的挑战。 在这样的背景之下,我今天的的话题可以归纳成三点:第一,我们为什么要学习深度学习;第二,深度学习最核心的关键概念就是神经网络,那么究竟什么是神经网络;第三,作为程序员,当我们想要成为深度学习开发者的时候,我们需要具备怎样的工具箱,以及从哪里着手进行开发。 为什么要学习深度学习 首先我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中,最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方?我非常喜欢Andrew Ng(吴恩达)曾经用过的一个比喻。他把深度学习比喻成一个火箭。这个火箭有一个最重要的部分,就是它的引擎,目前来看在这个领域里面,引擎的核心就是神经网络。大家都知道,火箭除了引擎之外还需要有燃料,那么大数据其实就构成了整个火箭另外的重要组成部分——燃料。以往我们谈到大数据的时候,更多是强调存储和管理数据的能力,但是这些方法和工具更多是对于以往历史数据的统计、汇总。而对于今后未知的东西,这些传统的方法并不能够帮助我们可以从大数据中得出预测的结论。如果考虑到神经网络和大数据结合,我们才可能看清楚大数据真正的价值和意义。Andrew Ng就曾经说过“我们相信(神经网络代表的深度学习)是让我们获得最接近于人工智能的捷径”。这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。 其次,随着我们进行数据处理以及运算能力的不断提升,深度学习所代表的人工智能技术和传统意义上人工智能技术比较起来,在性能上有了突飞猛进的发展。这主要得益于在过去几十间计算机和相关产业不断发展带来的成果。在人工智能的领域,性能是我们选择深度学习另一个重要的原因。 这是一段Nvidia 在今年公布的关于深度学习在无人驾驶领域应用的视频。我们可以看到,将深度学习应用在自动驾驶方面,仅仅经历了3千英里的训练,就可以达到什么样的程度。在今年年初进行的实验上,这个系统还不具备真正智能能力,经常会出现各种各样的让人提心吊胆的状况,甚至在某些情况下还需要人工干预。但经过了3千英里的训练之后,我们看到在山路、公路、泥地等各种复杂的路况下面,无人驾驶已经有了一个非常惊人的表现。请大家注意,这个深度学习的模型只经过了短短几个月、3千英里的训练。如果我们不断完善这种模型的话,这种处理能力将会变得何等的强大。这个场景里面最重要的技术无疑就是深度学习。我们可以得出一个结论:深度学习可以为我们提供强大的能力,如果程序员拥有了这个技术的话,无异于会让每个程序员如虎添翼。 神经网络快速入门 如果我们对于学习深度学习没有任何疑虑的话,接下来就一定会关心我需要掌握什么样的知识才能让我进入到这个领域。这里面最重要的关键技术就是“神经网络”。说起“神经网络”,容易混淆是这样两个完全不同的概念。一个是生物学神经网络,第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。当你向他请教神经网络的时候,他会抛出许多陌生的概念和术语让你听起来云里雾里,而你只能望而却步了。对于人工智能神经网络这个概念,大多数的程序员都会觉得距离自己有很大的距离。因为很难有人愿意花时间跟你分享神经网络的本质究竟是什么。而你从书本上读的到的理论和概念,也很让你找到一个清晰、简单的结论。 今天就我们来看一看,从程序员角度出发神经网络究竟是什么。我第一次知道神经网络这个概念是通过一部电影—1991年上映的《终结者2》。男主角施瓦辛格有一句台词:“My CPU is a neural-net processor; a learning computer.“(我的处理器是一个神经处理单元,它是一台可以学习的计算机)。从历史来看人类对自身智力的探索,远远早于对于神经网络的研究。1852年,意大利学者因为一个偶然的失误,将人类的头颅掉到硝酸盐溶液中,从而获得第一次通过肉眼关注神经网络的机会。这个意外加速了人对人类智力奥秘的探索,开启了人工智能、神经元这样概念的发展。 生物神经网络这个概念的发展,和今天我们谈的神经网络有什么关系吗?我们今天谈到的神经网络,除了在部分名词上借鉴了生物学神经网络之外,跟生物学神经网络已经没有任何关系,它已经完全是数学和计算机领域的概念,这也是人工智能发展成熟的标志。这点大家要区分开,不要把生物神经网络跟我们今天谈到的人工智能有任何的混淆。 神经网络的发展并不是一帆风顺的,这中间大概经历了三起三折的过程。 大约在1904年,人类已经对人脑的神经元有了最初步的认识和了解。1943年的时候,心理学家麦卡洛克 (McCulloch) 和数学家 Pitts […]

Read More