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原标题:三分钟看懂核心:

自从2012年以来,(deep learning)就以一种势如破竹之势了一个个的。面对的快速,你不想了解它的基本吗?

想搞清楚什么是,要先从说起,自从 1956 年们在达特茅斯(dartmouth conferences)上确认这个以来,就不乏关于妙想,我们着拥有五感(甚至更多)力以及方式的。如今,虽然的局面还没有出现,但是稍微弱一点的已经其道了,比如:多等。

是实现的一种重要方法。的来自早期的者,简单来说,就是使用,从习并自动归纳总结成,最后使用做出推断或。与传统的不同,我们使用大量的送给,这个过程叫做“”。

( deep learning )是中近年来备受重视的一支,于类,但今日的和它的前身已截然不同,目前最好的和辨识都是以来完成,像各的ai,以及此前红遍小巷的alphago都是基于,仅仅是不同。

的基础是,实现的是。只要有充足的足够快的算力,得出的“结果”(上呈现的某种化),就会更加准确。目前,基于这种化,可以在下来更好解释。

也被称为,是的重要分支,目前是很多ai实现的基础。自从在和中展现出性后,使用的就呈式。

目前这些方法被大量在ai等。在很多,跟早期的提取或制定不同,的优越来自于在大量上使用习方法,从原始中提取高级的力,从而对输入进行有效的表示。

实际上,这种表示的过程就包含对大量计算的过程,因为针对某种特定的最终呈现的超高的准确性,是以超高的计算复杂度为代价的。

而通常我们所说的计算,尤其是gpu,就是的基础。因此,够在不牺牲准确性和增加的前提下,提高的和吞吐量的方法,对于在ai中更广泛的是至关重要的。

目前,一些知名大近些年的已经更多的将关注点放在针对计算的加速方法,并着手,也就是真正的。

所谓,一般是指针对的asic()。虽然传统的cpugpu也都可以拿来执行,但是这些要么计算慢,要么功耗大,这么多使得它们在很多场合是不用的。

比如,的需要,因为在过程中需要以及的变化状况,这些情况有是的,如果我们利用传统的cpu去做这个计算,因为cpu不是专职干计算的,所以它的计算慢,很可已经变成了,我们的还没有。

如果换成用gpu,计算确实要快很多,但这个的计算功耗非常大,的载无法长支撑这个,而且大会导致体,容易引发油箱。而且gpu一般昂贵,普通者也很少买得起这种使用大量gpu的。因此,在,成了必然。

(针对不同的实现)

目前上可以买到的按照处理的不同可以分为两类。

——面向和推断(inference),这个gpu可以干,cpu也可以干,fpga也可以干。但如果的,则干得更好。因为是干这个的,相当于是“”。

——推断加速。这类就是把好的放在上跑。比如的,深鉴的dpu,的bpu都是这类。

如果按使用划分,主要分为和。

目前的人工包括和推断两个环节。由于需要大量去人工,因此主要在进行。比如在的ai上推出的——这是全ai。而更侧重低和,目前的主要在这个。

那么,是如何的呢?在,一个子被称为。最初的通常只有几层的。而通常有更多的层数,今天的一般在五层以上,甚至达到一千多层。

目前在中使用的解释是:将所有输入到的第一层之后,该层的加权和可以被解释为表示不同的低阶。随着层数的加深,这些被,从而代表更高阶的。

当然,一片在指甲盖大小的面积上了超过 55 亿个的 ai不可只用来拍这么简单。目前上已经有处理等,还会增加包含arai 等更的类型。

那么自动处理这些,在层面的如何的?

以ai一只在混乱背景中的咪为例,当进入中的在表层时,该层的加权可被“认定”为一直老虎,但当随着加权层数的不断增加,显现的结果就会越来越精确,不仅中是一只,而且还进一步出的周围:有一片草地,是蓝的,站在上等等更高阶的。

在近些年巨大,主要是由三个因素导致的。

首先是所需的。一个有效的表示需要大量的。目前facebook每天超过3.5亿张,每小时产生2.5pb的,youtube每分钟有300小时的被上传。因此,商和许多有的来。

其次是充足的计算。和的提供了充足的,使得在合理的内成为可。

最后,的极大地提高了准确性并拓宽了dnn的范围。早期的dnn打开了的。它激发了许多的(大多数都是的),这使得众多者和够很容易的使用dnn。

目前,dnn已经广泛到各个,包括和和等。可以预见的是,必将也会在(例如,和),(例如结构性,控制),天气和中有更多深入的。

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