神经网络软件,人工神经网络的应用

神经网络软件,人工神经网络的应用 人工智能神经网络软件 有了这些发现,研究人员就可以了解到分类器在低级特性中所发现的属性——ASCII文本和特定类型指令的使用。 语音合成一直以来都…

神经网络软件,人工神经网络的应用

人工智能神经网络软件

有了这些发现,研究人员就可以了解到分类器在低级特性中所发现的属性——ASCII文本和特定类型指令的使用。

语音合成一直以来都有各种各样的拼接(stitching)机制,但是现在,艺术模型的状态是产生原始音频信号输出的大的卷积(例如WaveNet)。

相比之下,Software2.0是用神经网络权重编写的。没有人参与这段代码的编写过程,因为权重有很多(典型的网络可能有数百万个权重),并且直接用权重进行编码是很困难的(我尝试过)。相反,我们对一个理想程序的行为指定一些约束(例如,一个样本的输入输出对数据集),并使用可用的计算资源来搜索程序空间中满足约束条件的程序。在神经网络的例子中,我们把搜索限制在程序空间的一个连续的子集,在这个空间中,搜索过程可以利用反向传播和随机梯度下降奏效。

它具有高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一个矩阵乘法序列要容易得多。

如果你把神经网络看成是软件栈而不是仅仅只是个很好的分类器的话,很快你就会发现它在变革整个软件方面具有庞大的优势和潜能。

神经网络 框架

低级激活位置在PE文件标头和区段之间的分布,激活的总体分布(左)和良好或恶意软件子集的激活(右),UNKNOWN表示文件有效范围之外的区域,NULL表示空节名称

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CMSIS-NN之类的库太底层,需要设置的参数众多,不够灵活,只能应用在比较传统的单路径网络上。 而新的网络倾向于从结构上做优化,不可避免地需要在结构上做设计和优化。 复杂的网络结构导致非常难以使用传统的底层库进行部署。 最初,NNoM在CMSIS-NN上封装了一层结构层专门用于处理复杂的网络路径并且简化了参数计算。 后来NNoM有了自己的脚本可以一键生成相应的C文件,更进一步提升了使用性。 新的纯C后端也使得使用NNoM后,网络的部署几乎没有平台的限制。

从长期来看,软件2.0的未来是光明的,因为很多人都越来越清楚,如果有朝一日我们能开发出AGI(通用人工智能)的话,那一定是用软件2.0写成的。

软件2.0不会取代1.0(实际上,需要大量的1.0基础架构来进行“编译”2.0代码的训练和推测),但是它将会接管越来越多的软件1.0的责任。让我们来看看一些正在进行的过渡的例子,以使其更加具体:

分类器的端到端分析采用了与人工分析特性非常相似的原理,这足以保证它所捕获的信息人类可以理解。

在MCU上做神经网络需要使用者具备一些简单的机器学习的概念,比如卷积层,全连接层,和Keras或是其他工具的初步技巧。

NNoM默认使用纯C后端,同时支持CMSIS-NN/DSP后端。选择CMSIS后端后,会有5倍左右的性能提升.

深度神经网络软件excel

机器人技术将问题分解为感知、姿态估计、规划、控制、不确定性建模等,使用显式表示和算法多于中间表示。我们还没有完全做到这一点,但加州大学伯克利分校和谷歌的研究表明,软件2.0或许能够更好地代表所有这些代码。

为什么我们更喜欢将复杂的程序移植到软件2.0中呢?一个简单的答案是它们在实践中表现得更好。但是,还有很多其他的方便的理由让我们选择这个堆栈。让我们来看看Software2.0(例如,一个ConvNet)的相比Software1.0(例如,一个生产级的C++代码库)的好处。

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0堆栈可以以不直观和令人尴尬的方式失败,例如,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情况下,是很难正确地分析和检查的。

事实证明,在现实世界中,大部分的问题具有收集数据要比明确地编写程序容易得多的性质。未来,大部分程序员不再需要维护复杂的软件库,编写复杂的程序,或者分析程序的运行时间。他们需要收集、整理、操作、标记、分析和可视化提供给神经网络的数据。

神经网络作图

嵌入空间可以编码分类器已经了解的关于单个字节之间的关系,并且确定某些字节是否因为它们对分类器的决定具有隐含的重要性而被区别对待。为了梳理出这些关系,研究人员将使用两种方法:(1)MDS(multi-dimensionalscaling),多维尺度分析,是一种降维算法,它试图找到一个映射将高维空间的数据映射到低维空间中,并且这个映射要尽可能的保持数据点之间的距离不变。

(2)DBSCAN聚类,基于密度的方法的特点是不依赖于距离,而是依赖于密度,从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发,不断向密度可达的区域扩张,从而得到一个包含核心点和边界点的最大化区域,区域中任意两点密度相连。降维技术允许研究人员从高维嵌入空间移动到近似二维空间中,进而将其视觉化,同时仍然保留数据点的整体结构和组织。同时,聚类技术允许研究人员识别密集的点群,以及没有邻近点的离群点。离群点会被模型视为“特殊”数据点,因为只有密集的点集群可以互换使用。

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