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ioat2 什么,不懂編程可以學(xué)Linux內(nèi)核嗎

云知道內(nèi)核

我用通俗的方式打個(gè)比方，如果我們把一個(gè)人的特征進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)，然后判斷他是什么性別，我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以這樣來表示，中間的黑箱就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這個(gè)黑箱過程是一個(gè)很復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)就是所謂的隱層節(jié)點(diǎn)，隱層節(jié)點(diǎn)相互之間連接是通過線性結(jié)構(gòu)連接的，他們可以是一層也可以是多層，每一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)可以是任意的，當(dāng)調(diào)整好結(jié)構(gòu)之后，數(shù)據(jù)就可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出特定的模型，這個(gè)模型中隱含了數(shù)據(jù)的模式，在未來遇到不曾遇到的數(shù)據(jù)之后這些數(shù)據(jù)就會(huì)通過學(xué)習(xí)到的結(jié)構(gòu)得出想要解決的目標(biāo) 。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在通過構(gòu)建多層次（輸入層、隱層、輸出層）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)更有用的特征，能夠構(gòu)建復(fù)雜的人工智能模型，從而模擬人腦解決人工智能問題 。2006年Hinton等人提出“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以后，人工智能在技術(shù)上經(jīng)過5-8年的沉淀后獲得突破性進(jìn)展，自2012年以來，以“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）”和“遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）”為主的深度學(xué)習(xí)模型使得復(fù)雜任務(wù)分類準(zhǔn)確率大幅提高，相比其他算法效果和效率改善顯著，從而推動(dòng)了以圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別以及語(yǔ)義理解技術(shù)為核心的人工智能的的快速發(fā)展 。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)旨在用簡(jiǎn)單的獨(dú)立結(jié)構(gòu)構(gòu)建出復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型 。在單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間是簡(jiǎn)單的線性模型，而當(dāng)層數(shù)變多，節(jié)點(diǎn)數(shù)變多的時(shí)候，整個(gè)模型構(gòu)建出了非線性的特征，具有強(qiáng)大的數(shù)學(xué)模型效果，通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出適合特定數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而適應(yīng)極為復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)情況 。深度學(xué)習(xí)用通俗的說法來看，就是層數(shù)較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。最基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是最基礎(chǔ)的模型，其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的邏輯結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方式都基于這個(gè)模型 。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以看作是一個(gè)黑箱子，外部很多觀測(cè)到的特征，這些特征按照模型要求作為輸入節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)在這些節(jié)點(diǎn)中按照自己的特征輸入，這個(gè)模型的目的是通過一個(gè)較為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)得到目標(biāo)值 。其實(shí)不用把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)想得有多么高深，其實(shí)中間的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接只是最簡(jiǎn)單的線性方程 。我用通俗的方式打個(gè)比方，如果我們把一個(gè)人的特征進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)，然后判斷他是什么性別，我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以這樣來表示，中間的黑箱就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這個(gè)黑箱過程是一個(gè)很復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)就是所謂的隱層節(jié)點(diǎn)，隱層節(jié)點(diǎn)相互之間連接是通過線性結(jié)構(gòu)連接的，他們可以是一層也可以是多層，每一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)可以是任意的，當(dāng)調(diào)整好結(jié)構(gòu)之后，數(shù)據(jù)就可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出特定的模型，這個(gè)模型中隱含了數(shù)據(jù)的模式，在未來遇到不曾遇到的數(shù)據(jù)之后這些數(shù)據(jù)就會(huì)通過學(xué)習(xí)到的結(jié)構(gòu)得出想要解決的目標(biāo) 。
在這里，對(duì)輸入端特征的選取和把目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化成模型的輸出是需要去嘗試的，當(dāng)可以將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理的問題之后，隱層結(jié)構(gòu)的構(gòu)建也是需要經(jīng)驗(yàn)的 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的幾個(gè)概念就是前向反饋，反向反饋，權(quán)重更新，具體來說我可以用單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程做一個(gè)解釋 。我們給定了樣本的輸入值x,樣本的輸出值y,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重w，這個(gè)單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表現(xiàn)為如下形式：我們?cè)谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)步驟都有一個(gè)權(quán)重w，那利用這組輸出權(quán)重與我們的樣本輸出值會(huì)形成一個(gè)誤差值我們現(xiàn)在要做的是，根據(jù)這個(gè)誤差來自動(dòng)調(diào)整我們的權(quán)重，并且權(quán)重變化方向是收斂結(jié)果走的，這里我們用了梯度下降方法 。
【ioat2 什么,不懂編程可以學(xué)Linux內(nèi)核嗎】這是某一個(gè)節(jié)點(diǎn)的梯度變化過程：盡管這是單層的訓(xùn)練過程，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程是一個(gè)疊加，我們所謂的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在維圖像上用一個(gè)卷積操作做了一個(gè)節(jié)點(diǎn)的編碼，過程也是類似的 ?，F(xiàn)在所謂的深度學(xué)習(xí)就是層數(shù)很深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，近年來隨著計(jì)算性能的提升，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的發(fā)展，很多過去的人工智能任務(wù)得以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)end-to-end得實(shí)現(xiàn) 。

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