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人工智能模型訓練（人工智能模型訓練平臺）

發(fā)布時間：2023-03-12 07:24:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 62 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能模型訓練的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、AI人工智能-CNN概念輕松入門
2、人工智能教育有什么好處？
3、人工智能計算中心有什么用途？
4、人工智能建模的5種類型

人工智能模型訓練（人工智能模型訓練平臺）

一、AI人工智能-CNN概念輕松入門

假設給定一張圖（可能是字母X或者字母O），通過CNN即可識別出是X還是O，如下圖所示，那怎么做到的呢

如果采用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，則需要讀取整幅圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入（即全連接的方式），當圖像的尺寸越大時，其連接的參數(shù)將變得很多，從而導致計算量非常大。

而我們?nèi)祟悓ν饨绲恼J知一般是從局部到全局，先對局部有感知的認識，再逐步對全體有認知，這是人類的認識模式。在圖像中的空間聯(lián)系也是類似，局部范圍內(nèi)的像素之間聯(lián)系較為緊密，而距離較遠的像素則相關(guān)性較弱。因而，每個神經(jīng)元其實沒有必要對全局圖像進行感知，只需要對局部進行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。這種模式就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中降低參數(shù)數(shù)目的重要神器：局部感受野。

如果字母X、字母O是固定不變的，那么最簡單的方式就是圖像之間的像素一一比對就行，但在現(xiàn)實生活中，字體都有著各個形態(tài)上的變化（例如手寫文字識別），例如平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、微變形等等，如下圖所示：

我們的目標是對于各種形態(tài)變化的X和O，都能通過CNN準確地識別出來，這就涉及到應該如何有效地提取特征，作為識別的關(guān)鍵因子。

回想前面講到的“局部感受野”模式，對于CNN來說，它是一小塊一小塊地來進行比對，在兩幅圖像中大致相同的位置找到一些粗糙的特征（小塊圖像）進行匹配，相比起傳統(tǒng)的整幅圖逐一比對的方式，CNN的這種小塊匹配方式能夠更好的比較兩幅圖像之間的相似性。如下圖：

以字母X為例，可以提取出三個重要特征（兩個交叉線、一個對角線），如下圖所示：

假如以像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色，則字母X的三個重要特征如下：

那么這些特征又是怎么進行匹配計算呢？（不要跟我說是像素進行一一匹配的，汗?。?/p>

這時就要請出今天的重要嘉賓：卷積。那什么是卷積呢，不急，下面慢慢道來。

當給定一張新圖時，CNN并不能準確地知道這些特征到底要匹配原圖的哪些部分，所以它會在原圖中把每一個可能的位置都進行嘗試，相當于把這個feature（特征）變成了一個過濾器。這個用來匹配的過程就被稱為卷積操作，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡名字的由來。

卷積的操作如下圖所示：

是不是很像把毛巾沿著對角卷起來，下圖形象地說明了為什么叫「卷」積

在本案例中，要計算一個feature（特征）和其在原圖上對應的某一小塊的結(jié)果，只需將兩個小塊內(nèi)對應位置的像素值進行乘法運算，然后將整個小塊內(nèi)乘法運算的結(jié)果累加起來，最后再除以小塊內(nèi)像素點總個數(shù)即可（注：也可不除以總個數(shù)的）。

如果兩個像素點都是白色（值均為1），那么1 1 = 1，如果均為黑色，那么(-1) (-1) = 1，也就是說，每一對能夠匹配上的像素，其相乘結(jié)果為1。類似地，任何不匹配的像素相乘結(jié)果為-1。具體過程如下（第一個、第二個……、最后一個像素的匹配結(jié)果）：

根據(jù)卷積的計算方式，第一塊特征匹配后的卷積計算如下，結(jié)果為1

對于其它位置的匹配，也是類似（例如中間部分的匹配）

計算之后的卷積如下

以此類推，對三個特征圖像不斷地重復著上述過程，通過每一個feature（特征）的卷積操作，會得到一個新的二維數(shù)組，稱之為feature map。其中的值，越接近1表示對應位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示對應位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示對應位置沒有任何匹配或者說沒有什么關(guān)聯(lián)。如下圖所示：

可以看出，當圖像尺寸增大時，其內(nèi)部的加法、乘法和除法操作的次數(shù)會增加得很快，每一個filter的大小和filter的數(shù)目呈線性增長。由于有這么多因素的影響，很容易使得計算量變得相當龐大。

為了有效地減少計算量，CNN使用的另一個有效的工具被稱為“池化(Pooling)”。池化就是將輸入圖像進行縮小，減少像素信息，只保留重要信息。

池化的操作也很簡單，通常情況下，池化區(qū)域是2 2大小，然后按一定規(guī)則轉(zhuǎn)換成相應的值，例如取這個池化區(qū)域內(nèi)的最大值（max-pooling）、平均值（mean-pooling）等，以這個值作為結(jié)果的像素值。

下圖顯示了左上角2 2池化區(qū)域的max-pooling結(jié)果，取該區(qū)域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

池化區(qū)域往左，第二小塊取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

其它區(qū)域也是類似，取區(qū)域內(nèi)的最大值作為池化后的結(jié)果，最后經(jīng)過池化后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行同樣的操作，結(jié)果如下：

最大池化（max-pooling）保留了每一小塊內(nèi)的最大值，也就是相當于保留了這一塊最佳的匹配結(jié)果（因為值越接近1表示匹配越好）。也就是說，它不會具體關(guān)注窗口內(nèi)到底是哪一個地方匹配了，而只關(guān)注是不是有某個地方匹配上了。

通過加入池化層，圖像縮小了，能很大程度上減少計算量，降低機器負載。

常用的激活函數(shù)有sigmoid、tanh、relu等等，前兩者sigmoid/tanh比較常見于全連接層，后者ReLU常見于卷積層。

回顧一下前面講的感知機，感知機在接收到各個輸入，然后進行求和，再經(jīng)過激活函數(shù)后輸出。激活函數(shù)的作用是用來加入非線性因素，把卷積層輸出結(jié)果做非線性映射。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，激活函數(shù)一般使用ReLU(The Rectified Linear Unit，修正線性單元)，它的特點是收斂快，求梯度簡單。計算公式也很簡單，max(0,T)，即對于輸入的負值，輸出全為0，對于正值，則原樣輸出。

下面看一下本案例的ReLU激活函數(shù)操作過程：

第一個值，取max(0,0.77)，結(jié)果為0.77，如下圖

第二個值，取max(0,-0.11)，結(jié)果為0，如下圖

以此類推，經(jīng)過ReLU激活函數(shù)后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行ReLU激活函數(shù)操作，結(jié)果如下：

通過將上面所提到的卷積、激活函數(shù)、池化組合在一起，就變成下圖：

通過加大網(wǎng)絡的深度，增加更多的層，就得到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡，如下圖：

全連接層在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中起到“分類器”的作用，即通過卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡后，再經(jīng)過全連接層對結(jié)果進行識別分類。

首先將經(jīng)過卷積、激活函數(shù)、池化的深度網(wǎng)絡后的結(jié)果串起來，如下圖所示：

由于神經(jīng)網(wǎng)絡是屬于監(jiān)督學習，在模型訓練時，根據(jù)訓練樣本對模型進行訓練，從而得到全連接層的權(quán)重（如預測字母X的所有連接的權(quán)重）

在利用該模型進行結(jié)果識別時，根據(jù)剛才提到的模型訓練得出來的權(quán)重，以及經(jīng)過前面的卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡計算出來的結(jié)果，進行加權(quán)求和，得到各個結(jié)果的預測值，然后取值最大的作為識別的結(jié)果（如下圖，最后計算出來字母X的識別值為0.92，字母O的識別值為0.51，則結(jié)果判定為X）

上述這個過程定義的操作為”全連接層“(Fully connected layers)，全連接層也可以有多個，如下圖：

將以上所有結(jié)果串起來后，就形成了一個“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”（CNN）結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

綜述：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要由兩部分組成，一部分是特征提?。ň矸e、激活函數(shù)、池化），另一部分是分類識別（全連接層），著名的手寫文字識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖：

CNN進化歷史：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）近年來取得了長足的發(fā)展，是深度學習中的一顆耀眼明珠。CNN不僅能用來對圖像進行分類，還在圖像分割（目標檢測）任務中有著廣泛的應用。CNN已經(jīng)成為了圖像分類的黃金標準，一直在不斷的發(fā)展和改進。

CNN的起點是神經(jīng)認知機模型，此時已經(jīng)出現(xiàn)了卷積結(jié)構(gòu)，經(jīng)典的LeNet誕生于1998年。然而之后CNN的鋒芒開始被SVM等模型蓋過。隨著ReLU、dropout的提出，以及GPU和大數(shù)據(jù)帶來的歷史機遇，CNN在2012年迎來了歷史突破：AlexNet。隨后幾年，CNN呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展，各種CNN模型涌現(xiàn)出來。

CNN的主要演進方向如下：

1、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)加深

2、加強卷積功能

3、從分類到檢測

4、新增功能模塊

下圖是CNN幾個經(jīng)典模型（AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet）的對比圖，可見網(wǎng)絡層次越來越深、結(jié)構(gòu)越來越復雜，當然模型效果也是越來越好：

二、人工智能教育有什么好處？

人工智能教育有什么好處？

隨著近幾年的科技方面在人工智能的的飛速發(fā)展，人工智能不僅給我們的日常生活帶來了一些新鮮的亮點。在對現(xiàn)在教育培訓方面也在慢慢發(fā)揮著它的作用。

以前老師們備課主要靠自己經(jīng)驗和一些相關(guān)教材進行備課。而現(xiàn)在呢，老師可以利用人工智能設備，可以根據(jù)以往學生們的學習中的一些主要困惑點，通過AI對大數(shù)據(jù)分析得到適合學生的教學方案。一方面會減輕老師的一些備課的負擔，一方面也提高了他的教學效率，并能更有針對性進行教學指導了?？赡茉诓痪玫膶?，我們就會實現(xiàn)人機共教，這種模式會代替老師在教學中一些機械的需要重復的知識點。使得老師能夠有更多的時間去給學生們解決一些學習上方法的指導還有一些在精神上的指導。讓老師有更多的時間給學生們?nèi)贤▽W生們有待解決的其他的問題。

而對于現(xiàn)在的學生來說，也是一件好事，通過人工智能的數(shù)據(jù)分析來檢查自己對學習的知識點的總結(jié)和預習，也提高了學生們的學習效率。讓學生們在更短的時間內(nèi)輕松掌握更多的知識。這是一個非常好的學習工具。并且學生們也會更愿意接受。大家會看到現(xiàn)在市面有許多學習類的人工智能機器人，家長們給孩子購買后，一些小朋友自己就能簡單的進行人機溝通，并在與這種人工智能機器人溝通時學到知識。

人工智能在創(chuàng)造原理上,首先會考慮模擬人類使用矛盾對立,互為參照的模式為思想基礎(chǔ)來認識世界,感知事物,醞釀愛恨情仇.如果這樣,他們會依據(jù)自己對世界的理解,經(jīng)驗形成的人生觀來改造世界, 人工智能的發(fā)展將會影響未來的軍事作戰(zhàn)方式，比如對無人作戰(zhàn)平臺的影響。有了人工智能技術(shù)，無人作戰(zhàn)平臺系統(tǒng)的智能化水平更高，平臺上的無人作戰(zhàn)飛機、無人反潛戰(zhàn)或反雷戰(zhàn)潛水器和無人戰(zhàn)車等武器既可以被作戰(zhàn)人員遠程遙控操作，也可以讓武器按預編程序自主運作，并能要求武器系統(tǒng)在短時間內(nèi)對威脅情況、打擊手段、打擊效果進行分析和判斷，進而全面提升無人作戰(zhàn)平臺系統(tǒng)的智能化水平。無人作戰(zhàn)平臺的人工智能技術(shù)在復雜局面下的應變和決策能力還有待提升“比如，在一個軍事威脅出現(xiàn)后，突然又出現(xiàn)了一個民用目標，在這種情況下，該如何判斷威脅和決策打擊?這個時候就需要人運用道德、情感和紀律等各種手段進行綜合判斷和決策，而在這方面人工智能技術(shù)與人類的智慧還有一定的距離。軍事領(lǐng)域的人工智能技術(shù)既有優(yōu)勢，也有不足。以無人作戰(zhàn)平臺為例，其最佳作戰(zhàn)方式就是將人工智能與人的判斷與決策相結(jié)合，這要求在各種軍事指揮系統(tǒng)中，人類要有對人工智能技術(shù)的否決權(quán)，并擁有最終的軍事決策權(quán)，而不是完全交由人工智能技術(shù)來決定。

三、人工智能計算中心有什么用途？

當前，各行各業(yè)對適配AI模型的訓練需求呈爆發(fā)式增長，而一個高質(zhì)量的AI模型是通過訓練和持續(xù)迭代優(yōu)化而來的。當大模型、多模態(tài)算法模型訓練逐漸成為主流，人工智能算力需求每3.5個月就翻一番，企業(yè)在AI研發(fā)中進行模型訓練的算力成本居高不下。因此，能否為企業(yè)和科研機構(gòu)提供可持續(xù)、高適配、高彈性的訓練算力成為衡量各地人工智能計算中心“含金量”的核心指標。如果沒有技術(shù)足夠成熟的訓練芯片來提供訓練算力保障，就難以保障平臺產(chǎn)出算法模型的效率，那么以億為成本而建設的人工智能計算中心也就成了“雷聲大雨點小”的空殼工程。

訓練芯片和推理芯片之別

在實際的人工智能計算中心硬件布局中，芯片主要適配于推理和訓練兩大場景。訓練芯片和推理芯片之間的邏輯差別可以理解為：訓練芯片像老師，一遍一遍教一個完全不認字的小孩從零開始識字，一遍不會就再教一遍，直到教會為止；而推理芯片則是已經(jīng)學會識字的小孩，閱讀不同的書本時，可以識別出書本中的字。

換句話說，訓練是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中學習新的能力，而推理則是將已經(jīng)訓練好的能力運用到實際場景中。離開了訓練的推理，就相當于空中樓閣。所以，相較于推理芯片，訓練芯片是人工智能不斷進化的基礎(chǔ)，也是眾多AI芯片廠商需要著力攻克的研發(fā)高地。

訓練芯片有哪些特點

那么，與推理芯片相比，訓練芯片在技術(shù)上具有哪些特點？

首先，訓練芯片具備浮點運算能力。復雜模型的訓練過程中，需通過精細的浮點表達能力對上千億個浮點參數(shù)進行微調(diào)數(shù)十萬步。無浮點運算能力的芯片如用于訓練將增加約40%的額外操作，以及至少4倍的內(nèi)存讀寫次數(shù)。

其次，訓練芯片具有專用AI加速單元，并具有高能效比的特點。當前有個別廠商采用2016年國外品牌GPU架構(gòu)，缺少AI加速單元，導致其AI訓練能效比差，且能耗劇增。與之相比，配置矩陣加速單元的訓練芯片可使AI訓練效率提升10倍。

為AI產(chǎn)業(yè)提供充沛算力，需要在AI處理器硬件上有扎實的技術(shù)積累。據(jù)了解，目前許多人工智能計算中心使用的由升騰910AI訓練處理器，原生具備訓練能力，集群性能業(yè)界領(lǐng)先。目前，該集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型訓練（持續(xù)保持業(yè)界第一），并且性能還將持續(xù)提升。同樣，基于升騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺的“鵬城云腦II”榮獲AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能計算存儲系統(tǒng)性能排行榜－全系統(tǒng)輸入輸出和10節(jié)點系統(tǒng)）兩項世界冠軍。

訓練芯片市場前景廣闊

隨著自動駕駛、生物信息識別、機器人、自動巡檢等人工智能終端產(chǎn)品和應用越來越普遍化，人工智能產(chǎn)業(yè)集群的價值不可估量。在從理論走向應用的產(chǎn)業(yè)化過程中，訓練芯片作為算力平臺的“心臟”，其市場也持續(xù)蓬勃發(fā)展。

研究機構(gòu)賽迪顧問發(fā)布的報告顯示，從2019年到2021年，中國云端訓練AI芯片市場累計增長了約127%。2021年，云端訓練芯片市場規(guī)模將達到139.3億元。據(jù)預測，從2019年到2024年，云端訓練芯片的年復合增長率或達到32%。

以全國第一個人工智能計算中心——武漢人工智能計算中心為例，其一期建設規(guī)模為100P FLOPS AI算力，今年5月31投運當天算力負載便達到了90%，投運之后持續(xù)滿負荷運行。如今，武漢人工智能計算中心仍在持續(xù)擴容中。9月初正式上線的西安未來人工智能計算中心一期規(guī)劃300PFLOPSFP16（每秒30億億次半精度浮點計算）計算能力。作為西北地區(qū)首個大規(guī)模人工智能算力集群，其算力平臺承載力達到了當下我國同類平臺中的領(lǐng)先的水平。

市場的高速增長預示著，當人工智能發(fā)展到深水區(qū)階段，各行各業(yè)對AI訓練算力的需求將長期保持幾何級增長。而訓練芯片作為訓練算力的引擎，也是人工智能模型訓練的“基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)”，也將作為人工智能計算中心的靈魂得到更廣泛的重視。相信，在我國極為豐富的AI應用生態(tài)優(yōu)勢引領(lǐng)下，無論是訓練芯片還是推理芯片，都將得到更為長足的快速發(fā)展。

人工智能計算中心是智慧城市建設、企業(yè)智能化升級、人工智能企業(yè)集約集聚的核心，我們這邊就是處于智慧城市的建設中，用的是華為這邊提供的解決方案，他們的人工智能計算中心要更加穩(wěn)定靠譜，提供的服務也要好很多。

四、人工智能建模的5種類型

分析型AI、功能型AI、交互型AI、文本型AI、視覺型AI。

人工智能建模:通過模擬人認識客觀事物和解決實際問題的方法對實際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進行描述和表達的過程。也可以簡述為利用人工智能方法對實際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進行描述和表達的過程。

以上就是關(guān)于人工智能模型訓練相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。