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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“天生”就會(huì)駕駛虛擬賽車

2020-02-04 15:28 作者：itwx 瀏覽量：

2019年12月8日，武漢出現(xiàn)第一例新型冠狀病毒肺炎病例，到今天全國34個(gè)省市以及海外地區(qū)，共有上萬人被確診感染了。這其中武漢最為嚴(yán)重，死亡200多人，我們除了說幾句風(fēng)雨同舟，武漢加油，中國加油之外，艾銻無限作為一家社會(huì)服務(wù)保障性企業(yè)，還應(yīng)為國家，為中國的中小企業(yè)做點(diǎn)什么呢？-----春雷行動(dòng)

這次疫情對(duì)中國的中小企業(yè)來說，將會(huì)是沉重的打擊，很多企業(yè)把辦公場所都搬到了家里，對(duì)于中小企業(yè)來說技術(shù)問題將會(huì)是這些企業(yè)員工面臨的最大挑戰(zhàn)和困難。辦公室的電腦在家如何連接？網(wǎng)絡(luò)如何設(shè)置？數(shù)據(jù)如何對(duì)接？服務(wù)器如何登錄？數(shù)據(jù)又如何存儲(chǔ)？數(shù)據(jù)安全如何管理？ VPN又如何搭建？視頻會(huì)議又如何聯(lián)通？業(yè)務(wù)系統(tǒng)如何開啟等等，一系列的技術(shù)問題都會(huì)困擾著并非技術(shù)出身的普通職員。
好消息是當(dāng)您看到這篇文章的時(shí)候，無論您是國家機(jī)構(gòu)，政府機(jī)關(guān)，還是企事業(yè)單位，都不用擔(dān)心了，您需要的任何關(guān)于IT上的服務(wù)，我們艾銻無限的全體艾銻人將會(huì)為您提供免費(fèi)的技術(shù)支持，來解決您遇到的各種技術(shù)難題。您所遇到的各種問題，我們都有對(duì)應(yīng)的成熟解決方案。

艾銻無限始創(chuàng)于2005年，歷經(jīng)15年服務(wù)了5000多家中小企業(yè)并保障幾十萬臺(tái)設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，我們可以給您的企業(yè)和組織提供的服務(wù)分為三大部分(不限于以下內(nèi)容,以溝通的具體結(jié)果為準(zhǔn)備):

第一部分是基礎(chǔ)有形的IT運(yùn)維服務(wù):如電腦維護(hù)，辦公設(shè)備維護(hù)，網(wǎng)絡(luò)維護(hù)，服務(wù)器維護(hù)等IT外包服務(wù)。

第二部分是企業(yè)基礎(chǔ)無形的開發(fā)服務(wù):如網(wǎng)站開發(fā)，小程序開發(fā)，APP開發(fā)，電商平臺(tái)開發(fā)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)和后期的運(yùn)維外包服務(wù)。

第三部分是企業(yè)上云的服務(wù):如企業(yè)郵箱上云，企業(yè)網(wǎng)站上云，企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云，企業(yè)存儲(chǔ)上云，企業(yè)APP小程序上云等阿里云產(chǎn)品的提供及后續(xù)的運(yùn)維外包服務(wù)。

假如您的企業(yè)和組織，有以上三大部分的服務(wù)需求，我們艾銻無限將提供免費(fèi)的遠(yuǎn)程技術(shù)支持，提供相應(yīng)的技術(shù)指導(dǎo)和解決方案。您可以直接撥打我們的24小時(shí)值班經(jīng)理手機(jī):15601064618或技術(shù)服務(wù)經(jīng)理的電話:13041036957，或撥打全國免費(fèi)的電話400-650-7820，也可以登錄艾銻無限的官網(wǎng)www.bjitwx.com都可以與我們?nèi)〉米羁斓穆?lián)系，我們會(huì)在第一時(shí)間解決您遇到的問題.

以下還有我們?yōu)槟峁┑囊恍┘夹g(shù)資訊，以便可以幫助您更好的了解相關(guān)的IT知識(shí)和解決IT問題的方法，幫您戰(zhàn)勝疫情帶來的挑戰(zhàn)，讓我們一起度過難關(guān)，我們相信萬物同體，能量合一，只要我們一起齊心協(xié)力，一定能成功。再一次祝福您和您的企業(yè)，祝您2020年一定贏.

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“天生”就會(huì)駕駛虛擬賽車
眾所周知，動(dòng)物與生俱來就有獨(dú)特能力和傾向，馬出生后幾個(gè)小時(shí)就能走路，鴨子孵化后很快就能游泳，而人類嬰兒會(huì)自動(dòng)被臉吸引。大腦已經(jīng)進(jìn)化到只需很少或根本沒有經(jīng)驗(yàn)就能承擔(dān)起這個(gè)世界，許多研究人員希望在人工智能中重現(xiàn)這種自然能力。

新研究發(fā)現(xiàn)，人工智能也能進(jìn)化出類似人和動(dòng)物那種與生俱來的能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)化為無需學(xué)習(xí)即可執(zhí)行任務(wù)。該技術(shù)可能會(huì)讓AI更擅長處理各種任務(wù)，例如為照片加標(biāo)簽或駕駛汽車。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靠的是小型計(jì)算節(jié)點(diǎn)（即神經(jīng)元）之間傳遞信息，網(wǎng)絡(luò)通常通過調(diào)整神經(jīng)元之間連接的“權(quán)重”或強(qiáng)度來學(xué)習(xí)執(zhí)行諸如玩游戲或識(shí)別圖像之類的任務(wù)。一種稱為神經(jīng)體系結(jié)構(gòu)搜索的技術(shù)會(huì)嘗試許多網(wǎng)絡(luò)形狀和大小，以便針對(duì)特定目的找到更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

新方法使用相同的搜索技術(shù)來查找權(quán)重?zé)o關(guān)緊要的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于這樣的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的整體形狀決定了它的智能，可能使其特別適合某些任務(wù)。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家Adam Gaier說：“如果動(dòng)物具有所有這些固有的行為，并且某些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有大量訓(xùn)練的情況下就能很好地發(fā)揮作用，那么我們想知道我們能將這一想法推進(jìn)多遠(yuǎn)。”他在谷歌大腦工作期間以第一作者發(fā)表該論文。
該過程從一組非常簡單的網(wǎng)絡(luò)開始，這些網(wǎng)絡(luò)將輸入（例如，來自機(jī)器人傳感器的數(shù)據(jù)）鏈接到行為輸出。它針對(duì)問題類型對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行優(yōu)化，通過增加神經(jīng)元或者說更改神經(jīng)元對(duì)求輸入的敏感程度來實(shí)現(xiàn)突變。在評(píng)估階段，系統(tǒng)會(huì)為網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重分配一個(gè)共享的隨機(jī)數(shù)。（實(shí)際上是使用多個(gè)隨機(jī)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，最后將結(jié)果取平均值。）

這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱為重量不可知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WANNs），這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取的節(jié)點(diǎn)都再任務(wù)中表現(xiàn)出色并且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單。雖然處理這個(gè)領(lǐng)域的典型任務(wù)網(wǎng)絡(luò)可能具有數(shù)千個(gè)神經(jīng)元和權(quán)重，但WANNs僅有少數(shù)神經(jīng)元和一個(gè)權(quán)重。
盡管如此，WANNs依舊表現(xiàn)出色。研究團(tuán)隊(duì)將WANNs與標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了比較，這些標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)整權(quán)重，可以完成三個(gè)模擬任務(wù)：駕駛賽車，使兩足機(jī)器人行走，控制輪式推車以平衡桿位。

谷歌大腦研究人員通過精簡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在前幾代中發(fā)現(xiàn)了最小架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠控制此處所示的雙足機(jī)器人，即使它的得分不高。

WANNs的得分大約是訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的六分之一到一半，當(dāng)研究人員分配最佳權(quán)重而不是隨機(jī)權(quán)重時(shí)，則得分介于訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得分的三分之二至五分之四。如果經(jīng)過進(jìn)化，WANNs的訓(xùn)練強(qiáng)度與更大的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)相同，則它們的性能會(huì)不相上下。

在涉及識(shí)別手寫數(shù)字的任務(wù)中，WANN的準(zhǔn)確率超過90％（相比之下，接受該任務(wù)訓(xùn)練的較大網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率則為99％），該研究于上個(gè)月在加拿大溫哥華的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)（NeurIPS）會(huì)議上發(fā)表。
沒有參與這項(xiàng)研究的優(yōu)步人工智能實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)科學(xué)家劉珊珊（Rosanne Liu）說：“它們使整個(gè)事情能正常運(yùn)轉(zhuǎn)的事實(shí)令人印象深刻。”其他人嘗試建立不依賴權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)最終宣告失敗。Gaier說，這一突破最初是一個(gè)漏洞，該漏洞將所有權(quán)重分配了相同的數(shù)字，最終簡化了搜索架構(gòu)。

盡管WANNs的性能并不能取代訓(xùn)練有素的大型網(wǎng)絡(luò)，但該方法為尋找專門適合各種任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開辟了一條新途徑，即大腦的各個(gè)部分針對(duì)特定目的的接線方式不同。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有適合圖像識(shí)別的架構(gòu)，可以反映大腦視覺皮層的結(jié)構(gòu)。Gaier相信，還有更多的構(gòu)建基塊，可以使AI從一開始就很聰明。

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