【有书】计算之魂如何下载(计算之魂思考题)

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本文节选自《计算之魂吴军》电子版：

/计算之慎//的1/吕去总的来;一件非常，米用傈轧大心记有体会。2000年前超过一台超级服务器所能完。虽和然实际情况不会这么复杂，但对具有关联性的特征解耦合绝非易司或者IJBM公司最强的商高，不仅算法不能监控软件，有点像GoogleMapReduce的前身，任何错误，而且用服务器，这在Google云计算出来前算时工作。即便如此，完成一次机器学习训练也需要大约两个月，需要非常仔细地通过手工方式对模型的特征集合进行解烛合。所幸的是，加州大学伯克利分校开发了一种半成品的子任务管理工具和利用这个软件可以把一个个子任务法完成耦合得很紧密的大模型，连同大量数据一同训练，难的事情。从理论上讲，具有N个特征的机器学习模型可以有2种组，对此我深后，我在约翰*霍普金斯大学做博士论文时，机器学习的规模就远远成的了。我通常需要用20台左右的超级服务器〈(太阳公是非常奢修的)同这对人的要求就很动地送到空闲的服务器中运算。当所有的子任务都成功算完之后，归并结果并进行模型更新的程序才开始启动。这种工作方式只适合于经验非常丰富的计算机从业者。这面最难的还不是像排序或者矩阵乘法那样分剖训练数据、合并结果，而是对机器学习模型特征的解耦合。从医6.18到图6.19，在解耦合的过程使成的计算任务得以在相对/|大脑的深度学习工具。

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h，免不了要多做很多重复性的工作，多3很多倍的存储空间，这是没有办法的事情，\的服务器上完成。在这方机深度学习是人工智能中最热门的工具之一，和信征|从本质上;层次很深的人工神经网络，而一个人工神经网络可以被简单地看成一个率向上分层的有向图，如图6.20所示。对于人工神经网络这个概念，我们需要花一些笔墨介绍一下，对它比较熟悉的读者朋友可以跳过这244四为只这样才能让原本大得无法完翰称经典的就是被称为Google图6.20”一个典型的人工神经网络几段为输的边非线内容，直接将关注点放在分治算法上。在图6.20的网络中，最下面的一出和连接，它把边末端节点上的值加权节点传递们根据这些不同的值决定这个神经网络]/第6章/化繁为简一一分治思想及应用1/层通常被称为输入层，最上面的一层通常被称，中间还有两层，它们通常被称为中间层。每一层之间由单方向的、有权重后向上一级节点传递。在每一个节点上有一个性国数，被称为神经元函数，它通过计算下面各条边传递上来的数值，产生这个身的数值，当然这些数值也要向更上一级的节点传递。经过这样一级级的数值和在节点上的“综合”(即按照神经元函数计算)，在输出端会得到不同的值。我[作的结果。比如，我们可以用它来做决策，输出端的三个节点，即y1、y2和y3，分别代表围棋某一步的三种走

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法，哪个节点的大，我们就采用哪种策略。当然，它们也可以代表买入、持有、卖出股票三种投资决策，哪个数值大就采用哪一种。在这个人工神经网络中，输入值无疑将决定输出的结果。不同的问题、不同的对横和人脸识别的输入值就不可能相同。而做同一件事比如我们要做人脸识别，张三的照片和李四的照片输候，要保证在输出端得到我们想要的结果，就需要把值最象会的时入值网络本身设计和训练好。在这个网络中，接、示的火工输入的结练数有不同的输入值。比如下芋候，输入值之间也不相同，就不一样。做同一件事的时每一个节点的神经元函数如流程进行的。一开始，我们会给这个网络的每条边设定一个初始的权神经网络的特征，它们的权网络的输入层后，经过计算，在输出每一层有多少节点、每层节点之间怎么连何定义，这些是神经网络设计的问题，总的来讲是靠经验。而边的权重则是靠所谓的深度学习训练得到的，它基本上就是按照图6.16所据中的输出值之间的差距。果。我们可以将这些结果和真Function)C。成本函数表示了根据人了，可以把这些边看成就是人工神经网络模型的参数。将一些训练数据层就得到一些结果，比如说，对人脸识别实的识别结果比较，构建出一个成本函数(Cost[神经网络得到的输出值(分类结果)和实际训而我们训练人工神经网络的目的就是调整边的权重，245

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