AI知识科普——模型是什么?
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AI席卷全球的时代,大家都在讨论AI产品,AI工具的使用,怎么利用AI变现?但是AI技术的底层逻辑是什么?我们经常提及的AI模型是什么?模型又是如何训练的,通过怎么样的大数据模型训练的?

今天AI知识科普给大家讲解下模型是什么?

AI知识科普——模型是什么?

我们知道人的大脑在看到某张图片时,可以很轻易的完成识别分析这个过程,可以快速的了解这种图片是什么动物或是某个物品。分析这个过程,就是由眼睛感知后成像并传输给大脑进行识别,然后大脑会给出相应的指令。如果将大脑的工作过程抽象比喻成一个『盒子』,接收输入完成任务后输出结果,『盒子』里设计用来完成任务的结构就是模型。

对于这个人类大脑这个『盒子』,是经过岁月的积累。打个比喻:一个呱呱坠地的孩子,他大脑这个『盒子』是空白的,你给他看任何图片,他可能会对着看,但是有人告诉他这个小狗,在后续的生活中看到汪星人、喵星人,家人可能无意的提及,等到一定的时间,小朋友就可以分辨猫猫狗狗,花花草草。这些就是在训练,大脑这个『盒子』累积的信息量、数据量越来越多,那分析识别的能力也就越来越强了。

其实AI模型也是基于这个原因在研究。近十年的AI大爆炸模拟大脑运行机制的人工神经网络方式成为主流。所以现在的AI模型基本都是各种的人工神经网络结构。接下来我们以一种四层结构的神经网络模型完成图片上的手写数字识别作为例子进行介绍。首先需要设计模型的网络结构,这些手写数字图片是由28乘28的像素组成的784,我们把它展开作为神经网络的第一层输入层。神经网络必然有一个输出层对应识别结果也就是0到9。这十个数字在设计两个中间层,分别包括16个节点,最终的模型结构,就设计完成模型的工作过程是一种计算的过程。这个网络是怎么计算的呢?

AI知识科普——模型是什么?

模型中的每一个节点都会接收上一层的每个节点作为输入,对每个输入经过一次计算,本地再做一次计算,得到本节点的。在计算过程中要用到的数值,它们就是模型的参数模型中有很多的节点就会有很多参数,模型越大越复杂,参数就越多。

AI知识科普——模型是什么?

所以一般用参数数量代表模型的规模,我们设计的这个模型一共有13002个参数模型。要正确的识别数字,它的参数必须有正确的值,而正确的参数值是通过模型训练得到的。对模型进行训练前,必须先收集大量的训练数据。对于这个手写数字识别任务,需要收集的是手写数字的图片,和它们对应的正确数字。

AI知识科普——模型是什么?

训练过程是这样,比如从训练数据里拿到一个数字二的图片,把它输入模型进行计算,得到一个输出结果。

AI知识科普——模型是什么?

模型的输出如果和正确结果有很大差距,因为我们是知道2这个数字。这时我们就要利用这个差距,根据这个差距,我们可以反推此时应该如何对模型参数进行调整,以便下一条数据输入时能缩小差距,一个数字缩小一点差距,大量数据进行多次缩小的话,最终差距会减少到最小。正确的参数值也就得到了。此时的模型即使面对一个从来没见过的数字输入进来,经过计算也能识别出到底是几这个识别过程就叫推理。

AI知识科普——模型是什么?

简单总结一下,模型训练是人工智能领域中的关键步骤,它是通过设计合适的结构和参数来完成使计算机能够执行特定任务的过程。在模型中,结构参数是需要确定的数值,它们定义了模型的整体架构和运行方式。一旦模型完成训练,就可以进行推理。

推理是模型发挥实际价值的关键阶段,它使得模型可以在现实场景中解决问题,为用户提供定制的服务和支持。例如,在图像识别任务中,好的训练模型可以用于自动驾驶、医疗图像诊断等领域。在自然语言处理任务中,训练好的模型可以评估智能翻译、智能对话系统等应用场景。

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