各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能乘法的问题，为大家整理了3个问题人工智能乘法的解答内容来自网络整理。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸>辨认/span>:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，假设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片>辨认/span>：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测>种别/blockquote>

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，假设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，不同的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

英特尔神经网络处理器有什么特点

英特尔 CEO Brian Krzanich 刚刚在《华尔街日报》举办的 D.Live 大会上发布了自家性能最强、专为深度学习而打造的神经网络处理器 Nervana 。其声称这颗 ASIC 芯片可用于处理人工智能方面的工作（比如矩阵乘法和转换），这是它与 CPU 和 GPU 这样的通用计算硬件的最大区别。尽管当前英特尔在芯片架构上没有太深入的动力，但 Nervana 创造者 Naveen Rao 在一篇单独的博客文章中写到：

其从一开始就能理解所涉及的操作和数据动作，因此该芯片可以不像今日的 CPU 或 GPU 那样需要一个标准的缓存层次结构。

相反，其内存管理显然是 100% 在软件中完成的。Rao 声称，与主打通用计算的竞品相比，这意味着该芯片能够更好地压榨芯片性能。

在更早的一篇博客文章中，该公司表示，由于仅包含金酸相关的硬件，Nervana 可以省去与缓存控制和相干逻辑有关的电路，从而囊括更多的计算资源。

在那时，Nervana 还计划为该芯片搭配高达 32GB 的四堆栈 HBM 运存，且暗示已通过某种形式实现了神经网络计算（NNP）。

NNP 的另一潜在创新，在于对某些数据类型的处理。英特尔声称 NNP 提供了一种全新的“拐点”（Flexpoint）数字格式。

该公司称：“Flexpoint 允许通过固定点乘和加法来实现标量计算，也可借助共享指数来实现大动态范围”。

该特性还使得 NNP 可以在给定核心面积上封装进更多的操作部件，同时减少每个部件工作时的能耗。此外，每个 NNP 也可包含专门用于和其它神经网络处理器通讯的片内互联芯片。

在过去有关 Nervana Engine ASIC 的描述中，该公司计划为每颗芯片上具有弹性计算力的内部或互联连结点引入“六个双向高带宽链接”—— 要么增加用于任务的计算资源的数量、要么增加 NNP 集群的规模大小。

Krzanich 表示，当前英特尔正在制定数代 Nervana NNP 产品。而该公司***稿中也提到，未来这些产品有助于在 2020 年将深度学习成绩提升百倍的目标。

最后，在一个单独的播客节目中，Rao 表示，随着产品的成熟，该公司还与 Facebook 在 NNP 上展开了合作，更多细节可留意该他们的后续报道。

当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业>榜样/h2>

人工智能发展进入新阶段

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

人工智能成为国际竞争的新>核心/strong>

人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

以下主要从整体上说明撰写涉及机器学习的专利申请文件时需要考虑的因素：

• 明确改进之处。上述模型训练和模型应用的各个阶段，都可以进行改进。因此，布局权利要求时，需要考虑哪个或哪些阶段做了改进，改进的阶段具体做了哪些改进，改进的重点在哪里，以及改进之处彼此间的关联，等等。明确了这些改进之处，就基本可以据此确定权利要求的布局。

• 先考虑布局模型应用的权项，再考虑布局模型训练的权项。由于模型训练可能一次性完成，但模型在训练好之后可能被重复应用，就是说模型应用再现的可能性比模型训练再现的可能性要高的多。而且模型训练一般仅在后台完成，而模型应用则有可能由前台完成，供用户使用。因此，模型应用相比模型训练更容易取证。因此，建议优先考虑构建模型应用的权利要求，再考虑构建模型训练的权利要求。

• 如果模型本身是现有技术，而且也没有针对特殊场景做特殊的调整，那么在权利要求中详细对模型进行描述的意义并不大。一般只需要在说明书中以公开充分且能够支持权利要求的基本需求进行描述即可。因为现有技术说的再细致也是现有技术，不如把撰写精力用在对实际改进点的纵向挖掘和横向扩展上。
  
• 如果模型不是主要的改进点，可以将模型当作黑盒处理，将数据输入模型并由模型输出结果。比如将X数据提取特征Y后输入Z模型，获得所述Z模型输出的类别。甚至在一些情况下，模型都可以不用出现。比如根据X数据的Y特征确定类别。
  
• 模型训练和模型应用一般不会同时出现在独权中。比如模型训练可以布局为模型应用的从权，也可以将模型训练和模型应用分别布局成不同的独权。但也有例外，比如当改进点在于对模型训练所产生中间数据的应用上，且模型训练和模型应用分割开后都是现有技术，那么就需要将模型训练和模型应用放到一起来写，以突出发明点。
  

到此，大家对人工智能乘法的解答时否满意，希望人工智能乘法的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。