卷积神经网络尺度不变吗？目前使用的最大的神经网络是什么？

问：卷积神经网络尺度不变吗？如果是，是什么赋予了他们这种财产？

答：不，卷积神经网络本质上并不是尺度不变的。这意味着，如果不经过一些训练，它们就无法识别不同大小的同一物体。原因很简单：CNN 的工作原理是使用滤波器扫描图像来检测特征，但如果对象的尺度发生变化，滤波器发现的特征也会发生变化。这就像使用放大镜：放大太多你可能会误认为蟑螂是恐龙。

但问题在于，有一些很酷的技术可以克服这个问题！听说过“图像金字塔”吗？它将图像大小调整为不同的比例，并通过 CNN 运行每个比例。就像从不同的距离看一样东西。

另外，还有一种称为“空间金字塔池”（或 SPP）的东西。它汇集了网络中不同级别的特征，为识别对象撒下了一张宽广的网。这有点模拟尺度不变性。

问：目前使用的最大的神经网络是什么？

答：当前使用的最大的神经网络是GPT-4 。它有1.76 万亿个参数，比之前的任何神经网络都要大得多。

其他值得注意的大型神经网络包括：

1.GPT-4 （1.76万亿参数）

2.无道2.0 （1.7万亿参数）——中国北京人工智能研究院

3.Google Switch Transformer （1.5 万亿个参数）

4.微软威震天-图灵NGL （5300亿个参数）

5.Jurassic-1 Jumbo （1780 亿个参数），以色列 AI21 Labs

6.谷歌巴德（1370亿）

7.谷歌助理（1000亿）

8.Apple Siri - 未公开披露，但估计有 100 亿个参数。

这些神经网络被用于各种应用，包括：

自然语言处理（NLP）

计算机视觉

机器翻译

文本生成

问答

代码生成

药物发现

财务预测

医疗诊断

有点旧的图表：

大型神经网络正变得越来越强大和复杂，预计它们将在未来的生活中发挥更大的作用。

问：为什么聊天机器人集成在 Salesforce 中变得至关重要？

答：原因如下。它通过自动化日常任务、回答查询以及在整个旅程中指导潜在客户或客户来改变客户关系管理。这不仅为销售和支持团队节省了宝贵的时间，而且还确保了一致和及时的响应。此外，它还提供 360 度的客户交互视图，有助于数据驱动的决策。这就像拥有一个智能虚拟助理，可以提高生产力并培养更好的客户关系。随着业务格局的不断发展，集成到 Salesforce 中的聊天机器人已成为保持竞争力和提供一流服务的关键工具。

问：在机器学习算法（神经网络）中使用人工神经元相对于自然神经元有哪些优势？

答：那么你想知道为什么人工神经元在机器学习算法中比自然神经元更好？好吧——

首先，人工神经元被设计得精确且一致，不像那些不可靠的天然神经元。你看，自然神经元可能会受到各种因素的影响，例如疲劳、情绪或只是经历了糟糕的一天。但是人工神经元呢？他们没有情绪波动或个人问题。他们不知疲倦地计算数字并心无旁骛地做出决定。

人工神经元的另一个优点是速度。它们能够以闪电般的速度处理信息，将那些迟缓的自然神经元抛在脑后。时间就是金钱，我的朋友，人工神经元通过快速分析大量数据为您节省宝贵的时间和资源。无需等待那些缓慢的自然神经元赶上。

我们不要忘记灵活性。人工神经元可以轻松调整和定制，以满足您的特定需求。您只需单击几下即可微调其参数、调整其连接并优化其性能。祝你尝试用自然神经元做到这一点好运！它们很顽固并且固执己见，这使得修改它们以满足您的要求成为一场噩梦。

哦，我有没有提到可扩展性？人工神经元可以毫不费力地复制和扩大规模，以创建大规模的神经网络。这意味着您可以毫不费力地解决复杂的问题并处理庞大的数据集。另一方面，自然神经元受到大脑大小的限制。抱歉，你不能仅仅通过培养更大的大脑来解决更大的问题。

总之，人工神经元在机器学习算法领域占据主导地位。它们精确、快速、灵活且可扩展，将那些不可预测、缓慢、顽固的自然神经元抛在了身后。那么，当你可以拥抱人工智能的力量时，为什么要满足于自然的平庸呢？

问：在神经网络中使用 softmax 函数和 sigmoid 函数有什么区别？应该首选哪一个，为什么？它将带来多少性能提升？

答：softmax函数和sigmoid函数都是神经网络中常用的激活函数，但它们又有截然不同的特点和应用。了解它们的差异对于确定给定场景的适当选择至关重要。

首先，我们来讨论一下softmax函数。它主要用于多类分类问题，其目标是将输入分配给几个互斥类之一。softmax 函数将实数向量作为输入，并输出各个类别的概率分布，确保所有概率之和等于 1。此属性允许 softmax 函数同时处理多个类，使其成为涉及两个以上类的问题的理想选择。

另一方面，sigmoid函数，也称为逻辑函数，常用于二元分类任务。它将任何实数值映射到 0 到 1 之间的范围，表示输入属于特定类别的概率。在处理二进制输出或类不互斥的问题时，sigmoid 函数特别有利。

现在，关于应该首选哪个功能，决定取决于当前问题的性质。如果分类任务涉及多个类别，那么 softmax 函数是自然的选择，因为它能够有效处理此类场景。相反，如果问题本质上是二元问题，则 sigmoid 函数更合适。

至于性能提升，很难准确量化选择一种功能相对于另一种功能可以实现多少改进。性能增益在很大程度上取决于各种因素，例如问题的复杂性、神经网络的架构以及可用数据的质量和数量。因此，建议对这两种功能进行试验并评估它们对特定任务的影响以确定最佳选择。

综上所述，softmax函数适用于多类分类问题，而sigmoid函数通常用于二元分类任务。应根据问题的特征做出决定。至于性能的提升，取决于几个因素，应该通过实验来评估。

问：Keras 神经网络（Python、TensorFlow、Keras、开发）中 val-acc 和训练精度之间的最大区别是什么？

答：通过 Keras 实现的神经网络中的验证准确性 (val-acc) 和训练准确性之间的区别值得仔细审查。这种差异通常称为泛化差距，是由计算这些指标的数据集的根本差异引起的。训练精度是根据神经网络学习的相同数据计算的，因此很容易出现一种称为过度拟合的现象，即模型在它见过的数据上表现得非常好，但无法推广到新的、未见过的数据。

相反，验证准确性是在训练阶段未暴露给模型的数据集上计算的。从本质上讲，它提供了模型对不熟悉的数据的预测能力的更稳健的衡量标准。为了使这个指标尽可能可靠，验证数据应该被精心设计以代表模型在其操作环境中可能遇到的数据。因此，模型在验证集上的性能通常被认为是其功效的更重要指标。

对不同架构、超参数和训练方案的神经网络行为的深入分析揭示了随机性在训练和验证准确性差异中的微妙作用。随机梯度下降（SGD）及其变体是神经网络训练中常用的优化算法，通过根据训练数据的子集更新模型权重来引入随机元素。这种随机性可能会导致训练准确性波动，具体取决于正在处理的数据批次。

此外，还专门引入了 dropout 和 L1/L2 正则化等技术来防止过拟合并缩小泛化差距。Dropout 涉及在训练期间每次更新时将一部分输入单元随机设置为零，这有助于防止过度拟合。正则化技术在损失函数中添加了惩罚项，阻止过于复杂的模型与训练数据过于紧密地拟合，从而牺牲泛化能力。

灾难性遗忘现象是训练与验证准确性动态变化的另一个影响因素。当神经网络在学习新任务的过程中完全忘记以前学过的任务时，就会发生这种情况。虽然这可能与 val-acc 和训练准确性的差异没有直接关系，但它确实强调了训练神经网络固有的复杂性以及这些复杂性如何反映在各种性能指标中。

从业者使用额外的集成方法来协调训练和验证准确性之间的差异并不罕见。bagging 和 boosting 等技术涉及训练多个模型并聚合它们的预测，从而通常能够实现更好的泛化。虽然集成方法可以提高整体准确性，但它们并不能直接解决训练和验证准确性之间差异的根本原因。

高级贝叶斯神经网络为解决这个问题提供了另一种途径。这些网络提供了神经学习的概率解释，使得模型的不确定性得以量化。这种额外的复杂性可以提供对训练和验证准确性差异的洞察，有时可以帮助主动缓解泛化差距。

尽管现代神经网络架构已经结合了多种技术来弥补泛化差距，但它仍然是一个活跃的研究主题。通常，必须根据经验确定适当的架构、超参数和训练技术的选择，并根据当前任务的具体要求和约束进行定制。因此，虽然训练和验证准确性都是关键指标，但它们有不同的目的，应该在模型的更广泛目标和局限性的背景下进行解释。