“彩票假设”破解彩票核心奥秘?道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

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在人们互相交流和信息传递的过程中，「隐喻」的作用极其重要。在1970年之前，当人们提起「桌面」这个单词，联想到的还都是放满了锅碗瓢勺的桌子。但是当天才计算机大师Alan Kay在 Xerox PARC 实验室设计了现代的 GUI 交互界面之后，桌面这个词可能更多的指代的就是配备各种图形化操作系统的电脑桌面了。

近年来，在深度学习领域，人们将一个新的具有广阔前景的研究领域隐喻为「彩票假说」（LTH）。在本文中，我们会深入探讨该假设，并回顾 Frankle 和 Carbin 在 ICLR 2019 上发表的那篇风光无限的最佳论文《THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE, TRAINABLE NEURAL NETWORKS》。
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深度学习模型剪枝 对过参数化的神经网络进行剪枝是深度学习领域中经久不衰的问题。其中，最常见的方法是将某些特定的权值设置为零，并且在随后的训练过程中冻结它们（不进行训练）。这种思想比较朴素，实现也很简单，只要将权值 W 和一个二元剪枝掩模 M 按对应元素相乘即可。进行这种干预的动机如下：

• 通过对过参数化的函数进行正则化处理，使剪枝后的模型具有较强的泛化能力。
• 能够找出原本庞大网络中性能优越的小型子网络（现有存储条件可满足），从而减少模型前向推理时的内存需求。
• 减少了模型所需的算力、耗电量、存储和延迟等需求，从而使其能够在移动设备部署。

近年来，随着网络模型的深度越来越深，以上三个问题逐渐受到了人们越来越大的关注。一般来说，优秀的网络剪枝算法必须解决以下 4 个基本问题：问题 1：应该剪掉怎样的连通结构？非结构化修剪不考虑剪枝的权值之间的任何关系。另一方面，结构化剪枝则是通过去除整个神经元（权值列）、删除卷积神经网络的卷积核或通道等方式对一组权值进行剪枝。尽管非结构化的剪枝方法往往能在保持较高性能的同时剪掉数量更多的权值，但是这种方法并不一定会真正加速在标准硬件上的计算过程。实际上，这里的关键原因在于密集的计算可以很容易被并行化处理；而剪枝后的网络通常过于「分散」，难以实现并行计算。除了从结构化角度来对剪枝算法进行分类，我们还能够从局部和全局剪枝的角度进行另一种分类。其中，局部剪枝方法会强制从网络的每一层剪掉一定比例的权值参数。而全局剪枝就没有这个要求了，它只需要将整个网络中 s% 的权重参数剪掉即可。    图 2：深度学习网络剪枝要考虑的因素：剪掉哪些部分、如何剪枝、何时剪枝、剪枝频率如何？问题 2：如何对有待剪枝的权值参数进行排序？已经有一些研究人员或多或少使用了启发式方法对网络中的某个权值的重要性进行评估。其中常见并且有效的经验是，网络中权重取值较大的连接或者说神经元对网络的表达能力和函数拟合能力更加重要，剪枝算法应该尽量避免剪掉这些权值。尽管这种经验非常实用，但是从直觉上说，这好像和 L2 权值正则化方法的思想有些矛盾。在 L2 正则化方法中，损失函数会对取值很大的权重进行较大的惩罚，避免网络过度依赖于某些权重或者神经元，从而保证模型的泛化能力。这种对于权值处理的矛盾也催生出了相关的技术，这些技术使用基于梯度的方法或者更高阶的曲率信息来学习剪枝掩模。问题 3：我们应该多久进行一次剪枝？基于权值的幅值对其重要性进行评估会在很大程度上受到噪声干扰。我们知道，网络剪枝方法可以分为单次剪枝（One-Shot）和迭代式（Iterative）剪枝。单次剪枝会极大地受到噪声的影响，而迭代式剪枝方法则会好很多，因为它在每次迭代之后只会删除掉少量的权重，然后周而复始地进行其他轮的评估和删除，这就能够在一定程度上减少噪声对于整个剪枝过程的影响。通常，每次迭代的剪枝率大概在 20% 左右，总共需要进行 20~30 轮剪枝迭代（最终仅仅保留 1% 未被剪掉的网络权重）。当然，我们可以设计网络来让修剪后保留的权值参数更多一些（即更保守），但是这会增加算法的训练时间。问题 4：何时执行剪枝步骤？具体来说，我们可以在「训练前」、「训练中」和「训练后」三个不同的阶段执行剪枝。其中，在训练收敛后进行剪枝的方法通常会降低模型的泛化能力，所以很多工作需要重新对模型再次进行微调。除了训练后的剪枝，训练中的剪枝方法也很常用，这种方法通常是跟正则化、Dropout、强化分布式表征等思想相关联。然而，从头开始训练一个稀疏的网络几乎是不可能的，所以「训练前」剪枝的方法很少被使用。

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

• 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
  认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
  认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。

道翰天琼CiGril机器人API

道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息：

1. 在平台注册账号
2. 登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
3. 在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。

开始接入

请求地址：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr

请求方式：post

请求参数：

接口连接示例：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事项：参数名称都要小写，五个参数不能遗漏，参数名称都要写对，且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后，然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。

示例代码JAVA：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class apitest {

    /**
     * Get请求，获得返回数据
     * @param urlStr
     * @return
     */
    private static String opUrl(String urlStr)
    {        
        URL url = null;
        HttpURLConnection conn = null;
        InputStream is = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try
        {
            url = new URL(urlStr);
            conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setReadTimeout(5 * 10000);
            conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
            conn.setRequestMethod("POST");
            if (conn.getResponseCode() == 200)
            {
                is = conn.getInputStream();
                baos = new ByteArrayOutputStream();
                int len = -1;
                byte[] buf = new byte[128];

                while ((len = is.read(buf)) != -1)
                {
                    baos.write(buf, 0, len);
                }
                baos.flush();
                String result = baos.toString();
                return result;
            } else
            {
                throw new Exception("服务器连接错误！");
            }

        } catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        } finally
        {
            try
            {
                if (is != null)
                    is.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }

            try
            {
                if (baos != null)
                    baos.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
            conn.disconnect();
        }
        return "";
    }
    
    
    public static void main(String args []){        
            //msg参数就是传输过去的对话内容。            
            System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
            
    }
}