免费视频淫片aa毛片_日韩高清在线亚洲专区vr_日韩大片免费观看视频播放_亚洲欧美国产精品完整版

機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

人工智能領(lǐng)域現(xiàn)在也流行高中生拯救世界了？

一個(gè)熱愛(ài)計(jì)算機(jī)的少年，16 歲就已經(jīng)可以做出點(diǎn)東西來(lái)了，比如開(kāi)發(fā)個(gè)粵語(yǔ)編程語(yǔ)言、拿個(gè) Kaggle 冠軍、寫(xiě)個(gè)游戲、開(kāi)發(fā)個(gè)加密貨幣投資機(jī)器人、從頭構(gòu)建一個(gè) C++ 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)什么的。

今天要介紹的就是一位從頭構(gòu)建 C++ 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的 16 歲少年（@novak-99），他的自薦帖在 reddit 上獲得了數(shù)百的點(diǎn)贊量。

他構(gòu)建的這個(gè)庫(kù)（ML++）有 13000 多行代碼，涵蓋了統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、數(shù)值分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等主題。

項(xiàng)目地址：https://github.com/novak-99/MLPP

@novak-99 表示，他之所以構(gòu)建這個(gè)庫(kù)，是因?yàn)?C++ 是他所選擇的語(yǔ)言，但到了 ML 前端，C++ 卻用得非常少。

C++ 是高效的，而且有利于快速執(zhí)行。所以大多數(shù)庫(kù)（如 TensorFlow、PyTorch 或 Numpy）都使用 C/ C++ 或某種 C/ C++ 衍生的語(yǔ)言來(lái)優(yōu)化和提高速度。

但當(dāng)他查看各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的前端實(shí)現(xiàn)時(shí)，他注意到大多數(shù)算法是用 Python、MatLab、R 或 Octave 實(shí)現(xiàn)的。他認(rèn)為，C++ 之所以在 ML 前端用得比較少，主要是因?yàn)槿狈τ脩糁С郑约?C++ 語(yǔ)法比較復(fù)雜。

與 Python 相比，C++ 的機(jī)器學(xué)習(xí)框架少得可憐。此外，即使在流行的框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）中，C++ 的實(shí)現(xiàn)也不像 Python 的實(shí)現(xiàn)那樣完整，存在的問(wèn)題包括：缺少文檔；并不是所有的主要函數(shù)都存在；沒(méi)有多少人愿意貢獻(xiàn)，等等。

此外，C++ 不支持 Python 的 ML 套件的各種關(guān)鍵庫(kù)。Pandas 和 Matplotlib 都不支持 C++。這增加了 ML 算法的實(shí)現(xiàn)時(shí)間，因?yàn)閿?shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)分析的元素更難獲得。

因此，他就決定自己寫(xiě)一個(gè) C++ 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。

他還注意到，由于 ML 算法非常容易實(shí)現(xiàn)，所以一些工程師可能會(huì)忽略它們背后的實(shí)現(xiàn)和數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)。這可能會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題，因?yàn)樵诓涣私鈹?shù)學(xué)細(xì)節(jié)的前提下，針對(duì)特定用例定制 ML 算法是不可能的。所以除了庫(kù)之外，他還計(jì)劃發(fā)布全面的文檔，以解釋庫(kù)中每個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法背后的數(shù)學(xué)背景，涵蓋統(tǒng)計(jì)、線性回歸、亞可比矩陣和反向傳播等內(nèi)容。以下是關(guān)于統(tǒng)計(jì)的部分內(nèi)容：

打開(kāi)項(xiàng)目，我們可以看到其中的一些細(xì)節(jié)：

涵蓋 19 大主題，這個(gè) ML++ 足夠大且全

與大多數(shù)框架一樣，這位高中生創(chuàng)建的 ML++ 庫(kù)是動(dòng)態(tài)的，不斷地在變化。這一點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界尤為重要，因?yàn)槊刻於紩?huì)有新的算法和技術(shù)被開(kāi)發(fā)出來(lái)。

目前，ML++ 庫(kù)中正在開(kāi)發(fā)以下模型和技術(shù)：

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
• 支持向量機(jī)（SVM）的內(nèi)核
• 支持向量回歸

整體而言，ML++ 庫(kù)包含了 19 大主題以及相關(guān)細(xì)分內(nèi)容，分別如下：

• 回歸（線性回歸、邏輯回歸、Softmax 回歸、指數(shù)回歸、Probit 回歸、Cloglog 回歸、Tanh 回歸）
• 深度、動(dòng)態(tài)、規(guī)?；窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（激活函數(shù)、優(yōu)化算法、損失函數(shù)、正則化方法、權(quán)重初始化方法、學(xué)習(xí)率規(guī)劃器）
• Prebuilt 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知機(jī)、自編碼器、Softmax 網(wǎng)絡(luò)）
• 生成建模（表格對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)）
• 自然語(yǔ)言處理（Word2Vec、詞干提取、詞袋模型、TFIDF、輔助文本處理函數(shù)）
• 計(jì)算機(jī)視覺(jué)（卷積操作、最大 / 最小 / 平均池化、全局最大 / 最小 / 平均池化、Prebuilt 特征向量）
• 主成分分析
• 樸素貝葉斯分類(lèi)器（多項(xiàng)分布樸素貝葉斯、伯努利分布樸素貝葉斯、高斯分布樸素貝葉斯）
• 支持向量分類(lèi)（原始形成、對(duì)偶形成）
• K-Means 算法
• K 最近鄰算法
• Outlier Finder（使用標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)）
• 矩陣分解（SVD 分解、Cholesky 分解、QR 分解）
• 數(shù)值分析（數(shù)值微分、Jacobi 向量計(jì)算器、Hessian 矩陣計(jì)算器、函數(shù)近似器、微分方程求解器）
• 數(shù)學(xué)變換（離散余弦變換）
• 線性代數(shù)模塊
• 統(tǒng)計(jì)模塊
• 數(shù)據(jù)處理模塊（特征縮放、均值歸一化、One Hot 表征、反 One Hot 表征、支持的顏色空間轉(zhuǎn)換類(lèi)型）
• 實(shí)用工具（TP/FP/TN/FN 函數(shù)、精度、召回率、準(zhǔn)確率、F1 分?jǐn)?shù)）

更多細(xì)節(jié)內(nèi)容請(qǐng)參考原項(xiàng)目。

網(wǎng)友：這么卷，我怎么辦

對(duì)于 16 歲就能做出如此出色的項(xiàng)目，有網(wǎng)友不禁感嘆，這個(gè)世界上的高中生都在干些什么?。?！我在他們這個(gè)年紀(jì)還在『啃手指頭』。而他們已經(jīng)在 ICLR、NeurIPS 會(huì)議上發(fā)表論文了……

還有網(wǎng)友表示，如果高中生都在做這些事，想象一下幾年后博士申請(qǐng)會(huì)有多激烈吧?，F(xiàn)在，你只需要發(fā)表 3 篇以上的 NeurIPS 論文，將來(lái)就得獲得圖靈獎(jiǎng)了。

看似開(kāi)玩笑的話，也可以說(shuō)是目前某種程度上的「卷」吧。

不過(guò)，也有網(wǎng)友指出，項(xiàng)目中有 13000 行代碼卻沒(méi)有測(cè)試？另一位網(wǎng)友認(rèn)為，這是一個(gè)基于個(gè)人愛(ài)好創(chuàng)建的項(xiàng)目（pet project），并不適用于實(shí)際用例。因此，測(cè)試在這里并不重要。

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/srbvnc/p_c_machine_learning_library_built_from_scratch/