百度：Minwa超級計算機圖像識別率世界第一

據(jù)美國《麻省理工科技評論》5月14日報道，中國搜索引擎巨頭百度表示，其新近研發(fā)的超級計算機Minwa在一項備受關(guān)注的人工智能基準測試ImageNet中取得了世界最好成績，錯誤率僅為4.58%，超越了微軟和谷歌的超級計算機。

超級計算機Minwa配備72個超強處理器和144個圖形處理器。11日晚些時候，百度在刊發(fā)的論文中稱其超級計算機已被用于指導(dǎo)機器學(xué)習(xí)軟件，在圖片識別方面打破了谷歌保持的紀錄。

來自百度Minwa項目的科學(xué)家吳恩達(AndrewNg)在接受采訪時表示：“百度現(xiàn)已成為計算機智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍者。我認為Minwa是研究深度學(xué)習(xí)算法的最快的超級電腦，它可以說是我們手中絕對的王牌，強于我們的競爭者�！�

計算機的計算能力關(guān)系到深度學(xué)習(xí)能力，百度和谷歌的超級計算機均在語音、圖像及面部識別領(lǐng)域成功取得突破，并應(yīng)用于其圖像、語音搜索服務(wù)。

Minwa可以說是深度學(xué)習(xí)算法的一次飛躍性實踐。深度學(xué)習(xí)的概念由科學(xué)家在2006年提出，源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。該算法通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

吳恩達表示，這項科技能夠更好地處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集與網(wǎng)絡(luò)，這也是深度學(xué)習(xí)算法與先前機器學(xué)習(xí)技術(shù)不同的一點，后者在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集與網(wǎng)絡(luò)時速度減緩，計算能力減弱，并且數(shù)據(jù)規(guī)模一旦超過某個節(jié)點，使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)將無法取得任何進展，而深度學(xué)習(xí)算法則避免了這種情況的發(fā)生。百度稱Minwa的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有數(shù)以億計的接點，是以往任何網(wǎng)絡(luò)的數(shù)百倍之多。

百度在周一的論文中指出，他們的系統(tǒng)在測試ImageNet分類數(shù)據(jù)集中的錯誤率僅為4.58%(ImageNet計算機視覺挑戰(zhàn)比賽是目前國際上最大規(guī)模的圖像分類和識別測試平臺)。這個數(shù)據(jù)集包含約150萬張圖像，分為1000個不同的類別，軟件被要求為10萬張前所未見的測試圖像進行分類。此前的世界最好紀錄4.82%由谷歌創(chuàng)造，而微軟在此測試中也達到4.94%的不俗成績，同樣的實驗中，人眼辨識的錯誤率大概為5.1%，三個公司的研究成果均在視覺識別挑戰(zhàn)中超越了人類視覺能力。

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