Neuton:一种用于AI的新型颠覆性神经网络框架

如今，人工智能取得了很大地进步，而进步的背后则是深度学习神经网络。

Neuton自称是一种更快、更紧凑的新框架，相较全球性的AWS、谷歌和Facebook，Neuton不需要太多的技术和训练。

这种情况不常发生。深度学习是当今最热门的技术，涉及无数的应用程序并获得了一贯怀疑派的深度投资。不属于世界GAFA并声称自己在各方面都更出色的人发布的新东西肯定会引起一些人的注意。

几个月前，Bell Integrator因为Neuton找到我们的时候，我们也是这种反应。Neuton是一种神经网络框架，Bell Integrator声称其远比市场上提供的任何其他框架和非神经算法有效。

此外：Nvidia的目标是更快、更有效地运行神经网络

除更快以外，根据发布的基准测试，Bell Integrator表示，Neuton是一个Auto ML解决方案，其结果模型可以自我成长和学习。并且，最重要的是，Neuton使用起来很简单，不需要特殊的AI背景。

十月机器学习节

因为当时除了一些令人印象深刻的基准测试和既定的11月的发布期外，并没有太多东西展示，所以很难相信。现在，参与十月机器学习节之后，可能在它的触发下，Neuton正式发布。

在过去的几天里，我们不仅看到了PyTorch（Facebook开发的领先神经网络框架之一）的新版本和fast.ai的新条目，还看到了越来越接近1.0版本的Databricks的元框架MLflow。

现在，让我们试着揭示Neuton的来源、运作方式以及它的意义。我们先从其背后的供应商说起，该供应商是一家私营全球咨询和技术服务提供商，自2003年成立以来已经有一段历史了。

Bell Integrator设有10个办公点，拥有2,500多名员工，爱立信、思科、Century Link、瞻博网络、花旗银行、德意志银行和法国兴业银行等都是其客户。但当我们问及Neuton背后的团队时，却没有得到任何你们可能认识的名字。

此外：阿里巴巴神经网络在全球阅读测试中击败了人类

Bell Integrator首席技术官Blair Newman表示，Neuton是由一支拥有700多年科研工作经验并成功解决增强现实、人工智能、神经网络、机器学习、视频分析、互联网等领域的复杂算法问题的科学家团队研发的。

我们只能推测Neuton是如何形成的。但是，它的功能让人印象深刻，简直好的令人难以置信。不出意外的话，雷达，甚至是那些依靠机器学习生活的人，都无法捕捉Neuton。当我们询问正在利用PyTorch对Neuton发表评论的Facebook研究员Soumith Chintala时，他的回答是虽然他密切关注这个领域，但是他并没有意识到这一点。

“颠覆性”这个词有夸张的意味，但对于该神经网络框架，它也许一点也不夸张。（图片提供者：Bell Integrator）

Bell Integrator表示，Neuton会自我成长和学习：没有必要致力于层和神经元；只要准备一个数据集，模型就会自动成长。而且，该模型不需要太多训练样本。

Bell Integrator表示，除基准测试外，现在您可以下载并亲眼看下这些模型。据说，这些模型比使用现有框架和非神经算法构建的模型小10到100倍，但速度却快10到100倍，同时这些模型使用的神经元也减少了10到100倍。

此外：深度学习：兴趣不仅仅是潜在的

没有过度拟合，验证样品中的绝对和相对误差大大减少，准确度更高并且Auto ML不需要科学或AI背景。只需要基本的技术技能。如果你还不够困惑，那么还有一件事：Neuton的常见问题提到其初始版本没有CNN/RNN（卷积/递归神经网络）。

是否为神经网络？

这意味着什么呢？Neuton是否是神经网络？是否需要训练？纽曼表示，尽管初始版本中不包括CNN/RNN支持，但Neuton仍然是一种能有效解决回归和分类问题的神经网络。虽然与其他算法相比，Neuton的训练样本较小，但它确实需要训练。

此外：Intel公开Nervana神经网络处理器

生成的模型以hdf5格式提供，hdf5属于开源模型，可供大多数现代编程语言和框架（包括Keras）使用，由Python、Java、R等提供技术支持。还支持即用型REST API服务和GPU。

纽曼表示：

“Neuton是一种独立的机器学习方法，是我们的专有开发成果。Neuton的工作流程非常简单，只需几步即可完成。

第一步，用户上传他们的数据。第二步，指定用于训练和验证的数据。第三步，选择任务指标和训练停止标准。训练结束后，我们促使用户确保其准确性，预测未知数据的结果。最后一步，用户可以选择如何使用该模型。

我们提供模型下载或云端托管模型服务。对于认为将数据上传到公共云不安全的大型企业客户，我们会在内部部署模型。

Neuton的模型既可以作为独立的解决方案使用，也可以构建各种算法的合集。基于Neuton的模型可以一键自动推出REST-API服务，也可以基于示例代码下载后在Python中进行本地使用。”

Neuton的部分基准测试结果。从表面上看：Neuton可以利用较少的资源做更多的事 -- 利用更少的训练数据获得更高的准确性。（图片提供者：Bell Integrator）

这怎么可能？这些基准测试有什么用？基准测试的要求是否可用？第三方可以重现结果吗？包括训练和推理吗？为什么一部分结果在Neuton单个模型上测定，而另一部分结果在全部模型上测定？

纽曼解释道：

“由于我们的专有算法和颠覆性机器学习技术，建立在Neuton上的模型非常紧凑，这就意味着它们由相对较少的神经元和系数组成。实际算法是我们的知识产权，因此，我们不能透露。我们将Neuton结果与Caffe2、Tensor Flow + Keras、CNTK、Torch、Theano进行了比较，结果非常相似。”

此外：Fast.ai的软件可以从根本上使AI民主化

纽曼继续澄清道，为了节省屏幕空间，他们在基准测试表上用TensorFlow后端展示了Keras以及非神经方法，例如所有流行算法xgboost、catboost、线性/逻辑回归、随机森林等。

他表示：

“第三方可以重现结果，并且经过训练的模型以及使用的数据集和TensorFlow配置也可以从网站下载后在离线状态下使用。我们已经展示了Neuton未来版本的功能。

我们进行了一些实验，证明在合集中使用Neuton模型可以显著改善单个模型的结果。我们将这些结果与一些本身为合集的传统算法（xgb，随机森林等）进行了比较。”

与NEUTON或不与NEUTON层叠？

从技术上讲，我们不能说Neuton是否进行深度学习，因为我们不知道它的内部结构。但这并不能改变这一切听起来令人印象深刻的事实。然而，性能并非一切。Neuton如何与经检验正确的原型以及最新最好的PyTorch和fast.ai层叠？

此外：谷歌大脑及微软用AI探索网络的奥秘

纽曼表示：

“与Neuton不同，PyTorch和Fast.ai不仅需要一些编码，而且还需要神经网络架构方面的知识，这就意味着我们的目标受众更广泛，模型设置时间也更短，与专业水平无关。”

我们还为用户提供所有必要的基础设施元素（包括用户数据和模型的存储、带GPU的培训用虚拟机、在云中推出的虚拟机），同时确保企业客户能够在其需要使用Neuton的场所使用Neuton。

从性能和效果来看，上文提到的新库未作任何改变，不会影响我们的基准测试。”

Neuton以艾萨克·牛顿爵士的名字命名,试图与牛顿的作品齐名.（图片提供者：Bell  Integrator）

纽曼补充道：

“Neuton让每个人都能使用AI，让人类更加聪慧，通过更广泛地使用和接纳人工智能对经济、各行各业、科学突破以及我们和我们的子孙后代的日常生活的质量产生变革性影响。

我们认为，智能会让世界更加美好。”

纽曼继续讲述关于Neuton命名的一些背景。Neuton是神经网络和艾萨克·牛顿爵士的双关语，因为艾萨克·牛顿爵士也相信智能会让世界更加美好。

虽然很难争辩，但真正的问题在于：你是否应该忘记其他的一切并开始在Neuton上构建你的下一个AI模型？好吧，也许不会那么快。

很明显，需要进行一些实验，Bell Integrator希望它能吸引，至少诱惑人们尝试一下Neuton。但是假设一切都符合预期，那么接下来要怎么做？

此外：见到由神经网络CNET构建的奇怪D&D生物

我们不清楚Bell Integrator对Neuton采用了什么样的商业模式，因为我们虽然提出了置评请求，但并没有得到明确的答复。可以肯定的是，Neuton是专有的，但使用Neuton需要花多少钱以及需要在什么条件下使用Neuton，我们目前还不知道。

这几乎与其他所有框架都形成了鲜明对比，后者均为开源框架。当然，开源并不意味着免费，每个框架都有自己的开源方式。最后，即使您可以免费使用机器学习框架，您也必须为存储和计算付费，所以开源框架是云提供商获取收益的好方法。

当然，Neuton工作时还需要存储和计算资源，只是需求并不是很大。因此，从经济学角度来看，Neuton可以归结为基于各个案例进行数学运算的框架：使用Neuton的成本能否通过降低使用Neuton所需资源的成本来进行调整？

我们还得从使用性和支持角度来看Neuton如何发展。理论上，API和语言支持都不错，但我们还是要等着看其在实践中的表现，特别是在其声明的“不需要经验”这方面的表现。此外，Bell Integrator等咨询公司可能不习惯或尚未准备好处理大量支持请求。就这一点而言，Neuton的一些操作模式在功能上并不全面。

无论如何，如果您的首要追求是速度，那么Neuton绝对值得一看。看Neuton如何影响机器学习的发展是一件很有趣的事情。

-END-

蜂口小程序全新改版上线啦，会有各种最新资讯免费看，欢迎扫描左下方二维码关注哦~

参与内测，免费获取蜂口所有内容，请扫描右下方二维码申请内测资格，更有其他优惠福利多多，欢迎大家多多参与，尽情挑刺，凡是好的建议，我们都会虚心采纳哒~   

蜂口小程序将持续为你带来最新技术的落地方法，欢迎随时关注了解~