苹果的神经元网络学习

‘壹’ 苹果芯片为什么叫仿生

苹果A系列仿生芯片（即Ax Bionic）是指在原有处理器芯片基础上加入了专用于神经网络计算的独立处理单元的人工智能芯片，是语音、图片识别、人脸识别等算法能力的硬件化。独立处理器单元可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强等优势。

1、苹果仿生芯片实际上是在原有的A系列SoC上集成了具备AI运算能力的独立处理单元，和其他手机芯片中经常出现的NPU是一回事，只是叫法不同。

2、苹果仿生芯片最核心的部分包括CPU、GPU和NPU。其中CPU负责处理通用计算，能够完成各种复杂的任务，具有非常强的适应性；GPU负责处理图形任务，包括图像、模型的渲染等工作；NPU则负责人工智能计算，包括语音、图片识别、人脸识别等。

3、独立的NPU芯片可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强等优势，相比单纯依靠CPU或GPU进行一些算法处理，NPU芯片专芯专用更加符合当前的趋势。

‘贰’ 什么是神经网络学习呢

神经网络学习由称为神经元的基本处理单元互连而成的平行工作的复杂网络系统,简称神经网络。当已知训练样本的数据加到网络输入端时，网络的学习机制一遍又一遍地调整各神经元的权值，使其输出端达到预定的目标。这就是训练（学习、记忆）过程。

‘叁’ iPhonex的神经网络引擎是什么意思 跟普通的处理器比有什么不同

说的神经网络引擎有自主学习的能力，每天刷脸解锁都在根据你脸部变化学习，有向AI发展的趋势。

1、外观不同

外观上，延续了上一代iPhone X的设计，包括刘海屏、玻璃后壳等。机身尺寸一致，但新iPhone XS稍重了3g，配色上新增了金色。

‘肆’ 神经网络计算机有哪些特点

传统的计算机在进行繁琐、复杂的数值运算时，例如，计算圆周率π，就显得十分有能耐，比人高强；然而，面对人类认为比较容易的有关识别、判断方面的问题时，就显得笨手笨脚，力不从心。

为了解决这个问题，科学家们一心想发明神经计算机，或叫神经元网络计算机。

神经网络计算机的工作原理类似人脑。人脑由100亿～150亿个神经元组成，而每个神经元又和数千到数万个神经元相连接。神经网络计算机正是利用与人脑非常相似的神经网络进行信息处理的。

神经网络计算机有着许多特点：第一，有着极强的自学能力。人们利用神经网络计算机的自学特点，可以方便地“教”会它认读自然语言文字。

第二，神经元网络计算机的“智能”好像是自发产生的，不是严格设计出来的，这是各个神经元所做的简单事情集合起来的结果。这一点同人的大脑的工作原理极相似。

第三，神经元网络计算机的资料不是贮存在存储器中，而是贮存在神经元之间的网络中。这就是说，即使个别神经网络断裂、破坏，也并不影响整体的运算能力，即它具有重建资料的能力。

现在，人工神经网络技术的研究，已在许多部门获得了实际应用。例如，信息识别、系统控制、检测与监测智能化等。

可以预计，在21世纪，人工神经网络的研究将会有新的突破。虽然用无生命的元器件实现人脑的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或达到人脑水平的神经网络计算机将会十分普遍，届时，神经网络计算机将渗透到人类生活的各个领域。

神经计算机是按照一种仿效人脑的神经网络模型工作的。由于这种模型能通过电路予以实现，因此人们不仅可以通过这一模型了解人的神经细胞是怎样工作的，而且还能把它制成集成电路的芯片，使计算机仿效神经系统工作。于是，便出现了利用神经网络工作原理的神经计算机。

神经计算机不仅能够进行并行处理，而且还具有以下两种能力：第一，具有联想能力，例如见到红的、圆的、有芬香味的东西，便会联想起这是苹果。第二，具有自我组织能力，神经计算机通过多次处理同类问题，能够把各神经元连接成最适于处理该问题的网络，通过做同类工作而有所改进便是具有学习功能。

最能发挥神经计算机长处的工作有图像识别、声音识别、运动控制等。

由于神经计算机采用并行处理方式，很适合用光计算机来实现。今后，光计算机得到实用时，光神经计算机将会有更诱人的前景。

‘伍’ 为什么iphone12用的第一代神经网络引擎什么意思

神经网络引擎是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络引擎通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统，神经网络引擎的一个重要特性是它能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中，其学习是一个过程。

在所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的学习算法规则调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束，然后可用生成的神经网络来对真实数据做分类。

(5)苹果的神经元网络学习扩展阅读

苹果在最新发布会上，公布了十周年版iPhone X，极大地吸引了人们的注意力。在iPhone X众多特性中，使用面部识别FaceID代替原有的指纹识别TouchID进行屏幕解锁和身份认证无疑是最大的亮点之一，这有可能成为苹果对于手机交互进步的又一次推动。

FaceID使用了人工智能技术完成人脸三维建模中的特征提取，并且用这些特征配合算法来实现人脸识别。现场演示中，FaceID人脸识别用户体验非常流畅，而在流畅体验背后的功臣，则是A11 Bionic SoC上集成的人工智能加速器，苹果官方称之为“神经网络引擎(neural engine)”。