【幸运pk10app注册】AI传奇第四回 助飞的双翼

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AI传奇第四回 助飞的双翼

  • 2017/3/8 9:42:37
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【电脑报在线】深度图学习就像一只雄鹰,高飞还时要强劲的翅膀。而装上这两只翅膀,两位华人发挥了很大的作用。

深度图学习就像一只雄鹰,高飞还时要强劲的翅膀。而装上这两只翅膀,两位华人发挥了很大的作用。

 

全部都是也能好算法就能成功

      深度图学习比较慢成为统治AI的最热门技术,除在思想和算法上有重大突破之外,它诞生时的计算环境与信息环境全部都是极大变化。

      深度图学习是机器学习(Machine Learning, ML)领域的分支学科。机器学习思路是让计算机自动学习相关知识并解决实际问题 。实现机器学习有而是 辦法 ,属于神经网络的深度图学习是其中的重要辦法 之一。

      机器学习、神经网络都全部都是新东西,深度图学习随便说说严格说也全部都是新东西,而是 在30006年被欣顿等重新包装推出时,有而是 创造性的新思想和算法,让机器学习焕然一新。很久 ,AI的历史他不知道们,全部都是也能好算法就能成功。

      比如,深度图学习用统计学辦法 巧妙解决深度图神经网络数据的权重,把概率上相对近似度高的数据合并解决,大大降低了数据的维数,也而是 降低了僵化 度,很久 这项关键技术,欣顿把自己构建的深度图神经网络也称之为深度图置信网络。维数随便说说相对降低,但计算量依然惊人。

      神经网络模仿人的大脑,用学习的辦法 获取准确知识并用之解决问题 。人工神经网络很久 发展成多层神经网络,在输入层和输出层之间去掉 隐层,隐层还都时要不断增加。夺得2015年ImageNet图像识别竞赛冠军的微软ResNet系统,而是 152 层的深度图神经网络。随着深度图增加,僵化 度和计算量都无比巨大。 

      像人学数学习都时要分为有老师的学习和无老师的学习一样,机器学习都时要分为监督学习和无监督学习,监督学习时要使用经过标注的数据,无监督学习使用的数据不需经过标注。

      神经网络本质上是一另一一四个多多数据驱动模型,时要提供数据让机器去学习,很久 根据学习的结果不断调整、优化模型中的参数,达到使模型收敛,也而是 达到预期学习效果。你你這個过程叫训练。

      一另一一四个多多神经网络系统研制中一般时要另一一四个多多数据集,训练集、工作集、测试集。训练集规模越大,训练效果也而是 学习效果越好。

      神经网络系统很久 训练数据太大,会经常出现“过拟合”。你你這個专业术语的意思是学习结果太针对特定情景,也能推广。而学习结果能广泛适用,则称为“泛化”。正向人学数学习能举一反三是很久 掌握血块知识一样,机器学习也时要血块数据。

      形象地说,机器学习时要血块的数据“喂”进机器,“喂”进数据太大,质量越好,学习效果越好。

      欣顿想了而是 辦法 来减少对监督学习的需求,很久 这意味着大大减少工作量和提高训练速率 。他的创新思路是把无监督学习和监督学习结合使用。先让机器自己进行无监督学习,也即自动解决那末经过标注的数据,进行逐层预训练。最后阶段进行监督学习,即用经过标注的数据进行训练。而是 大大提高了训练的速率 。欣顿形象地借喻说:“想象一下小孩子,当大伙学数学辨认牛时,从不时要去看几百万张妈妈们标记上‘牛’的图片,大伙仅仅是自己学习牛的样子,很久 问到:‘这是你你這個?’ 妈妈会说:‘这是一头牛’,大伙就学数学了。”

      这是深度图学习巧妙的学习过程,但即使有你你這個发明家 家 ,深度图学习也时要在计算能力大大增强和海量数据经常出现的清况 下,也能充收集挥作用。

本文出自2017-03-06出版的《电脑报》2017年第09期 A.新闻周刊 (网站编辑:pcw2013)

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