【韩式1.5分彩口诀】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
  • 类型:原创
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【电脑报在线】深度1学习就像一只雄鹰,高飞还时需强劲的翅膀。而装上这两只翅膀,两位华人发挥了很大的作用。

深度1学习就像一只雄鹰,高飞还时需强劲的翅膀。而装上这两只翅膀,两位华人发挥了很大的作用。

 

时需只有好算法就能成功

      深度1学习很快成为统治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时需极大变化。

      深度1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补救实际大什么的问题。实现机器学习有要是方法 ,属于神经网络的深度1学习是其中的重要方法 之一。

      机器学习、神经网络都时需新东西,深度1学习觉得严格说也时需新东西,我希望在30006年被欣顿等重新包装推出时,有要是创造性的新思想和算法,让机器学习焕然一新。因此,AI的历史真不知道们,时需只有好算法就能成功。

      比如,深度1学习用统计学方法 巧妙补救深度1神经网络数据的权重,把概率上相对近似度高的数据合并补救,大大降低了数据的维数,也我希望降低了繁杂度,可能性这项关键技术,欣顿把个人构建的深度1神经网络也称之为深度1置信网络。维数觉得相对降低,但计算量依然惊人。

      神经网络模仿人的大脑,用学习的方法 获取准确知识并用之补救大什么的问题。人工神经网络时候 发展成多层神经网络,在输入层和输出层之间添加隐层,隐层还可不里能不断增加。夺得2015年ImageNet图像识别竞赛冠军的微软ResNet系统,我希望 152 层的深度1神经网络。随着深度1增加,繁杂度和计算量都无比巨大。 

      像人学是 习可不里能分为有老师的学习和无老师的学习一样,机器学习可不里能分为监督学习和无监督学习,监督学习时需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。

      神经网络本质上是有还还有一个 数据驱动模型,时需提供数据让机器去学习,因此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,也我希望达到预期学习效果。你你你這個 过程叫训练。

      有还还有一个 神经网络系统研制中一般时需有还还有一个 数据集,训练集、工作集、测试集。训练集规模越大,训练效果也我希望学习效果越好。

      神经网络系统可能性训练数据很多,会出现“过拟合”。你你你這個 专业术语的意思是学习结果太针对特定情景,只有推广。而学习结果能广泛适用,则称为“泛化”。正向人学是 习能举一反三是可能性掌握大量知识一样,机器学习也时需大量数据。

      形象地说,机器学习时需大量的数据“喂”进机器,“喂”进数据很多,质量越好,学习效果越好。

      欣顿想了要是方法 来减少对监督学习的需求,可能性这原应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。先让机器个人进行无监督学习,也即自动补救没有经过标注的数据,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。我希望大大提高了训练的速率。欣顿形象地比拟说:“想象一下小孩子,当亲戚让我门 学会辨认牛时,何必 时需去看几百万张妈妈们标记上‘牛’的图片,亲戚让我门 仅仅是个学是习牛的样子,因此问到:‘这是那此?’ 妈妈会说:‘这是一头牛’,亲戚让我门 就学会了。”

      这是深度1学习巧妙的学习过程,但即使有那此造出权,深度1学习也时需在计算能力大大增强和海量数据出现的具体情况下,能够充采集挥作用。

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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