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深度学习还没有走到尽头,将促进人工智能的发展深圳网财经_____

????深入学习并没有走到尽头。《科技日报》编辑把深度学习作为一种机器学习方法,是实现人工智能的重要基础。近年来,一些学者认为,随着人工智能的发展,深度学习的不足日益突出,“瓶颈已经到来”。深度学习的瓶颈真的到了吗?在这方面,本文将分为两章,深入学习的优点和缺点,以及改进的途径,来梳理专家学者对读者的不同看法。不久前,全球人工智能计算机视觉领域的创始人之一、约翰霍普金斯大学的艾伦·尤尔教授提出了“计算机视觉领域深度学习的瓶颈已经到来”的观点,引起了业界许多专家的共鸣和热烈讨论。目前,作为人工智能的一种形式,深入学习的目的是更紧密地模仿人脑。那么,业内专家和学者是否同意这一说法?作为AI技术的重要基础,深度学习在其发展过程中遇到了什么困难?如果深入学习的瓶颈已经到来,我们如何解决这个问题?《科技日报》记者近日就相关问题采访了国内外知名人工智能专家,深入解读尤尔教授的观点。起初,当深度学习刚进入大多数人工智能研究者的视线时,它就被鄙视了,但几年后,它的天线扩展到了许多高科技领域,覆盖了谷歌、微软、百度甚至Twitter等许多企业。许多高科技公司都热衷于探索一种特殊形式的深入学习——卷积神经网络。卷积网络由相互连接的卷积层组成,这些层与大脑的视觉皮层非常相似,因为它们可以在图像的多个位置重复使用相同的滤波器。一旦卷积网络学会识别一个位置的人脸,它也可以自动识别其他位置的人脸。这一原则也适用于声波和手写文本。业内人士认为,卷积神经网络可以使人工神经网络快速接受训练,因为“内存占用小,不需要在每个位置分别存储滤波器,使神经网络非常适合创建可扩展的深网(deep networks)”。这也使得卷积神经网络具有良好的图形识别能力。基于此,谷歌开发了一个Android手机语音识别系统,百度开发了一个新的视觉搜索引擎。当然,要使卷积神经网络正常工作,需要强大的计算机和庞大的数据集。在收集数据或计算平均值时,效果并不理想。Facebook人工智能实验室负责人、卷积神经网络的支持者伊恩·勒昆(Ian Lekun)说,使用最广泛的卷积神经网络几乎依赖于监督学习。这意味着,如果卷积神经网络要学习如何识别一个特定的对象,必须对几个样本进行标记。无监督学习可以从无标记的数据中学习,这更接近人脑的学习方式。在此基础上开发的反向传播算法可以有效地减小误差率,但不太可能反映人脑的运行机制。”我们几乎完全不了解大脑是如何学习的。虽然已经知道神经元的突触可以自我调节,但大脑皮层的机制还不清楚。最后一个答案是,无监督学习是一种接近人脑的学习方式,但是人脑的认知机制无法回答。瓶颈凸显了需要警惕的地方:“虽然深度学习优于其他技术,但它并不普遍,经过几年的发展,其瓶颈已经凸显出来。”不久前,艾伦·尤尔指出。据Juul称,深度学习有三个局限性:第一,深度学习几乎总是需要大量的标记数据。这使得视觉研究人员过于关注容易标注的任务,而不是重要的任务。其次,深度Web在基准数据集上表现良好,但在现实世界中,它可能会严重失败,而不是在数据集上。尤其是,深网很难处理数据集中很少发生的“罕见事件”。在实际应用中,这些情况会带来潜在的风险,因为它们相应的视觉系统故障会导致可怕的后果。例如,数据集

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