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2020
11-15

揭秘为什么马云听到人工智能就生气?天猫双11回答了这个问题

甚至连AdaBoost算法在数据过拟合和离群实例中都表现出了弱点,而随机森林是针对这些警告更稳健的模型。随机森林在许多不同的任务,像DataCastle、Kaggle等比赛等都表现出了成功的一面。

大放光芒的蓬勃发展时期21世纪初至今

在机器学习发展分为两个部分,浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。浅层学习起源上世纪20年代人工神经网络的反向传播算法(Back-propagation)的发明,使得基于统计的机器学习算法大行其道,虽然这时候的人工神经网络算法也被称为多层感知机(Multiple layer Perception),但由于多层网络训练困难,通常都是只有一层隐含层的浅层模型。

神经网络研究领域领军者Hinton在2006年提出了神经网络Deep Learning算法,使神经网络的能力大大提高,向支持向量机发出挑战。 2006年,机器学习领域的泰斗Hinton和他的学生Salakhutdinov在顶尖学术刊物《Scince》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。

这篇文章有两个主要的讯息:
1)很多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻划,从而有利于可视化或分类;

2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”( layer-wise pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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