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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

Hinton的学生Yann LeCun的LeNets深度学习网络可以被广泛应用在全球的ATM机和银行之中。同时,Yann LeCun和吴恩达等认为卷积神经网络允许人工神经网络能够快速训练,因为其所占用的内存非常小,无须在图像上的每一个位置上都单独存储滤镜,因此非常适合构建可扩展的深度网络,卷积神经网络因此非常适合识别模型。

2015年,为纪念人工智能概念提出60周年,LeCun、Bengio和Hinton推出了深度学习的联合综述。

深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善,包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域,例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数,这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。

当前统计学习领域最热门方法主要有deep learning和SVM(supportvector machine),它们是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机。

神经网络与支持向量机一直处于“竞争”关系。SVM应用核函数的展开定理,无需知道非线性映射的显式表达式;由于是在高维特征空间中建立线性学习机,所以与线性模型相比,不但几乎不增加计算的复杂性,而且在某种程度上避免了“维数灾难”。而早先的神经网络算法比较容易过训练,大量的经验参数需要设置;训练速度比较慢,在层次比较少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优。

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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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