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深度学习并未走进死胡同

   日期:2019-07-11 13:24:13     来源:栗木左湖网    浏览:1555    评论:0    

总而言之,李世鹏表示,深度学习已死之说法值得商榷。在未来相当一段时间里,深度学习会对人工智能发展起着积极推动作用,并具有很大的应用价值,同时,科学家对深度学习天生的缺陷和局限已明晰,正在尝试一些方法补足其现阶段发展的不足,并在各自的领域内探索着下一代人工智能的突破。

他用陪伴,来倾注爱。除了出钱,老先生更没少花费时间、心思。每学期,他都去趟学校,和这10位学生谈心,了解学习情况。有位男生考试不合格,学校要取消他的受助资格。老先生坐40多分钟的公交车,找校方沟通,请求再给孩子一个改正的机会。在老人的抚慰和勉励下,这名同学发奋学习,进步很大。如此倾注关爱,陪伴这些同学爬坡过坎,难怪他们都把老人当亲人,还组建了名为“家庭”的聊天群。这种精神上的陪伴和引导,比单纯的物质给予更辛苦,也更难得。

“我不赞同‘深度学习已死’的提法。”新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长、科大讯飞副总裁兼AI研究院联席院长李世鹏指出。

小梅现在除了做服装导购,还兼职着化妆的工作,“我现在是两手准备,如果找到合适的地儿,就把店开起来,如果暂时找不到,就再进修一下美妆,然后找家婚庆锻炼锻炼,有机会再学学摄影。”

专家指出,入冬以来,南亚和澳大利亚北部气温较常年明显偏高,美国南部降水异常偏多,均与厄尔尼诺事件有关。

对于18岁的米兰娜·米歇耶娃来说,这次比赛更像是一次“技能交流”。已经学习3年美发的她,被老师推荐来重庆参赛,而这也是她第一次来中国。

卷积神经网络的力挺者、脸谱(Facebook)人工智能实验室负责人伊恩·勒坤表示,目前使用最广泛的卷积神经网络几乎完全依赖于监督学习。这意味着,如果想让卷积神经网络学会如何识别某一特定对象,必须对几个样本进行标注。而无监督学习(Unsupervisedlearning)可以从未经标记的数据展开学习,更接近人脑的学习方式。而在此基础上开发的反向传播算法,能有效使错误率最小化,只是不太可能体现出人类大脑的运作机理。

世界五大经济体中经济增速预期最高,市场信心得到明显改善

衢南管理处从上到下把安全保畅工作作为营运管理的头等大事,形成了管理处、收费所、各班组层层有职责、级级抓落实的安全管理网络,做到了安全保畅工作“横向到边、纵向到底、不留死角”。

李世鹏说,深度学习作为一个新的计算科学领域的方法,当然有其自身的限制和缺陷。这个在外界被炒作成万能的AI工具,其实科学界一直都很谨慎地对待,从一开始大家就知道它的一些局限性,比如对标注了的大数据依赖、非解释性、没有推理功能、对训练集里包括的样本就能工作得很好而对没有包括的样本就很差、系统模型处于非稳态(相对人类智能而言,对抗扰动攻击能力比较差)等。

勒坤表示:“我们对大脑如何学习几乎是完全陌生的。尽管人们已经知道神经元突触能够自我调整,但对大脑皮层的机理尚不明晰,所知道的最终答案是无监督学习是一种更接近人脑的学习方式,但对于大脑的认知机制却无力解答。”

第三,深网对图像中的变化过度敏感。这种过度敏感不仅反映在对图像中难以察觉变化的标准上,还反映在对上下文的变化上,由于数据集大小的局限,过度敏感会导致系统做出错误判断,但这种因过度敏感而导致的图像变化却难以欺骗人类观察者。

在美国遭遇冰冻的同时,南半球的澳大利亚则处在火海之中。英国《卫报》称,澳大利亚气象局1日宣布,今年1月份是澳大利亚有记录以来最炎热的1月。“史无前例”的热浪席卷了该国大部分地区,融化了柏油路,杀死了成千上万只动物。在北领地,在一个干枯的水塘边发现了大群野马的尸体。在维多利亚州,2000多只澳特有的眼镜狐蝠被热死,据称占当地眼镜狐蝠数量的1/3,当地媒体称这是一场“噩梦”。在塔斯马尼亚,爆发了数十起林区大火,烧毁了房屋和荒地,成千上万名消防人员在竭力控制火势。本月极端最高气温是西南海岸的奥古斯塔(49.5度),而昆士兰州的比尔德斯维尔,连续10天气温在摄氏45度以上。持续高温导致降水减少到仅有正常年份的20%,森林大火频发,大量动植物死亡。澳多名气象学家警告,到2100年之前,澳恐怕每年都得面对约22天超过40度高温的严峻状况。

另据了解,为深入贯彻落实“放管服”改革要求,今年起,江苏省人力资源社会保障厅会同江苏省教育厅将中等职业学校教师副高级职称评审权下放至设区市。要求各地充分结合本地区中职校教育教学工作实际,坚持重心下移,注重参考教师所在学校考核推荐意见,不断创新教师职称评审工作机制。(杨甜子)

最初,深度学习刚刚进入大多数人工智能研究人员的视线时,被嗤之以鼻,但短短几年后,它的触角在诸多高科技领域延伸,横跨谷歌、微软、百度乃至推特等多家企业。

尤尔认为,瓶颈背后的原因是一个叫做“组合爆炸”的概念:就视觉领域而言,从组合学观点来看,真实世界的图像量太大了。任何一个数据集,不管多大,都很难表达出现实的复杂程度。更何况每个人选择物体、摆放物体的方式不一样,搭出的场景数量可以呈指数增长。而这需要无限大的数据集,无疑对训练和测试数据集提出巨大挑战。

正在拉丁美洲四国访问的美国国务卿迈克·蓬佩奥12日说,美方将继续以制裁和外交手段施压马杜罗政府,“不会退出这场战斗”。

不久前,全球人工智能计算机视觉领域奠基人之一、约翰霍普金斯大学教授艾伦·尤尔抛出“深度学习(Deeplearning)在计算机视觉领域的瓶颈已至”的观点,引发业内许多专家的共鸣和热议。

北京植物园桃花节期间,桃花开运香囊、桃花地图扇等桃花主题文创产品颇受欢迎。(图片来自北京植物园官网)

目前,除犯罪嫌疑人朱某卿出逃境外,其余犯罪嫌疑人全部归案。接下来,镇江警方将持续做好追逃促返工作。

比利时“凤凰”精酿啤酒厂老板库尔特·德奎纳则用他的啤酒拉近与中国的距离。春节临近,一箱箱“凤凰”精酿乘船出发,登上中国人热闹的春节餐桌,用酒香点缀幸福和团圆,也让不同文明跨越地域彼此联通。

“我比较赞成尤尔教授的客观说法——深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至,特别是他讨论问题的这个时间点很有必要,在方向上有矫枉过正的提示作用。现在大家对深度学习热衷得有些过度,在学术界,甚至在产业界,给人一种似乎‘非深度学习非AI’的感觉。实际上这是有很大问题的,因为深度学习确实只是人工智能领域里一个被实现出来的,却比较窄的成功经验。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲指出。

尤尔认为,深度学习有三大局限:首先,深度学习几乎总是需要大量的标注数据。这使得视觉研究人员的焦点过度集中于容易标注的任务,而不是重要的任务。

深度学习精到之处

业内人士认为,卷积神经网络可以使得人工神经网络能够快速接受培训,因为“内存占用空间小,不需要对图像中每个位置的过滤器进行单独存储,从而使神经网络非常适合于创建可扩展的深网(Deepnets)”。这也令卷积神经网络具有善于识别图形的优点。正是基于此,谷歌开发出安卓手机的语音识别系统、百度对可视化新型搜索引擎进行研发。

业内专家表示,这三大局限性问题虽还杀不死深度学习,但它们都是亟待需要警惕的信号。

“今年初二回来的,待了几天,和几个好姐妹聚了聚。”曾女士指着行李箱和箱子上挂着的几个袋子,脸上笑意满满地告诉记者,“箱子里有不少米糕,都是老姐妹特地准备的,因为我爱吃,袋子里还有不少捆蹄,我准备带到成都给那边的几个朋友尝尝。”

其次,深网在基准数据集上表现良好,但在数据集之外的真实世界图像上,可能会出现严重失败。特别是,深网难以应付数据集中不经常发生的“罕见事件”。而在现实世界的应用中,这些情况则会产生潜在风险,因为它们对应的视觉系统故障可能导致可怕的后果。比如,用于训练自动驾驶汽车的数据集几乎从不包含“婴儿坐在路上”的情况。

“我认为‘深度学习已死’这种说法,是出自那些曾经极为看好深度学习、后来却意识到其局限的业内人士。而局限并不意味着这个事物已经死亡,我们可以补充一些东西进去。”法国泰雷兹集团首席技术官马克·厄曼向科技日报记者表示。

“虽然深度学习优于其他技术,但它不是通用的,经过数年的发展,它的瓶颈已经凸显出来。”不久前,艾伦·尤尔指出。

瓶颈凸显需警惕

转运站的自动化分选处理集中控制室里,小武基垃圾分选转运站副站长刘伟向前来参观的市民和师生介绍,该转运站隶属于北京环卫集团固废物流公司,于1997年投入运行,是国家第一批大型自动化运行的固废分选设施。目前小武基垃圾分选转运站主要承接东城区和朝阳区部分地区的生活垃圾的分选和转运工作,日处理垃圾量约为2000吨。

“已死”之说值得商榷

很多高科技公司热衷探索深度学习的一种特殊形态——卷积神经网络。卷积网络是由相互连通的卷积层组成,与大脑中处理视觉信息的视觉皮层十分类似,不同之处在于,其可以重复使用一张图像中多个位置的相同过滤器。一旦卷积网络学会在某个位置识别人脸,也可以自动在其他位置识别人脸。这种原理也适用于声波和手写文字。

目前,作为实现人工智能的一种形式,深度学习旨在更密切地模仿人类大脑。那么,业内专家学者是否认同这种说法?作为人工智能技术的重要基础,深度学习在发展中究竟遇到哪些困难?如果深度学习瓶颈已至,我们该如何破解这个难题?带着相关问题,科技日报记者近日采访了中外人工智能的知名专家对尤尔教授的观点深入解读。

他们首次确定了M31和M33的旋转速度。而且,利用盖亚衍生的调查结果以及对档案信息进行的分析,他们还确定了M31和M33过去如何在太空中移动,以及未来几十亿年它们可能会前往何处。

(五)冰雪温泉产品深受热捧。温泉冰雪是我省冬季旅游的热门产品,备受游客青睐。近年来,我省以迎接举办2022年北京冬奥会为契机,打造秦岭南麓滑雪项目群,推出了西岭雪山、曾家山、九鼎山、八台山、鹧鸪山、光雾山等一系列滑雪产品,同时打造提升花水湾、峨眉山、海螺沟、七里坪、罗浮山、女皇温泉、剑阁温泉、宝山温泉等一批温泉产品,受到众多游客热捧,多个景区游客接待容量接近上限运行。西岭雪山滑雪场-花水湾温泉共接待游客14.72万人次;广元曾家山滑雪场共接待游客17.03万人次,实现营业收入2600万元,带动周边147家农家乐和特色美食店天天爆满,1.7万张床位入住率达95%以上,朝天核桃、曾家山豆腐干、曾家山米珍、珊瑚玉、麻柳刺绣等土特产和工艺品销售额800余万元,实现当地农民人均增收2400余元。

中国将正式进入5G商用元年!日前,工业和信息化部表示,我国5G已经具备商用基础,将于近期发放5G商用牌照。这一令人振奋的消息,展现了中国创新的底气,也让人们感受到开放合作的强大力量。

智能手机、智能电视、智能手环……如今竟连呼啦圈也更加智能了?

近期已曝光的一系列海报和片花,再现独具匠心的江湖诡谲,曾舜晞化身翩跹少年郎,或凝眸直视,或运剑生风,因心中坚守道义而眼神透彻,直戳人心,获得很多网友称赞。为国为民的侠义儿郎,被人推崇敬畏的英雄剑客,只一眼,就能让人梦回热血江湖。

编者按:深度学习作为一类机器学习方法,是实现人工智能的重要基础。近日有学者认为,随着人工智能的发展,深度学习的短板日益凸显,“其瓶颈已至”。深度学习的瓶颈是否真的已经到来?就此问题,本文将分为上下篇,对于深度学习的优势与短板、以及改进方式进行探讨,为读者梳理各位专家学者的不同思考。

例如,在一张丛林里有只猴子的照片中,PS上一把吉他。这会导致AI将猴子误认为人类,同时将吉他误认为鸟。大概是因为它认为人类比猴子更可能携带吉他,而鸟类比吉他更可能出现在附近的丛林中。

去年,深度学习领域一位知名学者曾在脸谱发布惊人之语——深度学习已死,引起业内一片哗然,以至于现在网上机器学习社区的一些人说,搞深度学习是在走死胡同。

当然,要让卷积神经网络正常运作需要功能强大的计算机和庞大的数据集,而其在收集数据或计算平均值时,效果并非十全十美。

省领导乌兰、张剑飞出席,副省长隋忠诚主持座谈会。

■ 导演:余丁

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