文档介绍：机器人的学****研究进展:深度学****及应用
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内容
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概述
背景
人脑视觉机理
关于特征
深度学****的基本思想
浅层学****Shallow Learning)和深度学****Deep Learning)
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Deep work
Deep learning训练过程
Deep Learning的常用模型或者方法
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概述
Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识。
的确如此,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。
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概述
图灵(计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”)在 1950 年的论文里,提出图灵试验的设想,即,隔墙对话,你将不知道与你谈话的,是人还是电脑。这无疑给计算机,尤其是人工智能,预设了一个很高的期望值。
但是半个世纪过去了,人工智能的进展,远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们,心灰意冷,认为人工智能是忽悠,相关领域是“伪科学”。
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概述
但是自 2006 年以来,机器学****领域,取得了突破性的进展。图灵试验,至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段,不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖于算法。
这个算法就是,Deep Learning。借助于 Deep Learning 算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
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概述
2012年6月,《纽约时报》披露了Google Brain项目,吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学****教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导,用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN,Deep works)的机器学****模型(内部共有10亿个节点。
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概述
这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。要知道,人脑中可是有150多亿个神经元,互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。曾经有人估算过,如果将一个人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来,并拉成一根直线,可从地球连到月亮,再从月亮返回地球)。
“深度神经网络”在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
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概述
项目负责人之一Andrew称:“我们没有像通常做的那样自己框定边界,而是直接把海量数据投放到算法中,让数据自己说话,系统会自动从数据中学****另外一名负责人Jeff则说:“我们在训练的时候从来不会告诉机器说:‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。”
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