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【专家视点】傅盛:深度学习是什么?

2016-08-01 11:13
风频浪劲
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  问题来了,几年前讲大数据,以及各种算法,与深度学习有什么区别呢?

  过去的算法模式,数学上叫线性,x和y的关系是对应的,它是一种函数体现的映射。但这种算法在海量数据面前遇到了瓶颈。国际上著名的Image Net图像分类大赛,用传统算法,识别错误率一直降不下去,上深度学习后,错误率大幅降低。在2010年,获胜的系统只能正确标记72%的图片;到2012年,多伦多大学的Geoff Hinton利用深度学习的新技术,带领团队实现了85%的准确率。2015年的Image Net竞赛上,一个深度学习系统以96%的准确率第一次超过了人类(人类平均有95%的准确率)。

  计算机认图的能力,已经超过了人。尤其图像和语音等复杂应用,深度学习技术取得了优越的性能。为什么呢?其实就是思路的革新。

  举几个脑洞大开的例子。

  (1)

  先说计算机认猫。

  我们通常能用很多属性描述一个事物。其中有些属性可能很关键,很有用,另一些属性可能没什么用。我们就将属性被称为特征。特征辨识,就是一个数据处理的过程。

  传统算法认猫,也是标注各种特征去认。就是大眼睛,有胡子,有花纹。但这种特征写着写着,有的猫和老虎就分不出来,狗和猫也分不出来。这种方法叫——人制定规则,机器学习这种规则。

  深度学习方法怎么办呢?直接给你百万张图片,说这里有猫,再给你上百万张图,说这里没猫。然后再训练一个深度网络,通过深度学习自己去学猫的特征,计算机就知道了,谁是猫。

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