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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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  我还去硅谷看过一家公司——完全颠覆以往的算法,利用深度学习实现图像深度信息的采集。

  众所周知,市面上已经有无人机,可实现人的跟踪。它的方法是什么呢?一个人,在图像系统里,一堆色块的组合。通过人工的方式进行特征选择,比如颜色特征,梯度特征。拿简单的颜色特征举例:比如你穿着绿色衣服,突然走进草丛,就可能跟丢。或,他脱了件衣服,几个人很相近,也容易跟丢。

  此时,若想在这个基础上继续优化,将颜色特征进行某些调整,是非常困难的。而且调整后,还会存在对过去某些状况不适用的问题。

  总之,这样的算法需要不停迭代,迭代又会影响前面的效果。

  而硅谷这个团队,利用深度学习,把所有人脑袋做出来,只区分好前景和背景。区分之后,背景全部用数学方式随意填充,再不断生产大量背景数据,进行自学习。只要把前景学习出来就行。

  据我所知,很多传统方法,还在采用双目视觉。用计算机去做局部匹配,再根据双目测出的两个匹配的差距,去推算空间另一个点和它的三角位置,从而判断离你多远。

  可想而知,深度学习的出现,使得很多公司辛苦积累的软件算法直接作废了。

  “算法为核心竞争力”,正在转变为,“数据为核心竞争力”。

  技术人员必须进入新的起跑线。

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  最后再举个例子。

  大家都做过胃镜。尤其胃痛,很痛苦。肠胃镜要分开做,而且小肠看不见。

  有一家公司出了一种胶囊摄像头。吃进去后,在你的消化道,每5秒拍一幅图,连续摄像,此后再排出胶囊。所有关于肠道胃部的问题,全部完整记录。但医生光把那个图看完,就需要五个小时。原本的机器主动检测漏检率高,要医生复查。

  后来,他们采用深度学习。采集8000多例图片数据灌进去,用机器不断学,不仅提高诊断精确率,减少了医生的漏诊,以及对稀缺好医生的经验依赖。只需要靠机器自己去学习规则。

  深度学习算法,可以帮助医生作出决策。

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