- 机器学习漫谈:深度学习的辉煌
- 来源:人工智能学家
来源:王宏琳科学网博客
【深度学习有别于传统机器学习】
图1 机器学习与深度学习
表1 深度学习与传统机器学习比对
传统机器学习 | 深度学习 | |
隐藏层数目 | 一个或少数几个隐藏层。 | 非常多的隐藏层。 |
数据点数量 | 可以使用少量数据进行预测。 | 需要使用大量的训练数据进行预测。 |
硬件依赖性 | 可以在低端机器上工作。它不需要大量的计算能力。 | 依赖高端机器。它执行大量的矩阵乘法运算。GPU可以有效地优化这些操作。 |
特征化过程 | 需要用户参与。 | 从数据中自动学习特征。 |
执行时间 | 训练所需时间相对较少,从几秒钟到几个小时不等。 | 由于深度学习算法涉及多个层次,因此通常需要很长时间进行训练。 |
输出 | 输出通常是一个数值,如分数或分类。 | 输出可以有多种格式,如文本、乐谱或声音。 |
【深度学习的三教父】
图2 勒村(左)和辛顿(中)和本吉奥(右),
【21世纪10年代深度学习技术突破】
图3 李飞飞
(A)
(B)
图4 LeNet-5(A)和AlexNet的计算机视觉神经网络模型(B)
2012年,Google Brain发布了一个被称为“猫实验”的不寻常项目的结果。该项目探索了“无监督学习”的困难。猫实验使用了分布在一个由16000台电脑组成的网络,通过观看YouTube视频中的1000万张“未标记”的图片,训练自己识别猫。在训练结束时,发现最高层的一个神经元对猫的图像有强烈的反应。该项目的创始人吴恩达说:“我们还发现了一种对人脸反应非常强烈的神经元。”。
【结语】
参考资料:
[1] Geoffrey E. Hinton et al., “A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets,” Neural Computation 18 (2006): 1527–1554
[2] Yoshua Bengio, Rejean Ducharme and Pascal Vincent . A Neural Probabilistic Language Model . NIPS'2000, 932-938. MIT Press
[3] Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, Valentino Zocca. Python Deep Learning. 2nd Edition. Packt. 2019
[4] Aurélien Géron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition. Oreilly. 2019
[5] Pramod Singh, Avinash Manure. Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning And Deep Learning Models With Python. Apress. 2020
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