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掌握深度学习,变身大数据的「魔法设计师」

[日期:2016-06-02] 来源:读点儿设计   作者:贵妃奶黄包 [字体: ]

  5月12日下午,特赞请到了中科院计算机所的刘昕博士分享“深度学习”,这一学科看上去高深莫测,实际上,从淘宝的“拍立淘”功能到AlghaGo,都与它息息相关。

  我们希望以访谈的形式与大家分享这次学习的干货,下面就来重新认识 一下陪伴自己多年的大脑吧!

深度学习

  1.请问您能不能用最简明易懂的话解释一下“深度学习”的意义和作用?是不是“类脑”的机制?与人工智能有什么关系?

  答:深度学习本质上是包含多个隐含层的人工神经网络,深度学习带来了从“人工特征设计+分类器学习”的二段式方法到基于深度网络的表示学习与分类学习耦合的“ 端到端学习 ”的方法革命,同时极大促进了人脸识别、图像 检索、自动驾驶、语音识别等人工智能技术的发展。前不久 AlghaGo 4:1战胜李世乭 这一事件的背后也离不开深度学习技术。

深度学习带来了什么样的方法变化?

  3月15日,谷歌围棋人工智能AlphaGo 4:1战胜李世乭。人机大战结束之后AlphaGo之父表示AlphaGo将从零开始,不接受人类的灌输的特定知识,做到真正的自主学习。

  深度学习一方面受到了大脑机制的启法,例如深度卷积网络的结构设计就受到了诺贝尔奖获得者 Hubel和Wiesel 于1962年提出的 视觉神经系统的层级感受野模型 的启发,即从简单特征提取神经元(简单细胞)到渐进复杂的特征提取神经元(复杂细胞,超复杂细胞等)的层级连接结构。但是,不能简单地将深度学习理解为类脑。可以确定的是, 大 脑神经系统的连接极为复杂,不仅仅有自下而上的前馈和同层递归,更有大量的自上而下的反馈 ,以及来自其他神经子系统的外部连接,这些都是目前的深度模型尚未建模的。 另外,目前深度学习依赖于误差反向传导进行参数更新,但大脑中是否存在类似的更新机制尚没有神经科学的研究证据。

  David Hubel博士(右)与他的长期合作者Torsten Wiesel博士(左)在他们获得1981年诺贝尔奖之后。

  深度学习是人工智能中的一个方法流派,但远非人工智能的全部。与此同时,深度学习目前还缺少推理能力和有效的无监督学习的手段,这两者被认为是人工智能不可缺少的部分。但是作为深度学习的研究者,我选择相信深度学习会是现在和未来实现人工智能的一条不可或缺的路径。

  2.谷歌曾经公布过一个人工神经网络系统,把一些画放进“输入图层”,经过多层图层分析,输出一个新“图层”,这个新图层往往诡异奇特,能解释一下为什么会出现这种情况吗?为什么这个神经网络会“看到”与人眼看到完全不同的图像?

  答:这个系统的名称叫 Deep Dream, 其原理可以理解为对网络的逆向分析,我们希望强化网络某个神经元的输出,可以利用误差反向传导对输入图像进行对应的调整,最终的结果就是我们看到的“诡异奇特”的图像。

  严格说,并不是网络“看到”了这样的图像,而是通过网络的误差反向传导构造出了这样的图像,使得网络可以获得对应神经元最大的响应,而这个神经元包含了不同层级的语义抽象,例如对某类动物敏感,这使得经过deep dream处理后的白云的图像中出现了各种各样的动物头像,出现所谓的“白云苍狗”。

  (关于这部分的详细内容,你可以查看特赞的往期推送文章《 Google的程序员们玩艺术?你未必玩得过他们! 》)

  3.您的团队曾经参加阿里大规模图像检索比赛,从40+国家、800+参赛队中脱颖而出,您能介绍一下您团队的算法的应用意义吗?您认为工业界今后可能怎么运用这项技术?

  阿里大规模图像检索比赛结果:总决赛冠军(40+国家,800+参赛队)

  答:在本次比赛中,我们主要采用了两项创新性的技术,其一基于自步学习的在线样本挖掘技术,可以从很少量的种子数据集出发自动从数据库中挖掘同款商品图像,但返回的同款数据集中一般会包含“噪声”;其二是基于自纠错网络的数据标签带噪声条件下深度学习技术,可以联合的进行标签纠错与深度网络学习。

  这项技术可以 广泛应用于互联网公司的在线人脸识别与图像检索应用 。对于普遍依赖于人工标签标注的工业界公司来说,这项技术可以很大程度降低人工标签标注的工作量,加速线上产品迭代。

  支付宝的“人脸支付”功能

  4.创立深度学习大讲堂微信公众号的目的是什么?在这个公众号上发布什么内容?

  答:创立深度学习大讲堂微信公众号的目的在于传播深度学习技术、产品和活动信息,成为学术界、工业界进行技术、产品对接的高质量原创内容平台。

  在过去一个半月中,我们对自动人脸识别的主要技术模块的概念和技术发展历史、深度学习的基本概念与应用、深度学习芯片技术进行了介绍,作者来自中科院计算所、上海大学、合肥工业大学、阿里集团等学术界和工业界机构,近期还会有来自东南大学、华北电力大学、图森科技和海康威视等单位的一线技术专家发稿。目前深度学习大讲堂采用约稿和投稿相结合的方式,同时也会选择性转载来自其他公众号的优秀原创作品,为读者提供更好的内容资源。

  深度学习大讲堂致力于推送人工智能,深度学习的最新技术,产品和活动!

 

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