标签:人工神经网络

02月14日

为什么复杂性需要深度学习?

本文来自北京集智俱乐部。作者 张江,北京师范大学系统科学学院副教授,集智俱乐部创始人、现任主席、集智科学 家,腾讯公司腾云智库成员。 尽管复杂性科学一直在追求一大类终极问题的答案,如生命的起源、复杂性的起源等。但其实它的发展完全是研究方法驱动的。例如在计算机出现之前,人们是用哲学思辨和数学方程来研究复杂系统;到了90年代,圣塔菲学派兴起,多主体仿真、复杂自...

10月31日

深度学习的“深度”价值是什么?

深度学习的核心技术是几十年前就提出的人工神经网络,如果将人工神经网络比为火箭发动机一代,那么深度学习就是火箭发动机二代,升级了训练方式(Hinton大神首创),加装了高性能计算配置(做游戏显卡起家的Nvidia居功至伟),最关键的是有了大数据燃料,这样一来,我们人类飞抵人工智能星球的能力就大大增强了。这也是为什么神经网络换马甲为深度学习之后,能获得突破性成功(图像...

08月13日

人工智能之人工神经网络

用平常语言介绍神经网络 因为我们没有很好了解大脑,我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它。在我童年的时候,我们都坚信大脑是一部电话交换机。(否则它还能是什么呢?)我当时还看到英国著名神经学家谢林顿把大脑的工作挺有趣地比作一部电报机。更早些时候,弗罗伊德经常把大脑比作一部水力发电机,而莱布尼茨则把它比作了一台磨粉机。我还听人说,古希腊人把大脑功能想象...

07月12日

深度学习能否一统大数据机器学习江湖?

从历史来看,重大科学的研究往往呈螺旋形上升的过程,不可能一蹴而就,每一次基础科学研究的重大进步,一定会带来相关产业界的革命性增长。经历过“三起三落”的人工神经网络,能够在换马甲为深度学习后成功逆袭,正是机器学习领域这三十年来积累诞生的重大基础科学研究成果。现在深度学习被看作是通向真正人工智能的关键技术,被寄予厚望。2013年3月,Geoffrey Hinton和他的两位研究...