读书笔记DL002

AI早期成就,相对节约方式化环境,不需要世界知识。如IBM深蓝(Deep
Blue)国际象棋系统,1997,克制世界季军Garry
Kasparov(Hsu,2002)。国际象棋,简单领域,64个职位,严酷限制措施移动32个棋子。可由简单、完全方式化规则列表描述,简单事先准备。抽象、情势化,是全人类最窘迫脑力任务,但统计机最不难。早期打败人类最好象棋选手,近年来识别对象、语音义务达到人类平均水平。平日生活须要世界多量知识,主观、直观,很难情势化表达。计算机智能要求得到同样知识。关键挑战,非形式化知识传给计算机。

世界文化格局化语言硬编码(hard
code)。逻辑揄规则自动领会形式化语言表明。人工智能知识库(knowledge
base)。盛名项目Cyc(Lenat and
Guha,1989),一个测算引擎,一个CycL语言叙述表明数据库。表明由人类监督者输入。设计丰硕复杂格局化规则精确描述世界(Linde,1992)。

AI系统需自己收获知识。原始数据提取格局,机器学习(machine
learning)。解决实际世界文化问题,作为主观决策。逻辑回归(logistic
regression)决定是或不是提议剖腹产(Mor-Yosef et al.,1990)。朴素贝叶斯(naive
Bayes)区分垃圾电子邮件。简单机器学习算法质量信赖给定数据表示(representation)。须要人工提供新闻特征,不可能影响特征定义形式。表示看重。数据集合结构化、智能索引,搜索速度指数加快。表示接纳影响机器学习算法品质。先提取合适特征集,提必要不难机器学习算法。

机械学习钻井表示自己,不仅把代表映射输出。表示学习(representation
learning)。表示学习算法发现好特征集效果比人工高。表示学习算法典型事例,自编码器(autoencoder)。编码器(encoder)函数息争码器(decoder)函数组合。编码器函数将输入数据转换分歧代表,解码器函数将新代表转换为原本情势。输入数据通过编码器、解码器尽可能多保留新闻,新代表有好特性,自编码器训练目的。已毕不一样特色,设计差异方式自编码器。设计特性、学习特征算法,分离解释寓目数据变差因素(factors
of
variation)。因素指代影响不比来源,乘性组合,不可以直接观看的量,影响可观望的量。为考察数据提供有用简化解释或推断原因,以概念形式存在人类思维。数据概念、抽象,协理精晓多少丰裕各类性。五个变差因素同时影响观察数据。必要清理变差因素,忽略不关怀因素。

纵深学习(deep
learning),通过其余简易表示表明复杂表示,解决代表学习为主难点。不难概念创设复杂概念。计算机难以明白原始感观输入数据含义。复杂映射分解连串嵌套简单映射(每个由模型分裂层描述)。输入展示在可知层(visible
layer),能体察到变量。一名目繁多图像提取抽象特征隐藏层(hidden
layer)。值不在数据交到。模型确定有利于解释观看数据涉嫌的定义。图像是种种隐藏单元表示特征可视化。给定像素,第一层比较相邻像素亮度识别边缘。第二隐藏层搜索可识别角、增添概况边集合。第三隐藏层找到概况、角特定集合检测特定对象整个部分。依照图像描述蕴含对象部分,识别图像存在对象。

杰出例证,前馈深度网络、多层感知机(multilayer
perceptron,MLP)。一组输入映射到输出值数学函数。八个简易函数复合。分裂数学函数每一遍应用为输入提供新代表。学习数据科学表示。深度促使计算机学习一个多步骤总结机程序。每一层表示并行执行另一组命令后电脑存储器状态。更深网络按梯次执行越来越多指令。顺序指令,前边指令参考早期指令结果。表示存储状态新闻,辅助国程序通晓输入。度量模型深度,基于评估架构所需实施顺序指令数目。模型表示为给定输入后,计算对应输出流程图,最长路径为模型深度。相同函数被绘制为差别深度流程图,取决一个手续的函数。概念关联图深度作模型深度。系统对简单概念领悟,给出复杂概念音讯,进一步精细化。深度学习啄磨模型越来越多学到功效或学到概念组合。深度学习将世界表示为嵌套层次概念连串(简单概念联系定义复杂概念,一般抽象概括到高档抽象意味)。

AI(知识库)->机器学习(逻辑回归)->表示学习(浅度自编码器)->深度学习(MLPs)。基于规则种类(输入->手工设计程序->输出)->经典机器学习(输入->手工设计特性->从特征映射->输出)->表示学习(输入->特征->从特征映射->输出)->深度学习(输入->不难特征->更抽象特征额外层->从特征映射->输出)。

深度学习适用领域,计算视觉、语音音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息学化学、电子游戏、搜索引擎、互联网广告、金融。

利用数学与机具学习基础->线性代数->概论、新闻论、数值计算->机器学习基础->深度互连网现代推行->深度前馈网络->正则化->优化->卷积神经互连网->循环神经互联网->实践方法论->应用->深度学习钻研->线性因子模型->自编码器->表示学习->结构化几率模型->蒙特卡罗艺术->配分函数->揣测->深度生成模型。

纵深学习历史趋势。深度学习历史悠久丰硕。可用陶冶数据量增添,变得更其使得。针对深度学习电脑软硬件基础设备改进,模型规模提升。解决日益复杂应用,精度升高。
神经网络名称命局转变。深度学习3次提升大潮。20世纪40年间到60年间,控制论(cybernetics)。生物学习理论发展(McCulloch
and Pitts, 1943; Hebb, 1949),第二个模型完结(感知机
罗斯nblatt,1958),完结单个神经元训练。20世纪80年份到90年份,联结主义(connectionism),反向传播(Rumelhart
et al.,1986a)陶冶一四个隐藏层神经网络。二零零六年,深度学习复兴(Hinton et
al.,2006a;Bengio et al.,2007a;Ranzato et
al.,2007a)。深度涫超越机器学习模型神经科学观点。学习多层次组合。前身神经科学不难线性模型。用一组n个输入x1,…,xn,与一个输出y相关联。学习一组权重w1,…,wn,计算输出f(x,w)=x1w1+…+xnwn。控制论。
mobile.365-838.com,McCulloch-Pitts神经元(McCulloch and
Pitts,1943),脑功效初期模型。线性模型检验函数f(x,w)下负识别两种不相同品类输入。模型权重正确安装使模型输出对应期望体系。权重由人工设定。20世纪50年代,感知机(罗丝nblatt,1956,1958),第三个基于每个项目输入样本学习权重模型。同时期,自适应线性单元(adaptive
linear element,ADALINE),简单再次回到函数f(x)值预测一个实数(Widrow and
Hoff,1960),学习从数额预测这一个数。调节ADALINE权重操练算法,随机梯度下落(stochastic
gradient descent)。当今深度学习重大操练算法。
据悉感知机和ADALINE使用函数f(x,w)模型为线性模型(linear
model)。如今最广大机器学习模型。无管理学习异或(XOR)函数,f([0,1],w)=1,
f([1,0],w)=1, f([1,1],w)=0,
f([0,0],w)=0。批评者争辩受生物学启发的求学(Minsky and
Papert,1969)。神经网络热潮第五回大衰退。

近日,神经科学是深浅学习商量重点灵感源于,不再是重大指点。没有足大脑新闻作指导。大脑实际应用算法浓密了解,必要同时监测数千相连神经元活动。大脑最简便易行、最尖锐琢磨一些还平昔不知晓(Olshausen
and Field,2005)。

参考资料:
《深度学习》

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