这是卷积网络的首次商业应用,直到20世纪90年代末,美国有10%～20%的支票都是由 LeNet 处理的。 LeCun 提出的 strided convolution 层和 pooling 层为后期卷积神经网络理论的发展和完善奠定了基础。 2009年,ImageNet(李飞飞) ImageNet 是一个计算机视觉系统识别项目,是全球最大的图像识别数据库之一。这个项目由斯坦...
深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了⼴泛的关注,然而,深度学习的⽕热也不是⼀时兴起的,⽽是经历了⼀段漫长的发展史, 深度学习的发展主要包括以下阶段: 1.深度学习的起源阶段 1943年,⼼⾥学家麦卡洛克…
GoogLeNet(Inception-v1)更进一步,将错误率降低到 6.7%。2015 年,ResNet(Deep Residual Networks)扩展了这一点,并将错误率降低到 3.6%,并表明通过残差连接,我们可以训练更深的网络(超过 100 层),在此之前,训练如此深的网络是不可能的。人们发现更深层次的网络做得更好,这导致产生...
深度学习(deep learning)发展史 源| 小象 本文节选自人民邮电出版社最新出版的 AI 圣经《深度学习DEEP LEARNING[1]》。《深度学习DEEP LEARNING[2]》英文版由美国麻省理工学院 MIT 出版社于 2016 年 12 月推出,一经出版就风靡全球。《深度学习DEEP LEARNING[3]》的一大特点是介绍深度学习算法的本质,脱离具体代码...
纵观科学发展史,无疑都是充满曲折的,深度学习也毫不例外。 1969年,美国数学家及人工智能先驱Marvin Minsky在其著作中证明了感知器本质上是一种线性模型(linear model),只能处理线性分类问题,就连最简单的XOR(亦或)问题都无法正确分类。这等于直接宣判了感知器的死刑,神经网络的研究也陷入了将近20年的停滞。
深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的研究，含多个隐藏层（Hidden Layer）的多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别...
第三个阶段就是深度学习(Deep Learning) 深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟...
提到强化学习就不得不提这Deep Mind、AlphaGo以及其变种、Silver。13年提出Deep Q-learning,15年提出Double DQN,16年提出Dueling Net。 15年的DDPG和16年的A3C都是NN+Policy Gradient,也应用在不少领域。16年的AlphaGo(除了AI领域,很多不懂AI的人都知道,甚至可以说是AI爆火的最大助力),17年出现更疯狂的Alpha ...
即便如此,主流机器学习界对于人工神经网络仍然兴趣寡然,一直坚持人工神经网络研究的加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton后来为了改变大众对于人工神经网络的长期的消极态度,干脆将其改名为深度学习(deep learning),而其多层抽象的数据学习过程一定程度上借鉴了人类的视觉机制。 来自Android客户端7楼2017-...
这不仅让多年翘首以待的人们心灰意冷,认为人工智能是忽悠,相关领域是“伪科学”。直到深度学习(Deep Learning)的出现,让人们看到了一丝曙光。至少,图灵测试已不再是那么遥不可及了。2013年4月,《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。