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生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要注重根据能量的学习方法,东北往事

作者 | T苏若陆景湛iernan Ray

译者 | 夕颜

出品 | AI科技大本营(ID:rgznai共和国之怒完整版100)

导语:图灵奖得主深度学习大牛 Yann LeCun 表明,人工智能的下一个发展方向或许是抛弃深度学习的一切概率技巧,转而把握一系列搬运能量值的办法。

听说,工程师和某些科学家(大多数是工程师)能够把构思的东西在脑中视觉化。Facebook 的人工智能负责人 Yann LeCun 好像便是这类人。

他在《When the Machine Learns》一书中写道:“我主要是凭直觉作业。”这本新书既是列传,又是科学讲座,又是一部人工智能简史,本周三以法语出书,书名为《Qua龙城风月nd la machine apprend》(中文粗心:当机器学习时)。

LeCu三岛六三郎n 写道:“我想到了爱因斯坦称之为‘思想试验’的临界事例。”

幻想不存在事物的才能,或许通常被以为是可行性的极限,也是工程师和立异者的标志。LeCun 在 AI 人才中很少见,他既是算法规划范畴的专翊洁吧家,一同在计算机工程范畴也颇有建树。

LeCun 本年因其对计算机科学的奉献而取得了 ACM 图灵奖,他最负盛生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往事名的成便是在生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往事 1990 时代卜贤圭改善和完善了卷任滟俐积神经网络(即 CNN)并使其有用化。他并非从零开始发明了 CNN,但他让 CNN 变得有用、可行。这奠定了机器学习革新的根底,在曩昔十年中,LeCun 与他的同伴,另两位获奖者 Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 一同在机器学习中锋芒毕露。

LeCun 本周施组词三在新泽生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往事西州普林斯顿高级研讨院进行了讲演,活动由研讨所数学教授 Sanj壹恣eev Arora 安排,招引了许多 AI 专家,包含英伟达的 AI 研讨负责人 Anima Anandkumar 和 LeCun 在 Faceb福利福利ook 的学者搭档 LonBottou。

LeCun 的讲演是他最近在许邓利勇电影多讲座中所选用的主题:怎么逾越惯例深度学习的符号练习生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往事示例。他生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往事对听众说:“在监督或多任务学习中,咱们将不会取得像人类相同能够泛化的智能。咱们必需求换个方向。”

LeCunfgoc狐 以为,这个其他方向便是无监督学习。为了使无监督学习成为或许,整个范畴或许需求在依据能量的学习办法上做更多的作业。

能量函数在 AI 范畴现已存在数十年了。生物学家约翰霍普菲尔德(John Hop魔法妈妈故事妙妙屋field)于 1980 时代初次经过后来称为“霍普菲尔德网络”(Hopfield Network)的办法遍及了这一概念。这在神兽瓦露塔其时的机器学习中是一个打破,让其他类型的学习算法能够处理能量场的概念,例如 Hinton 所研讨的“玻尔兹曼机器”。

LeCun指出:“依据能量的学习现已存在一段时间了,但由于需求削减监督,最近我又想到了它。”

细节很难明,但其基本思想是,无需创立很多带有标签的数据集(例如猫和狗的图片),也不必花费数千个小时练习 Dee生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往事pMind 的 AlphaZero 这样的国际象棋游戏,而仅仅获取一些丰厚的原始数据,例如很多 YouTube 视频,然生化危机6,图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视依据能量的学习办法,东北往过后“喂”给计算机。

LeCun说:“让机器变得足够大,整天观看 YouTube 或 Facebook Live 就行。”由此能够练习机器猜测视频中每一帧后的下一帧无敌大军阀。猜测与实际之间的兼容性便是所来操谓的能级(energy level)。能量越少越好,更兼容、更精确,因而神经充溢抛瓦网络需求尽力到达抱负的低能量状况。

原文链接:

https://www.zdnet.com/article/high-energy-facebooks-ai-guru-lecun-imagines-ais-next-frontier/

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