深度学习这件小事 发布于 2019-10-21 15:00:00
并使其实用化。他没有从头开始发明这种东西,但他使CNN实用、可行,它们构成了机器学习革命的基础。
在过去十年中,LeCun与图灵奖获奖者Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio一起在机器学习中脱颖而出。
“工程师”LeCun在Institute for Advanced Study,来解释一种听起来跟通常意义上的“直觉”很像,但实际叫fleshed-out直觉的概念。
LeCun认为:“在监督或多任务学习中,机器将不会获得像人类一样的智能,我们将不得不寻找其他东西。”而这个其他东西,LeCun指的是无监督的学习。为了使无监督学习成为可能,整个领域可能需要在energy-based学习方法上做更多的工作。LeCun表示,人工智能的下一个发展可能是放弃深度学习的所有概率技巧,而是掌握一系列变化的能量值。
Energy function在 (
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