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第二課:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程
小欣:這節(jié)課,羅恒老師會(huì)為我們講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程。
羅恒:實(shí)際上在過去一二十年編程人員也就是碼農(nóng)都有很高的薪水,這是相對(duì)于社會(huì)其他的職位來(lái)說(shuō)。為什么碼農(nóng)能夠有比較高的薪水?一方面當(dāng)然是從個(gè)人計(jì)算機(jī)到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新的市場(chǎng)的出現(xiàn)產(chǎn)生了很多超額利潤(rùn)的公司,但是另外一方面也是在于程序員本身在不斷的自動(dòng)化一些事情。程序員寫了軟件即使程序員下班了這個(gè)軟件其實(shí)還在工作為公司掙錢,而不像紡織工人,當(dāng)他休息的時(shí)候機(jī)器也就休息了。
從這個(gè)角度來(lái)說(shuō),深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從誕生的開始就一直是在試圖減少人的工作,使本來(lái)需要人的工作可以交由機(jī)器自動(dòng)完成。
下面我先簡(jiǎn)單回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史。上個(gè)世紀(jì)的60年代開始出現(xiàn)了感知器。當(dāng)時(shí)的感知器就是一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的輸入實(shí)際上是需要專家來(lái)設(shè)計(jì)的特征。這個(gè)感知器起基本上就是一個(gè)分類器的作用,試圖取代的就是人利用特征分類。目標(biāo)就是專家設(shè)計(jì)好特征--這些特征是對(duì)分類有幫助的。然后我們給感知器數(shù)據(jù),感知器能夠自動(dòng)的去找到特征和類別之間的關(guān)系,最后自動(dòng)化的進(jìn)行分類。
上個(gè)世紀(jì)的90年代,出現(xiàn)了多層感知器(由于反向傳播算法的出現(xiàn)),使得我們能夠訓(xùn)練帶有隱藏層的感知器,那么這個(gè)時(shí)候的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)能夠開始學(xué)習(xí)一些簡(jiǎn)單的特征了,依賴專家的程度開始減少。從2006年到現(xiàn)在,隨著最開始的非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練以及后來(lái)大量的帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù),還有一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新的方法,深度學(xué)習(xí)開始能夠自動(dòng)的學(xué)習(xí)越來(lái)越復(fù)雜的特征,同時(shí)比較好的完成分類識(shí)別。領(lǐng)域?qū)<以O(shè)計(jì)特征在構(gòu)造分類器的過程中消失了。
最近一段時(shí)間李開復(fù)老師經(jīng)常會(huì)講,人工智能要到來(lái)了,未來(lái)很多職業(yè)將會(huì)消失,很多一些簡(jiǎn)單的重復(fù)性的工作將會(huì)被人工智能取代。開復(fù)老師講的是未來(lái)的事情,是對(duì)未來(lái)的一些展望,我在這里就講講過去的事情。從深度學(xué)習(xí)誕生到現(xiàn)在已經(jīng)取代了很多人的工作,而這些人都是一些專家,他們從事的都是一些相對(duì)高技術(shù)的工作。
小欣:下節(jié)課,羅恒老師會(huì)為我們講解深度學(xué)習(xí)目前的發(fā)展進(jìn)度。
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