深度學習介紹(一)Yann LeCun -开发者知识库

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作為人工智能的一種形式,深度學習能夠更好地模仿人類大腦。之前還有很多人工智能研究人員還在公開對該領域嗤之以鼻,而僅僅過了幾年,從谷歌、微軟,到百度、Twitter,深度學習已經開始蔓延到整個商業科技世界了。
很多科技巨頭正在挖掘一種特殊的深度學習,他們稱之為卷積神經網絡(convolutional neural networks),旨在構建更加智能的互聯網服務,比如可以自動理解語言和識別圖像。在谷歌,卷積神經網絡幫助他們在安卓手機上開發語音識別系統;而百度則可以利用它開發全新的視覺搜索引擎。
在本篇文章中,我們將對深度學習中大名鼎鼎的卷積神經網絡進行介紹。
俗話說:讀萬卷書不如行萬里路,行萬里路不如名師指路。在介紹Deep Learning的具體算法之前,讓我們先來介紹一個Deep Learning領域的大牛。
Yann LeCun——將CNNs應用最成功的人
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Yann LeCun是紐約大學終身教授,現任Facebook人工智能實驗室負責人。為了表彰他在深度學習領域里的成就,IEEE計算機學會給他頒發了著名的“神經網絡先鋒獎”。
在加盟Facebook之前,LeCun在貝爾實驗室工作了超過20年,那里是全世界最著名的計算機研究實驗室,誕生過許多偉大的產品。LeCun在貝爾實驗室工作期間開發了一套能夠識別手寫數字的系統,並把它命名為LeNet。
或許你沒聽過LeNet,但是當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的。能夠達到這種商用的地步,它的准確性可想而知。
那么LeNet究竟是什么呢?
LeNet是一種典型的用來識別手寫數字的卷積神經網絡。
自動識別銀行支票,這是卷積神經網絡第一次應用於解決實際問題。“過去卷積網絡就像是個小玩具,而Yann改變了這一切,他讓這項技術能夠大范圍應用,解決實際問題,”微軟的Leon Bottou說到。
前段時間加入百度的Andrew Ng(吳恩達)也表示,卷積神經網絡允許人工神經網絡能夠快速訓練,因為他們所占用的內存非常小,你無須在圖像上的每一個位置上都單獨存儲濾鏡,因此非常適合構建可擴展的深度網絡,卷積神經網絡因此非常適合識別模型。
那么卷積神經網絡又是什么呢?

參考文獻:
http://www.leiphone.com/news/201406/deep-learning-yann-lecun-facebook.html
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543
http://tech.ddvip.com/2014-08/1408423169212655.html
http://www.36dsj.com/archives/24006
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程
(P.S. 這幾篇‘深度學習介紹’的文章是本人在學習深度學習的過程中,對網上的資料加以整理並加上自己的理解得到的,若有任何侵權問題,請及時聯系,將立馬對其進行刪除操作。謝謝!在這里先附上參考文獻以對前人的工作表示敬意。另外,獨學而無友,則孤陋而寡聞,若文中所述與事實有所出入或理解不到位的,歡迎隨時拍磚~)

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