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助力AI腾飞,深度学习走向何方?
  • 2019-10-08 08:15:03
  • 来源:八斗岳彭网
  • 责任编辑:admin
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    深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性,业界探索并提出了新型神经网络节点,使得神经网络的功能越来越丰富。2017年,杰弗里·辛顿提出了胶囊网络的概念,采用胶囊作为网络节点,理论上更接近人脑的行为,旨在克服卷积神经网络存在的没有空间分层和推理能力等局限性。2018年,DeepMind、谷歌大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念,定义了一类新的模块,具有关系归纳偏置功能,旨在赋予深度学习因果推理的能力。

    这些孩子最大的也不过十岁,为了给德州老师们加油,他们各显神通——有的模仿外教上课的样子,把Dino玩偶拿在手中,一边朝着镜头挥动一边喊着“加油”;有的特地绘制了加油卡片,卡片上画着各式各样的爱心;有的拿出了外教常给自己读的英文故事书;

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    深度神经网络呈现层数越来越深、结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能,业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层,随着网络层数的不断加深,其学习效果也越来越好,2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。新的网络设计结构不断被提出,使得神经网络的结构越来越复杂。如:2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构,这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。

    深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展,使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中,基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率,基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率,基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段,带来新产业的兴起。

    同时,业界应加快自动化机器学习、模型压缩等深度学习应用技术研究。依托国内的市场优势和企业的成长优势,针对具有我国特色的个性化应用需求,加快对深度学习应用技术的研究,加强对自动化机器学习、模型压缩等技术的研究,加快深度学习的工程化落地应用,加强深度学习在计算机视觉领域应用研究,进一步提升目标识别等视觉任务的准确率,以及在实际应用场景中的性能。此外,加强深度学习在自然语言处理领域应用研究,提出性能更优的算法模型,提升机器翻译、对话系统等应用的性能。(赵强)

    来源:新华社

    深度神经网络工程化应用技术不断深化。深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间,运算量大,难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。为了解决这个问题,业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸,减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪(如剪枝、权值共享和量化等)和设计更精细的模型(如MobileNet等)两类。深度学习算法建模及调参过程烦琐,应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛,业界提出了自动化机器学习(AutoML)技术,可实现深度神经网络的自动化设计,简化使用流程。

    随着AI的进一步发展,未来需加强图网络、深度强化学习以及生成式对抗网络等前沿技术研究。由于我国在深度学习领域缺乏重大原创性研究成果,基础理论研究贡献不足,如胶囊网络、图网络等创新性、原创性概念是由美国专家提出,我国研究贡献不足。在深度强化学习方面,目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等国外公司的研究人员提出,我国尚没有突破性研究成果。近几年的研究热点生成式对抗网络(GAN)是由美国的研究人员Goodfellow提出,并且谷歌、Facebook、Twitter和苹果等公司纷纷提出了各种改进和应用模型,有力推动了GAN技术的发展,而我国在这方面取得的研究成果较少。因此,应鼓励科研院所及企业加强深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的研究,提出更多原创性研究成果,增强全球学术研究影响力。

    孟宪实强调,想要增强文化自信,就需要我们学习好、掌握好宝贵的国学文化。“很多人问过我,国学究竟有着怎样的现实意义?”孟宪实举例表示,在商业竞争领域,如果能够巧妙运用国学,就会成为独树一帜的存在,从而出奇制胜。如把过山车这一游戏项目改名为“夸父追日”,将海盗船改名为“郑和下西洋”,这样中国的父母就会更加愿意带着孩子前去游玩,寓教于乐。“国学同样商机无限。”(完)

    当前,人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动,各国政府高度重视、资本热潮不断加码,各界对其成为发展热点也达成了共识。在这一背景下,我国深度学习发展现状如何?深度学习技术未来又将走向何方?

    深度学习技术仍不完美,有待于进一步提升。一是深度神经网络的模型复杂度高,巨量的参数导致模型尺寸大,难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大,而训练数据样本获取、标注成本高,有些场景样本难以获取。三是应用门槛高,算法建模及调参过程复杂烦琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力,图灵奖得主、贝叶斯网络之父JudeaPearl指出当前的深度学习不过只是“曲线拟合”。五是存在可解释性问题,由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合,很难解释模型到底学习到了什么,但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要,算法的可解释性又是十分必要的。因此,深度学习仍需解决以上问题。

    值得注意的是,在此次股权转让之前,百年人寿大股东万达集团也公布了退出方案。1月8日,百年人寿官网披露的资料显示,大连万达集团股份有限公司将所持有的公司9亿股股份转让给绿城房地产集团有限公司。本次股份转让完成后,绿城房地产集团有限公司持有公司9亿股股份,所持股权占总股本的11.55%,大连万达集团股份有限公司不再持有百年人寿股份。

    四大重要技术趋势

    深度学习是大数据时代的算法利器,成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比,深度学习技术有着两方面的优势。一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能,而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征,削减了对每一个问题设计特征提取器的工作,而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此,深度学习成为大数据时代的热点技术,学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。

    三是成本收益匹配部分,评估保险公司整体、大类账户以及中短存续期产品、非寿险预定收益投资型产品等的成本收益缺口状况。

    训练的最后,詹姆斯向所有小球员们表达了自己的期待:“没有什么是与生俱来的,篮球就是从训练场开始的。珍惜每一次训练,每一次提升自我的机会。你们一定要敢于挺身而出,敢于成为领袖,承担起更多的责任。这样才能够发现自己的不足,通过磨练去完善,建立自信,去成为更好的自己。”

    目前,华大智造由华大控股100%持股,华大控股同时也是上市公司华大基因(300676)的第一大股东,持有37.18%的股权,华大集团创始人汪建为实际控制人,持有华大控股85.3%股权。

    2018年12月11日,取材于宁海的电影《春天的马拉松》在北京首映。王琼看到其中的片花,一声叹息:“唉,把我做的泥金盒给砸碎了,心痛。”是的,他的作品被剧组借用了。

    报道指出,增开的88次航班中有6条为非固定新航线,包括青岛、南昌、烟台、西安、温州和合肥。

    中国-东盟海上联演分为两个阶段,第一阶段是桌面推演,已于8月2日至3日在新加坡樟宜海军基地举行。第二阶段是实兵演习,计划于10月下旬在中国湛江及其外海举行。重点演练《海上意外相遇规则》使用及海上联合搜救,科目包括编队运动、编队通信、联合搜救、直升机甲板互降等。中国与东盟十国均派员参加。此次演习是落实中国-东盟防长共识,深化中国与东盟防务安全合作、增进互信的重要行动,将有助于促进中国与东盟国家的军事关系,加强海上安全合作,提升共同应对安全威胁能力。

    昨日上午,北京师范大学举办2016年校园开放日。据北师大招办主任虞立红介绍,北师大2016年在京招生计划基本稳定,计划招生113人,文科38人,理科75人,全部在本科一批次投放,没有提前批次。与去年相比,基本持平。

    中国第14批赴苏丹达尔富尔维和工兵分队顺利通过联非达团装备核查

    深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。深度学习与强化学习融合发展诞生的深度强化学习技术,结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,克服了强化学习只适用于状态为离散且低维的缺陷,可直接从高维原始数据学习控制策略。为了降低深度神经网络模型训练所需的数据量,业界引入了迁移学习的思想,从而诞生了深度迁移学习技术。迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性,将在旧领域学习过的模型,应用于新领域的一种学习过程。通过将训练好的模型迁移到类似场景,实现只需少量的训练数据就可以达到较好的效果。

    深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。循环神经网络适合解决序列信息相关问题,已广泛应用于自然语言处理领域,如语音识别、机器翻译、对话系统等。

    深度学习技术快速兴起

    加大关键领域技术突破

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