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地龙捕鱼:深度学习2.0

时间:2020/8/18 10:32:36  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:谈到人工智能技术的下一个突破,Bengow认为,目前机器学习的局限性之一是泛化学习系统的能力。已经开发的系统在过去的几十年里都是基于假设默认的测试数据有相同的数据分布作为训练数据,但在现实世界中,无论什么行业中使用,会有不同的问题在人工智能培训实际情况,Bengio解释道。“这似...
谈到人工智能技术的下一个突破,Bengow认为,目前机器学习的局限性之一是泛化学习系统的能力。
已经开发的系统在过去的几十年里都是基于假设默认的测试数据有相同的数据分布作为训练数据,但在现实世界中,无论什么行业中使用,会有不同的问题在人工智能培训实际情况,Bengio解释道。
“这似乎是一个无法解决的问题,但到目前为止,我们已经发现了一些突破和想法,主要基于人类意识的处理机制,以积累以前分散的知识,并迅速重组它。”Bengio说,虽然这些知识的组合不一定遵循训练数据的分布,但它们仍然可以从重组的某个方向获得优势,以便在训练分布中更好地泛化。
对于苯并化合物,未来的研究是繁重的,但新的发展是令人兴奋的。特别是在深度学习方面,他将其称为“深度学习2.0”(deep learning 2.0)——一种吸收人类归纳倾向并归纳数据分布算法的能力。
据李开复说,人工智能界一直在努力在语音识别和自然语言理解方面取得进步。基于深度学习的智能问答能力已经存在,允许机器“说”答案。

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