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深度学习

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  • 出版社:人民邮电
  • ISBN:9787115461476
  • 作者:(美)伊恩·古德费洛//(加)约书亚·本吉奥//亚伦·...
  • 页数:500
  • 出版日期:2017-08-01
  • 印刷日期:2017-08-01
  • 包装:平装
  • 开本:16开
  • 版次:1
  • 印次:3
  • 字数:805千字
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  • 黎彧君,上海交通大学计算机系博士研究生,研究方向为数值优化和强化学习。
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  • 第1章 引言 远在古希腊时期,发明家就梦想着创造能自主思 考的机器。神话人物皮格马利翁fPygmalion)、代达 罗斯(Daedalus)和赫淮斯托斯(Hephaestus)可 以被看作传说中的发明家,而加拉蒂亚(Galatea) 、塔洛斯(Talos)和潘多拉(Pandora)则可以被视 为人造生命(Ovid andMartin,2004;Sparkes, 1996;Tandy,1997)。 当人类**次构思可编程计算机时,就已经在思 考计算机能否变得智能(尽管这距造出**台计算机 还有一百多年)(Lovelace,1842)。如今,人工智 能(artificial intelligence,AI)已经成为一个 具有众多实际应用和活跃研究课题的领域,并且正在 蓬勃发展。我们期望通过智能软件自动地处理常规劳 动、理解语音或图像、帮助医学诊断和支持基础科学 研究。 在人工智能的早期,那些对人类智力来说**困 难、但对计算机来说相对简单的问题得到迅速解决, 比如,那些可以通过一系列形式化的数学规则来描述 的问题。人工智能的真正挑战在于解决那些对人来说 很容易执行、但很难形式化描述的任务,如识别人们 所说的话或图像中的脸。对于这些问题,我们人类往 往可以凭借直觉轻易地解决。 针对这些比较直观的问题,本书讨论一种解决方 案。该方案可以让计算机从经验中学习,并根据层次 化的概念体系来理解世界,而每个概念则通过与某些 相对简单的概念之间的关系来定义。让计算机从经验 获取知识,可以避免由人类来给计算机形式化地指定 它需要的所有知识。层次化的概念让计算机构建较简 单的概念来学习复杂概念。如果绘制出表示这些概念 如何建立在彼此之上的图,我们将得到一张“深”( 层次很多)的图。基于这个原因,我们称这种方法为 AI深度学习(deep learning)。 AI许多早期的成功发生在相对朴素且形式化的环 境中,而且不要求计算机具备很多关于界的知识。例 如,IBM的深蓝(Deep Blue)**象棋系统在1997年 击败了世界**GarryKasparov(Hsu,2002)。显 然**象棋是一个**简单的领域,因为它仅含有64 个位置并只能以严格限制的方式移动32个棋子。设计 一种成功的**象棋策略是巨大的成就,但向计算机 描述棋子及其允许的走法并不是这一挑战的困难所在 。**象棋**可以由一个**简短的、**形式化 的规则列表来描述,并可以容易地由程序员事先准备 好。 具有讽刺意义的是,抽象和形式化的任务对人类 而言是*困难的脑力任务之一,但对计算机而言却属 于*容易的。计算机早就能够打败人类*好的**象 棋选手,但直到*近计算机才在识别对象或语音任务 中达到人类平均水平。一个人的日常生活需要关于世 界的巨量知识。很多这方面的知识是主观的、直观的 ,因此很难通过形式化的方式表达清楚。计算机需要 获取同样的知识才能表现出智能。人工智能的一个关 键挑战就是如何将这些非形式化的知识传达给计算机 。 一些人工智能项目力求将关于世界的知识用形式 化的语言进行硬编码(hard-code)。计算机可以使 用逻辑推理规则来自动地理解这些形式化语言中的声 明。这就是众所周知的人工智能的知识库 (knowledge base)方法。然而,这些项目*终都没 有取得重大的成功。其中***的项目是Cyc(Lenat and Guha,1989)。Cyc包括一个推断引擎和一个使 用CycL语言描述的声明数据库。这些声明是由人类监 督者输入的。这是一个笨拙的过程。人们设法设计出 足够复杂的形式化规则来**地描述世界。(P1-2)
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