[Перевод] Глубинное обучение: критическая оценка

Автор: SLY_G
Источник: https://geektimes.ru/post/297309/

Резюме


Хотя корни глубинного обучения уходят в прошлое на десятилетия, ни сам термин «глубинное обучение», ни этот подход, не были так популярны до того момента, когда пять лет назад в эту область вдохнули новую жизнь такие работы, как уже ставшее классическим исследование от 2012 года за авторством Крижевский, Сутскевер и Хинтон о глубинной сетевой модели Imagenet (Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012).

Что в этой области было открыто за последующие годы? На фоне внушительного прогресса в таких областях, как распознавание речи, распознавание изображений и игры, а также значительного энтузиазма в популярной прессе, я хотел бы рассмотреть десять проблем глубинного обучения (ГО), и заявить, что для создания искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН) ГО необходимо дополнять другими техниками.

1. Приближается ли ГО к своему пределу?


Большинство задач, в которых ГО предложило принципиально новые решения (зрение, речь), в 2016-2017 годах вошло в зону уменьшающейся отдачи.

Франсуа Чоле, Google, автор библиотеки для нейросетей Keras

«Прогресс науки движется от одних похорон к другим». Будущее зависит от студента, с большим подозрением относящегося к тому, что я говорю.

Джофф Хинтон, дедушка глубинного обучения
Читать дальше →
geektimes
95
0 GOLOS
0
В избранное
habreplicator
На Golos с 2017 M04
95
0

Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать за пост или написать комментарий

Авторы получают вознаграждение, когда пользователи голосуют за их посты. Голосующие читатели также получают вознаграждение за свои голоса.

Зарегистрироваться
Комментарии (0)
Сортировать по:
Сначала старые