深度学习简介 讨论区

关于是否应该让深度网络模拟人脑结构这点,感觉人脑思维过程的功能分块方式可以模仿一下,对子系统和模块的划分和设计过程应该有参考意义。谁贴个人脑的功能模块详细分析出来看看?

深度学习:函数是什么我不管,反正我能算。
深度学习:什么函数不函数的,没有的函数我也能拟合出来。

总共感觉人脑其实也没有很多的优势,模拟人脑能达到超过人脑的效果吗

很典型的过拟合

第一,应该用训练集训练:平常的练习
第二,用验证集验证:往年真题
最后上线测试:用测试集测试模型的效果

煤炭和蒸汽机更像是电与计算机(硬件)
软件(模型)都有其独特性,可以无限复制

我有一个老实人角度。数据是特征的载体,深度学习通过数据学习到了特征,然后用特征建立的函数模型解决实际问题。特征在工业革命中对应的是能量(在工业革命前能量来源是人力,水力等),煤炭是能量的载体,通过能量燃烧变成蒸汽机的动力来应用到工业中。

1.6. 练习

  • 你现在正在编写的代码有没有可以被“学习”的部分,也就是说,是否有可以被机器学习改进的部分?
    没有正在编写的代码,但是我们公司已经用了机器学习进行产品开发,我想是否可以进一步优化第一代机器的算法,通过用一台二代或三代机来对一代机进行自动调参,这样利旧既能节省成本又便于销售新产品。 :rofl:活下去!

  • 你在生活中有没有这样的场景:虽有许多展示如何解决问题的样例,但缺少自动解决问题的算法?它们也许是深度学习的最好猎物。
    Bingo :+1:

  • 如果把人工智能的发展看作是新一次工业革命,那么深度学习和数据的关系是否像是蒸汽机与煤炭的关系呢?为什么?
    的确挺像:+1:
    在当时,蒸汽机没有煤炭的话也无法运作;正如深度学习没有数据的话也无法运作。

  • 端到端的训练方法还可以用在哪里?物理学,工程学还是经济学?
    物理学、工程学和经济学都可以用到:
    物理学:可以通过将自然界系统组建好之后一起训练,即可用所训练的模型进行仿真现实物理世界。
    工程学:可以通过将工程学系统组建好之后一起训练,即可用所训练的模型进行仿真工程实际效果。
    经济学:可以通过将经济学系统组建好之后一起训练,即可用所训练的模型进行仿真未来经济形势。
    有个大胆的假设:假如将整个地球系统组建好之后一起训练,是否可预见未来?(排除外因,如:小行星撞地球等)

  • 为什么应该让深度网络模仿人脑结构?
    因为人懒,懒到懒得思考,想让机器代替人去思考。

  • 为什么不该让深度网络模仿人脑结构?
    因为一旦机器代替人去思考,那机器会放过人吗?

1.2节:“爆发”应为“暴发”