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LeCun出大招马库斯放狠话机器学习前驱隔空互怼

2020-02-12 11:11出处量子位 / 责任NO邓安翔0215

(原标题:神仙打架激辩深度学习:LeCun出大招,马库斯放狠话,机器学习前驱隔空“互怼”)

AI学术圈,又吵了起来,图灵奖得主、年近古稀的机器学习奠基者、唱衰AI的代表人物等等,纷繁下场“开怼”。

相关话题在Twitter上转发过千,点赞数万,局面极端剧烈。

究其源头,起于一个直击魂灵的问题:什么是深度学习

什么是深度学习?

你可能会很自然地想起那段再了解不过的界说:

深度学习(DL)是一类机器学习算法,运用多个层逐渐从原始数据中提取更高层的特征。

——维基百科

有点懵逼?

现在,有人给出了更明晰的说法,出手者不是旁人,正是深度学习三巨子之一,图灵奖得主Yann LeCun。他说:

有些人好像依然对什么是深度学习感到困惑。以下是深度学习的界说:深度学习便是构建由参数化功能模块构成的网络,并使用根据梯度的优化办法来进行样本练习。

与此界说正交的是学习范式:强化学习、监督学习或自监督学习。不要说“深度学习无法做X” ,假如你真实想的是“监督学习需求太多数据所以无法做X”。

关于其扩展形状(动态网络、可微编程、图神经网络等),网络结构能够依数据动态改变。

这话之后还没完,他又一口气放出了5个排比句,对当时深度学习范畴呈现的“术语”进行了解读:

甭说“DL对对立样本很灵敏”,你真实的意思是“受监督的卷积神经网络对对立样本很灵敏”。

甭说“DL存在成见”,你真实的意思是“纯监督学习再现了练习数据中的成见”。

甭说“DL无法处理组合性”,你真实的意思是“此特定体系结构不能推行到许多曾经不行见的部件组合”。

甭说“DL不做逻辑推理”,你真实的意思是“一个简略的前馈神经网络不能做长链的推理”。

甭说“DL不做因果推理”,你真实的意思是“一个一般的、有监督的神经网络不会自发地发现因果关系。”

原本是对自己去年初提出的观念——“深度学习不再是盛行概念”进行了一次回应。

但谁能想到,推文一出,各路大神纷繁出头宣布观念,展开了剧烈的评论。

一场大型“互怼现场”就此拉开序幕。

机器学习奠基人下场激辩马库斯开杠LeCun

第一批下场的,有DeepMind的高档研讨科学家Danilo Jimenez Rezende。

他点赞认同,对Yann LeCun的观念进行了扼要总结:

深度学习是用于构建杂乱模块化可微函数的东西的调集。评论深度学习能做或不能做什么毫无意义。真实有意义的是怎么练习它,以及怎么把数据喂给它。

编辑:点点

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