循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數(shù)據(jù)為輸入,在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸(recursion)且所有節(jié)點(diǎn)(循環(huán)單元)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recursive neural network)。對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80-90年代,并在二十一世紀(jì)初發(fā)展為深度學(xué)習(xí)(deep learning)算法之一,其中雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常見(jiàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
AutoEncoder的基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),就是把樣本的輸入同時(shí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出。本質(zhì)上是希望學(xué)習(xí)到輸入樣本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是數(shù)據(jù)過(guò)于稀疏、數(shù)據(jù)高維導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度高。比較早用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及當(dāng)時(shí)Hinton推崇的RBM。后來(lái)到了2000年以后還堅(jiān)持在做的只剩下Hinton的RBM了。從2000年以后,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速興起,AutoEncoder也得到快速發(fā)展,基本上有幾條線:稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷積AutoEncoder、變分AutoEncoder。最新的進(jìn)展是結(jié)合對(duì)抗思想的對(duì)抗AutoEncoder。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,最早可以追溯到1962年,Hubel和Wiesel對(duì)貓大腦中的視覺(jué)系統(tǒng)的研究。1980年,一個(gè)日本科學(xué)家福島邦彥(Kunihiko Fukushima)提出了一個(gè)包含卷積層、池化層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個(gè)基礎(chǔ)上,Yann Lecun將BP算法應(yīng)用到這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練上,就形成了當(dāng)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。
近日,商用清潔機(jī)器人公司「奇勃科技」正式宣布獲得來(lái)自索道資本領(lǐng)投的數(shù)千萬(wàn)人民幣天使輪融資。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,近年來(lái)服務(wù)機(jī)器人發(fā)展提速,明年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)959.2億元,或趕超工業(yè)機(jī)器人。
“第一天太神奇了,我看到從天花板上送來(lái)的食物?!笨吹蕉瑠W會(huì)上的送餐機(jī)器人,前冰球女將、現(xiàn)加拿大體育記者Kenzie Lalonde不禁感嘆。冬奧餐廳里,一個(gè)通體粉色,長(zhǎng)相酷似飛碟的機(jī)器人從天而降,固定餐盤的三片“螺旋槳葉”緩緩張開,里面的食物呈現(xiàn)在了客人面前。這一幕隨后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遍了世界。
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深度學(xué)習(xí)是近10年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個(gè)分支,由于其重要性,三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎(jiǎng)。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(jī)(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience),1958年研究認(rèn)知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機(jī),當(dāng)時(shí)掀起一股熱潮。后來(lái)Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機(jī)的缺陷:不能處理異或回路等非線性問(wèn)題,以及當(dāng)時(shí)存在計(jì)算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題。于是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入停滯期。
有一些特定的標(biāo)準(zhǔn)可用于分類模型解釋方法。Christoph Molnar在2018年“可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí),制作黑箱模型可解釋指南”中提到了一個(gè)很好的指南。
在工業(yè)界中,數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的主要焦點(diǎn)是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界至關(guān)重要的問(wèn)題,而不是理論上有效地應(yīng)用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身由算法組成,該算法試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在模式和關(guān)系,而無(wú)需硬編碼固定規(guī)則。因此,解釋模型如何對(duì)業(yè)務(wù)起作用總是會(huì)帶來(lái)一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè),特別是在保險(xiǎn)或銀行等金融領(lǐng)域,數(shù)據(jù)科學(xué)家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(線性或基于樹的)。原因是模型可解釋性對(duì)于企業(yè)解釋模型所采取的每個(gè)決策非常重要。
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