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Facebook的Yann LeCunn反思了卷积的持久吸引力

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-11

  三星在旧金山举行的年度Unpacked活动中推出了新的旗舰智能手机Galaxy S10,S10 +和S10e,定价和预订现在由移动运营商和供应商在3月8日推出之前提供。

  三十年前,Yann LeCun开创了在多伦多大学使用特定形式的机器学习,称为卷积神经网络(CNN)。这种方法,在一组像素上移动滤镜以检测图像中的图案,显示出解决问题的希望,例如让计算机识别手写数字,而人工指导最少。

  多年以后,当时在纽约大学的LeCun发起了一个“阴谋”,正如他所说的那样,在经过漫长的冬季训练之后,让机器学习重新成为人们关注的焦点。关键是LeCun的CNN,它继续在复杂程度上发展,以至于它可以产生计算机视觉效果,震惊了该领域。

  CNN的新突破,以及蒙特利尔MILA机器学习小组的Yoshua Bengio和Google Brain的Geoffrey Hinton等同行的创新,成功地以深度学习的形式为人工智能研究创造了新的春天。

  今天,卷积的吸引力没有显示出降温的迹象,因为这种技术像杂草一样传播到机器学习的每个角落。最近的研究表明,在使用的神经网络模型中CNN的普遍存在。微软于去年11月发布的一项研究调查了移动应用程序中恢复的网络,其中有近90%的网络是某种CNN。

  本周在旧金山举行的国际固态电路会议上,LeCun反思了为什么这种简单的技术蓬勃发展,以及为什么它的影响只会在他看来增长。

  “来自摄像机的任何东西,包括全景摄像机等。音频,可以是原始音频形式,也可以是时频表示形式。” LeCun表示,视频也需要通过卷积进行处理,特别是包括LIDAR等深度传感器的三维成像。

  事实上,本周展会上不同芯片的许多演示都展示了熟悉的“分割地图”,电脑屏幕上通过相机看到的东西的图像,无论是汽车的道路景观还是房间里的人物景观。每个物体都用彩色轮廓突出显示,标签上标明了它的类型 - 一个人,一只狗,一盏路灯等。卷积是当今时代的时代精神,是AI在某种意义上的能力的最清晰表达了解周围的世界。

  “因此,对于所有这些,你的大部分周期将用于处理低电平信号”LeCun说,这意味着计算周期将用于挑选图像或视频中数十亿像素的每个像素正在展示。“除了你要使用的卷积之外还有什么呢?现在,别无选择。所以,大多数周期都会花在做卷积上,毫无疑问。”

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