深度学习有何局限?这篇论文探讨一二

1 月 26 日 专知

【导读】大肆宣传的人工智能方法拥有令人印象深刻的壮举,但还是比不上人。 研究人员决心找出遗漏的东西。图像本身没有错误:它是一种香蕉 - 一种大而成熟的亮黄色香蕉。 然而,人工智能(AI)将其识别为烤面包机,尽管它采用了同样强大且经常公开的深度学习技术,这些技术在无人驾驶汽车,语音理解和其他众多方面产生了白热化的革命。 这篇文章探讨了深度学习的局限性在哪。

摘要

深度学习方法中的明显缺点引起了研究人员和普通大众的关注,如无人驾驶汽车等技术,它使用深度学习技术进行导航,并且出过事故。

AI的“神经网络”模型通过类似于神经元的节点网络发送信号。 信号沿着链路传递到节点,节点之间的突触连接的类似物。 “学习”通过调整放大或阻尼每个链路所承载信号的权重来改善结果。 节点通常以一系列层排列,这些层大致类似于皮质中的不同处理中心。 今天的计算机可以处理数十层的“深度学习”网络。

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