w*****m
发帖数: 20421 | 1 计算COMPUTE和学习LEARN本来就是两回事
所以把LEARN放在CS里解决，还需要一个质的突破
所谓的COMPUTE，不管计算多么复杂，最后无非是变成了电子元件的01问题
来解决，而LEARN呢，01问题能不能解决呢？
比如学习游泳，这是一个模拟感知反馈提高的过程，
而且也是一个循环的上升过程，上来就把LEARN放到COMPUTE里去
就是错了 |
z*****3
发帖数: 1793 | 2 你说的这个learn简单来讲是是machine learning里面reinforcement learning解决的
问题。
machine learning涵盖内容很宽泛，不是你凭感觉来理解的。machine learning里面专
门有Learnability的研究，有兴趣可以去看看。
话说有时候还是不要凭感觉走，容易让人觉得你的问题肤浅。 |
x****u
发帖数: 44466 | 3 机器学习本质是个基于概率的模拟微分积分计算的问题，人类现在完全有技术能力造出
真正的神经网络芯片，速度超过GPU几万倍。但没人知道这东西有什么用，怎么用。
啥时候DL领域解决了大多数问题，万事俱备只欠运算力时，模拟计算机就要复苏了。
【在 w*****m 的大作中提到】
: 计算COMPUTE和学习LEARN本来就是两回事
: 所以把LEARN放在CS里解决，还需要一个质的突破
: 所谓的COMPUTE，不管计算多么复杂，最后无非是变成了电子元件的01问题
: 来解决，而LEARN呢，01问题能不能解决呢？
: 比如学习游泳，这是一个模拟感知反馈提高的过程，
: 而且也是一个循环的上升过程，上来就把LEARN放到COMPUTE里去
: 就是错了
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x****u
发帖数: 44466 | 4 一般来说深度学习和统计学习的鸿沟非常深
ML是统计数学解决问题，DL是靠结构解决问题。
ML是算最优次优解而DL目标是代价最低的获得解法。
【在 z*****3 的大作中提到】
: 你说的这个learn简单来讲是是machine learning里面reinforcement learning解决的
: 问题。
: machine learning涵盖内容很宽泛，不是你凭感觉来理解的。machine learning里面专
: 门有Learnability的研究，有兴趣可以去看看。
: 话说有时候还是不要凭感觉走，容易让人觉得你的问题肤浅。
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w*****m
发帖数: 20421 | 5 不要讲些书本上的东西，书本就会给你分类，Reinforcement learning是要有GOAL
无GOAL的学着玩玩呢，学做白日梦，学着做饭，学着捣乱，有时候没有目的，就是
玩玩找找乐 |
z*****3
发帖数: 1793 | 6 DL是representation learning。统计机器学习是上世纪80年代SVM代表的基于VC
dimension统计理论的一系列算法把神经网络艹翻后兴起的。
ML的理论简单来说就是最求最大限度的generalize，目的是输出hypothesis。
DL也逃不出这个范围。
这本DL的书讲的很清楚。
http://www.deeplearningbook.org/
【在 x****u 的大作中提到】
: 一般来说深度学习和统计学习的鸿沟非常深
: ML是统计数学解决问题，DL是靠结构解决问题。
: ML是算最优次优解而DL目标是代价最低的获得解法。
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z*****3
发帖数: 1793 | 7 Reinforcement learning 也涉及，比如inverse reinforcement learning。还有
imitation learning或者learning from demonstration。简单来讲就是模仿人类做事
情。现在已经发展到这种地步了，机器人用的很多。
【在 w*****m 的大作中提到】
: 不要讲些书本上的东西，书本就会给你分类，Reinforcement learning是要有GOAL
: 无GOAL的学着玩玩呢，学做白日梦，学着做饭，学着捣乱，有时候没有目的，就是
: 玩玩找找乐
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x****u
发帖数: 44466 | 8 DL和ML互相巴不得咬死对方，你还举个例子说DL就是ML，真是孤陋顾闻了。。。
DL最牛的地方，就是一个模型通吃几百个领域的问题，而且什么数学不懂得小屁孩经过
奋斗调参，可以把ML老教授打的满地找牙。
2012年之前DL默默无闻，码农对ML根本没兴趣。不管你算法解决了什么问题，都是一次
性工作，到时候直接用即可。但现在DL出来了，组合调参变成了主要工作，业界就来劲
了。
【在 z*****3 的大作中提到】
: DL是representation learning。统计机器学习是上世纪80年代SVM代表的基于VC
: dimension统计理论的一系列算法把神经网络艹翻后兴起的。
: ML的理论简单来说就是最求最大限度的generalize，目的是输出hypothesis。
: DL也逃不出这个范围。
: 这本DL的书讲的很清楚。
: http://www.deeplearningbook.org/
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z*****3
发帖数: 1793 | 9 这个恩怨就是我给你说的统计ML，80，90年代兴起，把神经网络艹翻了。话说我现在研
究的RL以前居然叫neuro-dynamic programming。现在是风水轮流转，轮到神经网络了。
【在 x****u 的大作中提到】
: DL和ML互相巴不得咬死对方，你还举个例子说DL就是ML，真是孤陋顾闻了。。。
: DL最牛的地方，就是一个模型通吃几百个领域的问题，而且什么数学不懂得小屁孩经过
: 奋斗调参，可以把ML老教授打的满地找牙。
: 2012年之前DL默默无闻，码农对ML根本没兴趣。不管你算法解决了什么问题，都是一次
: 性工作，到时候直接用即可。但现在DL出来了，组合调参变成了主要工作，业界就来劲
: 了。
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w*****m
发帖数: 20421 | 10 说了很多学习的东西，但其实学习中也有探索的过程
比如学习用天文望远镜看宇宙，可以探索到新的行星
还有学习使用IPHONE，忽然发现了新APP可以学习英语单词
学习不只是简单的模仿，还有偶然的，意想不到的，没人计划的
东西在学习里也占了不少比例，比如学习开车，未必每个可能
发生的事件都学习过了，比如外星人忽然拦住你怎么办，
忽然地震了怎么办，或者山洪暴发了怎么办，谁也没去学习过
只能是凭借电影电视上看过的，加上自己的经验甚至本能做出
理智的反应。
【在 z*****3 的大作中提到】
: Reinforcement learning 也涉及，比如inverse reinforcement learning。还有
: imitation learning或者learning from demonstration。简单来讲就是模仿人类做事
: 情。现在已经发展到这种地步了，机器人用的很多。
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z*****3
发帖数: 1793 | 11 这就牵涉到定义了，你说的这些能定义不？不能定义的都没法搞。
说实话很多问题如果不能好好定义，没法做的。只能进入文科，神学领域开始吹牛扯淡
了。
【在 w*****m 的大作中提到】
: 说了很多学习的东西，但其实学习中也有探索的过程
: 比如学习用天文望远镜看宇宙，可以探索到新的行星
: 还有学习使用IPHONE，忽然发现了新APP可以学习英语单词
: 学习不只是简单的模仿，还有偶然的，意想不到的，没人计划的
: 东西在学习里也占了不少比例，比如学习开车，未必每个可能
: 发生的事件都学习过了，比如外星人忽然拦住你怎么办，
: 忽然地震了怎么办，或者山洪暴发了怎么办，谁也没去学习过
: 只能是凭借电影电视上看过的，加上自己的经验甚至本能做出
: 理智的反应。
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w*****m
发帖数: 20421 | 12 觉得问题就出这了，人总是喜欢对一切事物下定义，学习是一个过程
不好下定义，没学会怎么定义，没学好怎么定义，学了个半半拉，更不好定义了。
就好比人的成长是一个过程，也很难下定义，增加一个细胞
是不是成长了，个子长高了是不是成长了，其实并没有明确的界限。
所以让机器人学习会比较难，让机器人成长可能就更难。
【在 z*****3 的大作中提到】
: 这就牵涉到定义了，你说的这些能定义不？不能定义的都没法搞。
: 说实话很多问题如果不能好好定义，没法做的。只能进入文科，神学领域开始吹牛扯淡
: 了。
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x****u
发帖数: 44466 | 13 话说RL成大器之前得搞定RNN吧。
现在CNN已经表现出人类水平之上的感知和学习能力了，但RNN还解决不了什么核心问题
，一个机器翻译也是狗屁不通。
了。
【在 z*****3 的大作中提到】
: 这个恩怨就是我给你说的统计ML，80，90年代兴起，把神经网络艹翻了。话说我现在研
: 究的RL以前居然叫neuro-dynamic programming。现在是风水轮流转，轮到神经网络了。
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n******7
发帖数: 12463 | 14 好书，谢谢
根据fig 1.4, DL是ML的一个子集
【在 z*****3 的大作中提到】
: DL是representation learning。统计机器学习是上世纪80年代SVM代表的基于VC
: dimension统计理论的一系列算法把神经网络艹翻后兴起的。
: ML的理论简单来说就是最求最大限度的generalize，目的是输出hypothesis。
: DL也逃不出这个范围。
: 这本DL的书讲的很清楚。
: http://www.deeplearningbook.org/
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c****3
发帖数: 10787 | 15 都是闭着眼睛，凭着自己想象瞎搞。说是模仿人，其实也是自己骗自己。挂着羊头卖狗
肉，还是怕没人信，说是全新发明的机器学习，和人没关系还差不多。
说是神经网络，其实连生物神经网络是如何编码，传信息的都不知道，更不要说里面是
具体干啥的了。还有意识和学习用概率法往上套更是瞎扯，连搞生物的都弄不清人的意
识和学习是怎么回事，搞计算机的能知道？那可以得诺贝尔奖了，可惜搞生物的不认可。 |
x****u
发帖数: 44466 | 16 说DL是ML的子集，就和说ISIS是美国一个自治领一样
本身DL这个名字就是为了不被ML斩尽杀绝而改的
【在 n******7 的大作中提到】
: 好书，谢谢
: 根据fig 1.4, DL是ML的一个子集
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x****u
发帖数: 44466 | 17 CNN就是学猫眼看东西，理论实际都是这样，
可。
【在 c****3 的大作中提到】
: 都是闭着眼睛，凭着自己想象瞎搞。说是模仿人，其实也是自己骗自己。挂着羊头卖狗
: 肉，还是怕没人信，说是全新发明的机器学习，和人没关系还差不多。
: 说是神经网络，其实连生物神经网络是如何编码，传信息的都不知道，更不要说里面是
: 具体干啥的了。还有意识和学习用概率法往上套更是瞎扯，连搞生物的都弄不清人的意
: 识和学习是怎么回事，搞计算机的能知道？那可以得诺贝尔奖了，可惜搞生物的不认可。
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c****3
发帖数: 10787 | 18 瞎编的你也信？
这就是挂羊头卖狗肉
他知道猫眼怎么看东西，猫脑里面如何工作，就能得诺贝尔奖了。
【在 x****u 的大作中提到】
: CNN就是学猫眼看东西，理论实际都是这样，
:
: 可。
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x****u
发帖数: 44466 | 19 人家早就得了诺奖
【在 c****3 的大作中提到】
: 瞎编的你也信？
: 这就是挂羊头卖狗肉
: 他知道猫眼怎么看东西，猫脑里面如何工作，就能得诺贝尔奖了。
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c****3
发帖数: 10787 | 20 牛啊！
一个搞计算机算法的，靠自己大脑无穷想象力，不用做实验，就破解猫脑视觉处理内部
奥秘，说是是那个大牛
【在 x****u 的大作中提到】
: 人家早就得了诺奖
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x****u
发帖数: 44466 | 21 动物视觉是早被破解的问题，做算法的不过是想出来了图灵机有效解法而已。
【在 c****3 的大作中提到】
: 牛啊！
: 一个搞计算机算法的，靠自己大脑无穷想象力，不用做实验，就破解猫脑视觉处理内部
: 奥秘，说是是那个大牛
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c****3
发帖数: 10787 | 22 这是扯淡，你找个学生物的问问，对大脑视觉信号处理了解到什么程度
【在 x****u 的大作中提到】
: 动物视觉是早被破解的问题，做算法的不过是想出来了图灵机有效解法而已。
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x****u
发帖数: 44466 | |
c****3
发帖数: 10787 | 24 这没啥稀奇，你以为别人不知道。只是发现功能模块在大脑那里，好像分层处理，里面
具体细节都不知道。
就靠算法大牛的想象力了
【在 x****u 的大作中提到】
: http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/1981/
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x****u
发帖数: 44466 | 25 所以说科学家半个世纪前就知道了视神经系统的物理结构，不知道的是具体权重是多少。
CNN就是有效的用数学方法在图灵机上训练出来了权重。
【在 c****3 的大作中提到】
: 这没啥稀奇，你以为别人不知道。只是发现功能模块在大脑那里，好像分层处理，里面
: 具体细节都不知道。
: 就靠算法大牛的想象力了
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c****3
发帖数: 10787 | 26 物理结构有啥用，具体细节根本不知道。
一句话，全是这些人自己想象的。这点我早就看出来了，人工智能书的序言看完，就明
白是怎么回事了。
少。
【在 x****u 的大作中提到】
: 所以说科学家半个世纪前就知道了视神经系统的物理结构，不知道的是具体权重是多少。
: CNN就是有效的用数学方法在图灵机上训练出来了权重。
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x****u
发帖数: 44466 | 27 因为你只看了序言。
NN实验结果告诉你，激活函数选什么不重要，重要的是结构和权重。其他的都是训练用
技巧。
猫本身不是训练出的视觉感受，这个权重是几亿年进化后天然就有的。
【在 c****3 的大作中提到】
: 物理结构有啥用，具体细节根本不知道。
: 一句话，全是这些人自己想象的。这点我早就看出来了，人工智能书的序言看完，就明
: 白是怎么回事了。
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: 少。
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c****3
发帖数: 10787 | 28 你是真信？
这种挂羊头卖狗肉，那么明显，一直以为大家都很容易看出来，没想到这么多人看不出
【在 x****u 的大作中提到】
: 因为你只看了序言。
: NN实验结果告诉你，激活函数选什么不重要，重要的是结构和权重。其他的都是训练用
: 技巧。
: 猫本身不是训练出的视觉感受，这个权重是几亿年进化后天然就有的。
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x****u
发帖数: 44466 | 29 模型摆着你自己试试不就知道了？
【在 c****3 的大作中提到】
: 你是真信？
: 这种挂羊头卖狗肉，那么明显，一直以为大家都很容易看出来，没想到这么多人看不出
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c*******9
发帖数: 9032 | 30 這人就是搞行為藝術的，你居然這麼耐心。
【在 x****u 的大作中提到】
: 模型摆着你自己试试不就知道了？
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c****3
发帖数: 10787 | 31 你觉得高大尚，旁人看了觉得是新时代的“缘木求鱼”。
号称叫学习，其实机器根本不懂什么是理解内容。用一个猜谜语做试金石，简单一试就
知道，这玩意搞来搞去也搞不出理解内容来.
这是挂羊头卖狗肉，明明和人的学习不是一回事，非要挂这个羊头，如此明显会看不出
。所以问你是真相信，还是因为工作假装相信。
【在 x****u 的大作中提到】
: 模型摆着你自己试试不就知道了？
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