g****t
发帖数: 31659 | 1 我觉得基本上理解为啥深学这么强大了。
可以专心写程序了. |
w*****r
发帖数: 197 | 2 我可以理解你这种内心狂喜,又无处抒发的心情...lol
【在 g****t 的大作中提到】
: 我觉得基本上理解为啥深学这么强大了。
: 可以专心写程序了.
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w*****r
发帖数: 197 | 3 我们老板看到google duplex后,已经hold不住了
dl这东西,不服不行啊... 不过好日子的门槛未必是马工 |
g****t
发帖数: 31659 | 4 我非常肯定。其他领域的方法，例如传统的逻辑主义AI。
用深学的办法分一下层，然后梯度学习下。
在计算效率上会有介于线性到指数之间的提高。
一条直线上n个点可以把直线分成n+1个部分。
但是n个ReLU分层，可以把直线分成远大于n个部分。
类似于财务上用的nested tables >>>> x-y lookup。
【在 w*****r 的大作中提到】
: 我们老板看到google duplex后,已经hold不住了
: dl这东西,不服不行啊... 不过好日子的门槛未必是马工
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a*****g
发帖数: 19398 | 5 可以用来多训练买买提鸡器廊五
【在 g****t 的大作中提到】
: 我觉得基本上理解为啥深学这么强大了。
: 可以专心写程序了.
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b****u
发帖数: 1130 | 6 其实我不觉得是程序特别强大。其实最重要的是后面的海量数据。
现在是数据为王。
【在 g****t 的大作中提到】
: 我觉得基本上理解为啥深学这么强大了。
: 可以专心写程序了.
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g****t
发帖数: 31659 | 7 There will be more and more data in future, right?
It looked that DL was the only promising data representing and processing
technique after the data scale >some threshold.
: 其实我不觉得是程序特别强大。其实最重要的是后面的海量数据。
: 现在是数据为王。
【在 b****u 的大作中提到】
: 其实我不觉得是程序特别强大。其实最重要的是后面的海量数据。
: 现在是数据为王。
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n******t
发帖数: 4406 | 8 就那個demo?我怎麼覺得是托啊。
【在 w*****r 的大作中提到】
: 我们老板看到google duplex后,已经hold不住了
: dl这东西,不服不行啊... 不过好日子的门槛未必是马工
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b*********r
发帖数: 44 | 9 看了Google报道，整个就是 HolySh*t. 这也叫Demo。现在自称能做AI就知道
tensorflow, DL, CNN, DNN, 用这些东西真以为可以做出自由对话吗？ |
x****u
发帖数: 44466 | 10 这的确是炒作，此技术早就成熟了只是卖不了钱
除了电话诈骗谁对它感兴趣啊
【在 n******t 的大作中提到】
: 就那個demo?我怎麼覺得是托啊。
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s*****V
发帖数: 21731 | 11 那个一看就是个假牙，多轮对话，随便多问两个问题就不行。
【在 n******t 的大作中提到】
: 就那個demo?我怎麼覺得是托啊。
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g****t
发帖数: 31659 | 12 ANN很强大，值得学习。
现在是突破阶段。就是别的方法解决不了的问题，例如图像，语音,
self driving,etc用ANN。
第二步，大家会发现many别的方法本质上其实是不如ANN。以前是因为工具齐备，
投资多才灭了ANN。
很多别的方法会以看得见的速度被ANN消灭。
中小规模问题在ANN工具齐备之后，也会走ANN.
【在 n******t 的大作中提到】
: 就那個demo?我怎麼覺得是托啊。
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n******7
发帖数: 12463 | 13 ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
我司的DL组
高层重金请来
想在某些方面比传统方法有所突破
结果他们折腾了半天
除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
【在 g****t 的大作中提到】
: ANN很强大，值得学习。
: 现在是突破阶段。就是别的方法解决不了的问题，例如图像，语音,
: self driving,etc用ANN。
: 第二步，大家会发现many别的方法本质上其实是不如ANN。以前是因为工具齐备，
: 投资多才灭了ANN。
: 很多别的方法会以看得见的速度被ANN消灭。
: 中小规模问题在ANN工具齐备之后，也会走ANN.
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w*****r
发帖数: 197 | 14 Google作假倒不至于，展示的是Cherry－picked results基本是一定的
但是即使这样，这种质量的结果在前深学时代也是很难想象的。
: 就那個demo?我怎麼覺得是托啊。
【在 n******t 的大作中提到】
: 就那個demo?我怎麼覺得是托啊。
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g****t
发帖数: 31659 | 15 你们公司找的人水平太低。深学骗子多也是个问题。
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
: 我司的DL组
: 高层重金请来
: 想在某些方面比传统方法有所突破
: 结果他们折腾了半天
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
【在 n******7 的大作中提到】
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
: 我司的DL组
: 高层重金请来
: 想在某些方面比传统方法有所突破
: 结果他们折腾了半天
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
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S*****e
发帖数: 6676 | 16 不是说DL这些东西不好，但俺不相信任何 one fits all的东西，too good to be true
。 |
w***g
发帖数: 5958 | 17 如果不是语音图像或者别的传感器信号的话，
干不过传统方法很有可能。
【在 n******7 的大作中提到】
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
: 我司的DL组
: 高层重金请来
: 想在某些方面比传统方法有所突破
: 结果他们折腾了半天
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
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f******2
发帖数: 2455 | 18 如果我是你的话，就把wdong，切比雪夫推荐给你们公司的vp，雇来一个明白人做领头
人对一个公司很重要。
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
: 我司的DL组
: 高层重金请来
: 想在某些方面比传统方法有所突破
: 结果他们折腾了半天
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
【在 n******7 的大作中提到】
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
: 我司的DL组
: 高层重金请来
: 想在某些方面比传统方法有所突破
: 结果他们折腾了半天
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
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w***g
发帖数: 5958 | 19 我估计没用。能不能成其实专家心里很清楚，只是有时候明知要失败也得挺身而上。
【在 f******2 的大作中提到】
: 如果我是你的话，就把wdong，切比雪夫推荐给你们公司的vp，雇来一个明白人做领头
: 人对一个公司很重要。
:
:
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
:
: 我司的DL组
:
: 高层重金请来
:
: 想在某些方面比传统方法有所突破
:
: 结果他们折腾了半天
:
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
:
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
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g****t
发帖数: 31659 | 20 昨天我查了下最新的文献，
有一个最新的匿名文章
BOUNDING AND COUNTING LINEAR REGIONS OF
DEEP NEURAL NETWORKS
Anonymous authors
Paper under double-blind review
https://openreview.net/pdf?id=Sy-tszZRZ
page 16就是我考虑过的一维情形.
作者说L层，每层n个神经元的单输入单输出实数映射的网络。
可以把x轴切割成（n+1）**L个部分.
我怀疑高维的话。加深一层，也会超线性的提高表示能力。那么这个优势，会造成
长期有利于DL的趋势。其他方法会逐步消退。
从根本上来讲，我怀疑function composition对数据表示有优势。
可能类似于计算
(cx(ax+b)+d)+e 比 ac x^2 + (bc +cd)x +e
快
NN先天就是composition的。
【在 w***g 的大作中提到】
: 如果不是语音图像或者别的传感器信号的话，
: 干不过传统方法很有可能。
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g****t
发帖数: 31659 | 21 组织人做个原有方法基础上的DL小增量，改名叫做xxx－network，
这就成功了。有了下一步资金，再说下一步。
成熟的传统数据产品往往包括很多复杂约束。
完全重新做往往不现实，主因不一定是算法问题。
【在 w***g 的大作中提到】
: 我估计没用。能不能成其实专家心里很清楚，只是有时候明知要失败也得挺身而上。
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x***4
发帖数: 1815 | 22 什么是ann？和nn有什么不同？
【在 g****t 的大作中提到】
: ANN很强大，值得学习。
: 现在是突破阶段。就是别的方法解决不了的问题，例如图像，语音,
: self driving,etc用ANN。
: 第二步，大家会发现many别的方法本质上其实是不如ANN。以前是因为工具齐备，
: 投资多才灭了ANN。
: 很多别的方法会以看得见的速度被ANN消灭。
: 中小规模问题在ANN工具齐备之后，也会走ANN.
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g****t
发帖数: 31659 | 23 artificial neural network
【在 x***4 的大作中提到】
: 什么是ann？和nn有什么不同？
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w*****r
发帖数: 197 | 24 公司要有多小吾等才能跟VP说上话，还要VP能信你？
: 如果我是你的话，就把wdong，切比雪夫推荐给你们公司的vp，雇来一个明白人
做领头
: 人对一个公司很重要。
【在 f******2 的大作中提到】
: 如果我是你的话，就把wdong，切比雪夫推荐给你们公司的vp，雇来一个明白人做领头
: 人对一个公司很重要。
:
:
: ANN本质是不是暴力采样，暴力拟合？
:
: 我司的DL组
:
: 高层重金请来
:
: 想在某些方面比传统方法有所突破
:
: 结果他们折腾了半天
:
: 除了虚报结果，还没比那个传统项目组真的做的好
:
: 现在是过街老鼠，不成功就要成仁了
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g****t
发帖数: 31659 | 25 这个倒不一定。
java 15+ year, 那么老板的老板，多半就是vp了吧。
关键不要多跳槽,按照根据地思维走
【在 w*****r 的大作中提到】
: 公司要有多小吾等才能跟VP说上话，还要VP能信你？
:
:
: 如果我是你的话，就把wdong，切比雪夫推荐给你们公司的vp，雇来一个明白人
: 做领头
:
: 人对一个公司很重要。
:
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s*****V
发帖数: 21731 | 26 其实ANN的作用很简单就是替代人的作用，凡是人做的比机器好的，或者更有效率的，
ANN就有可能替代，如果是机器比人干的好的，ANN也不见得有用。
看到神经网络的应用，语音识别，图像识别，围棋，自动驾驶，都是之前人比机器强的
例子。
【在 w***g 的大作中提到】
: 如果不是语音图像或者别的传感器信号的话，
: 干不过传统方法很有可能。
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l*******m
发帖数: 1096 | 27 这篇被据了，因为没有引用下面的
https://arxiv.org/pdf/1402.1869.pdf
这个2014年的明显写的好
【在 g****t 的大作中提到】
: 昨天我查了下最新的文献，
: 有一个最新的匿名文章
: BOUNDING AND COUNTING LINEAR REGIONS OF
: DEEP NEURAL NETWORKS
: Anonymous authors
: Paper under double-blind review
: https://openreview.net/pdf?id=Sy-tszZRZ
: page 16就是我考虑过的一维情形.
: 作者说L层，每层n个神经元的单输入单输出实数映射的网络。
: 可以把x轴切割成（n+1）**L个部分.
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g****t
发帖数: 31659 | 28 14年文章好像作者自己有更新。然后这个新文章作者说比14文章作者的更新的构造方法
更好？
这就是黑帮啊，还可以因为少引用而被据的...
Anyway,这里确有一个超线性的度量律。估计很快物理学家做gauge theory ,统计物理
等的会进来做大尺度分析。
: 这篇被据了，因为没有引用下面的
: https://arxiv.org/pdf/1402.1869.pdf
: 这个2014年的明显写的好
【在 l*******m 的大作中提到】
: 这篇被据了，因为没有引用下面的
: https://arxiv.org/pdf/1402.1869.pdf
: 这个2014年的明显写的好
|
l*******m
发帖数: 1096 | 29 有意思。我又研究了一下。这问题最早在http://www.inference.org.uk/mackay/itila/
第40章研究过。不过d mackay死得太早了
不过不引用大会主席的文章，也是自找的
：14年文章好像作者自己有更新。然后这个新文章作者说比14文章作者的更新的构造方
法更好？
： |
g****t
发帖数: 31659 | 30 Alpha Go的实证，以及最近的理论分析，我想基本确认了
Deep neural network在很多情况下优于传统的look up table。
既然piecewise neural network和表格是等价的。未来也许数据库就存下神经网络的w,
b完事。不
要直接存数据了。
: 有意思。我又研究了一下。这问题最早在http://www.inference.org.uk/mackay/itila/
: 第40章研究过。不过d mackay死得太早了
: 不过不引用大会主席的文章，也是自找的
: ：14年文章好像作者自己有更新。然后这个新文章作者说比14文章作者的
更新的
构造方
: 法更好？
: ：
【在 l*******m 的大作中提到】
: 有意思。我又研究了一下。这问题最早在http://www.inference.org.uk/mackay/itila/
: 第40章研究过。不过d mackay死得太早了
: 不过不引用大会主席的文章，也是自找的
:
: ：14年文章好像作者自己有更新。然后这个新文章作者说比14文章作者的更新的构造方
: 法更好？
: ：
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s*****V
发帖数: 21731 | 31 chomsky很反对目前的基于统计模型的AI.
http://www.openculture.com/2012/11/noam_chomsky_explains_where_artificial_intelligence_went_wrong_.html
It's true there's been a lot of work on trying to apply statistical models
to various linguistic problems. I think there have been some successes, but
a lot of failures. There is a notion of success ... which I think is novel
in the history of science. It interprets success as approximating unanalyzed
data.
NORVIG的辩护文章
http://norvig.com/chomsky.html
w,
【在 g****t 的大作中提到】
: Alpha Go的实证，以及最近的理论分析，我想基本确认了
: Deep neural network在很多情况下优于传统的look up table。
: 既然piecewise neural network和表格是等价的。未来也许数据库就存下神经网络的w,
: b完事。不
: 要直接存数据了。
:
:
: 有意思。我又研究了一下。这问题最早在http://www.inference.org.uk/mackay/itila/
:
: 第40章研究过。不过d mackay死得太早了
:
: 不过不引用大会主席的文章，也是自找的
:
: ：14年文章好像作者自己有更新。然后这个新文章作者说比14文章作者的
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x****u
发帖数: 44466 | 32 计算机这东西变化太快了，虽然比杨振宁年轻，但他退休的时候很多前端理论还没被广
泛接受
现在流行统计模型是因为非统计模型不可避免的被PNP锁死了啊
but
unanalyzed
【在 s*****V 的大作中提到】
: chomsky很反对目前的基于统计模型的AI.
: http://www.openculture.com/2012/11/noam_chomsky_explains_where_artificial_intelligence_went_wrong_.html
: It's true there's been a lot of work on trying to apply statistical models
: to various linguistic problems. I think there have been some successes, but
: a lot of failures. There is a notion of success ... which I think is novel
: in the history of science. It interprets success as approximating unanalyzed
: data.
: NORVIG的辩护文章
: http://norvig.com/chomsky.html
:
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m******r
发帖数: 1033 | 33 什么是pnp ？
【在 x****u 的大作中提到】
: 计算机这东西变化太快了，虽然比杨振宁年轻，但他退休的时候很多前端理论还没被广
: 泛接受
: 现在流行统计模型是因为非统计模型不可避免的被PNP锁死了啊
:
: but
: unanalyzed
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