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人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因
2019-03-07
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人工智能是現(xiàn)在十分火熱的技術，這是因為人工智能夠給我們帶來很多的便捷，比如說蘋果的Siri、三星的bixby、小米的小愛同學等，這些都給我們的生活中增加了不少的樂趣。而人工智能的核心技術就是機器學習以及深度學習，當然，還涉及到了神經(jīng)網(wǎng)絡的技術。其實這三個技術中，神經(jīng)網(wǎng)絡的技術發(fā)展是十分緩慢的，那么到底是為什么呢？下面我們就給大家詳細解答一下這個問題。


在上個世紀80年代，通用計算機的出現(xiàn)使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究經(jīng)歷了一波復蘇。同時，一種算法逐漸成熟，而這個算法就是反向傳播。就目前而言，反向傳播算法都是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的最主要方法。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡的規(guī)模依然受限于當時的硬件條件而導致規(guī)模依然不大。同時，以支持向量機為代表的基于核方法的機器學習技術，表現(xiàn)出了不俗的能力，正是由于這個原因，大量科研人員再一次放棄了神經(jīng)網(wǎng)絡。


在發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡的路上，有兩個攔路虎，第一就是計算機的性能，第二就是訓練數(shù)據(jù)不夠多。正是由于這個原因，使得神經(jīng)網(wǎng)絡在最初的幾十年內(nèi)都沒有表現(xiàn)出過人的性能，實際上，其實在很多的實驗室中有這在試驗和后來深度神經(jīng)網(wǎng)絡類似的結構，其中一個經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡結構就是現(xiàn)在的LeNet。但是，增加神經(jīng)網(wǎng)絡的深度，就會讓神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度變慢。在那個內(nèi)存不過幾十MB，GPU還沒有出現(xiàn)的年代，要訓練一個小規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，需要花上數(shù)周甚至數(shù)月。而訓練數(shù)據(jù)不夠多也使得神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展受到了阻礙，而隨著特征維度的增加，算法的搜索空間急劇變大，要在這樣的特征空間中尋找適合的模型，需要大量的訓練數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡要解決的問題，通常具有成千上萬維的特征，維度越高，特征也就越多，可以想象，要在如此大的特征中尋找一個模型，需要多少數(shù)據(jù)，而這個特征空間規(guī)模不過是深度學習問題中比較小的。


當然，我們可以通過一個非常有用的先驗假設進行簡化，這是因為我們這個世界的事物都是通過更小的事物組合而成的。不僅實際的物體滿足這一先驗假設，抽象的概念也一樣如此。因此深度神經(jīng)網(wǎng)絡利用了這一假設，通過將網(wǎng)絡層數(shù)加深，每一層神經(jīng)元都是前面一層神經(jīng)元輸出的組合，通過這樣的假設，將整個搜索空間大大減小。然而，訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡依然需要大量的數(shù)據(jù)，才能得到一個比較好的結果。所以說，數(shù)據(jù)的存量是神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展的前提。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因，通過這篇文章我們不難發(fā)現(xiàn)，科技從0到1的發(fā)展是非常艱難的。不過只要突破了這一個障礙，人工智能就能夠得到巨大的發(fā)展。


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