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人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展緩慢的原因
2019-05-08
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人工智能是現(xiàn)在十分火熱的技術(shù)和話題，可見當(dāng)下科技發(fā)展的魅力尤其是人工智能領(lǐng)域給人們的生活帶來極大的提升和便捷，手機(jī)中和各類智能產(chǎn)品的智能語音對話也給我們的生活帶來了很大的樂趣。而人工智能的核心技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展當(dāng)前十分緩慢，究竟個中的原因是什么呢？

1.反向傳播算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響

通用計算機(jī)的出現(xiàn)使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究經(jīng)歷了一波復(fù)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(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最主要方法。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模依然受限于當(dāng)時的硬件條件而導(dǎo)致規(guī)模依然不大。因此，人們暫時放棄了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的障礙

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的障礙有兩個，第一就是計算機(jī)的性能，第二就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠多。正是由于這個原因，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最初的幾十年內(nèi)都沒有表現(xiàn)出過人的性能，如果增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，就會讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)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(xùn)練一個小規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需要花上數(shù)周甚至數(shù)月。而訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠多也使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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。

3.先驗假設(shè)

通過一個非常有用的先驗假設(shè)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(shí)際的物體滿足這一先驗假設(shè)，抽象的概念也一樣如此。因此深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用了這一假設(shè)，通過將網(wǎng)絡(luò)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(shè)，將整個搜索空間大大減小。然而，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然需要大量的數(shù)據(jù)，才能得到一個比較好的結(jié)果。所以說，數(shù)據(jù)的存量是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的前提。

在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展緩慢的原因，其實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展還是非常具有潛力的，只是需要我們?nèi)祟惒粩嗟毓タ穗y題，讓其發(fā)展更上一個臺階。因此，有致力于學(xué)習(xí)和專研人工智能的朋友，一定要好好學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)喲，沒準(zhǔn)將來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛躍發(fā)展，起到關(guān)鍵性和決定性作用的人就是你！大家好好加油吧。

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