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微软的这项新技术证明 深度学习还能更“深入”

计算机视觉已经是日常生活的一部分。借助这种技术,Facebook可以识别你上传到社交网络的照片上的人物;Google Photo能够自动在收藏行列中找出特定的图片,以及识别出各种各样的东西……这样的应用已经在互联网中流行已久。 所有这些“识别”都源自于一种被称为深度学习的人工智能技术。但就在这种技术被大肆炒作的几年时间中,来自微软研究院的一项新实验证明这只是人工智能的开始——深度学习还可以更深度。 深层神经网络的突破:152个层级 计算机视觉革命是一场持久的斗争。2012年,这项技术迎来了关键的转折点,那时加拿大多伦多大学人工智能研究者赢得了一场叫作ImageNet的比赛。ImageNet让一群机器PK图像内容识别,对图片中的小猫、小狗和白云,看看哪台计算机的识别准确率更高。当时,由研究员Alex Krizhevsky和教授Geoff Hinton组成的多伦多大学团队在比赛中使用了深层神经网络技术,这种技术的算法可以让机器基于目前最大的图像数据库进行分类识别,而不是依靠人为制定的规则。 多伦多大学团队使用非监督的逐层贪心训练算法取得的成果,为训练深度神经网络带来了希望。从那时候开始,包...

《2040大预言:高科技引擎与社会新秩序》——第2章 数字化概览2.1 一生中永不停息的视频日记

本节书摘来自华章计算机《2040大预言:高科技引擎与社会新秩序》一书中的第1章,第1.1节,作者:[英] 彼得 B. 斯科特–摩根 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 数字化概览 数字化正在几乎不可阻挡地创造一个极化社会,出现了虚拟助手、无人驾驶汽车和赛博格,并且所发生的一切都会被记录下来。再过几十年,所发生的一切都可能会被记录下来,人类将需要虚拟助手来帮助他们从一生的茫茫数据中获取自己需要的资料。主要由模拟量构成的世界将会逐渐完成数字化,这将会是世界经济发展5000年以来最重要的转变。机器人不会成为科幻电影中所描绘的那样,但是它们将会在几十年内普及,并且非常可能是以汽车和拖拉机的形式。很多关于机器人技术将用于增强人类的预测都是在误导大众——甚至是军事应用。数字化对未来产生的净影响将会是造成国际社会的各个

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