为什么现在深度学习才流行起来?
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曾经在半个世纪之前,作为深度学习的思想和模型就开始研究和探索了,但是为什么现在深度学习才流行起来呢?
其实原因有三个:计算机技术高速发展、互联网产生大数据和神经网络训练方法改进。
在半个世纪之前,可以想象计算机是多么的落后,一台普通的PC就几十平方的房子那么大,计算能力还不及目前一台普通的智能手机,可想而知,在那样的计算能力之下来研究深度学习,简直就是恶梦。因为内存只有几K,而目前随便使用手机来拍摄一张图片,就有几M大小了,这么大的图片在当时的计算机是不能处理的,所以很难让人来研究更高级的应用,所以当时只能来做一些玩具的神经模型,比如布尔运算中的与、非、或,并且还不能计算异或这个操作。因此,在当时只是理论上设计和分析居多,实际练习和试验就少得多了。随着计算机技术高速发展之下,目前一台手机就有4G的内存,储存空间就有128G的大小,而像百度的数据中心,就更加强劲了。
当然有了计算能力超强之后,还不能引爆深度学习,像上个世纪末已经有很多超级计算机中心出现了,这时这些计算机中心主要用来模拟运行核弹,或者天气预报这些。并没有对深度学习生产深入的影响,而在互联网从1997年左右开始兴起之后,互联网就产生了大量的数据,并且这些数据很容易用来标记和共享。比如大量的个人网页的出现,大量网站的出现,然后产生了收集所有数据的想法,就导致网络爬虫的出现。有了爬虫之后,就可以大规则地收集互联网上的数据,再进行分类和标记,当数据积累到一定程度之后,大概在2006年左右就开始兴起深度学习的研究了。
因此有了计算能力强劲的支持,并且有互联网10多年数据的积累,这时再来研究深度学习就比较容易,可以不断地进行试验,试验结果再来修正理论,理论再指导实验,终于进入一个良性循环,从而引爆了深度学习强大的威力。在这时,就可以改善神经网络的训练方法,到2006年时,只需要5000个标记的样本就可以达到很高的性能,如果有1000万个样本,就可以达到,甚至超越人类的能力。像我在训练《Flappy Bird》游戏时,在100万次就可以接受了,如果训练达到300万次,就已经超越人类了。
因而到目前这个时代,深度学习是通过一种极其简单,或者叫做最笨的方法来让计算机学习世界的知识,而不是人类学会了再教给计算机,从而减轻人类学习的能力。可见,自动驾驶汽车出来时,任何人都可以“开”汽车了,从而减轻人的学习能力,将来更多学习的能力交给机器,人们无须再学习,进入一个“不用学习”的时代。比如你写作文是否好,就要看你是否买了一台训练写作文最好的机器。
1. TensorFlow API攻略
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