吴恩达深度学习笔记

学习能力 2024-04-24 18:29:04 297

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首先我觉得Andrew Ng是偏工程一点的，你在google学术上搜machine learning，他确实排不到第一页，他在讲课的时候也说过他和他的学生发会议多一点。但是这也绝对不能成为vczh黑他的理由，国内有多少人是通过看斯坦福cs299或者是网易的公开课或者是coursera上的课程才准备进入机器学习领域的，喝水不忘挖井人，饮水思源啊。
2007年，吴恩达获得斯隆奖（Sloan Fellowship）。
2008年，吴恩达入选“the MIT Technology Review TR35”，即《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰，入选者是35岁以下的35个世界上最顶级的创新者之一。
“计算机和思想奖”的获得者。
2013年，吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。
吴恩达加盟百度被认为是中国互联网公司迄今为止引入的最重要的外援。

1.很大。以CNN为例，训练需要大量数据，大量迭代，对计算能力的要求很高。故GOOGLE有dist-belief，百度有minwa, 要么是CPU集群要么是GPU集群，计算能力不够根本玩都玩不过来，在IMAGENET上验证下算法就得十天半个月。
2.不太了解。不过听说layer-wise的预训练已经没意义了，只要数据够多，直接训练就行。CNN更是没有预训练的步骤。
3.我觉得，是这样，一方面效果已经够好了，很多数据集都到人眼或者超过人眼了，算法已经好到公司都愿意投钱商用了。另一方面，理论的验证需要实践啊，算法的发展和折腾实用效果根本就是一回事啊。

吴恩达最知名的是，所开发的人工神经网络通过观看一周youtube视频，自主学会识别哪些是关于猫的视频。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。吴恩达表示，未来将会在谷歌无人驾驶汽车上使用该项技术，来识别车前面的动物或者小孩，从而及时躲避。2007年，吴恩达获得斯隆奖(sloan fellowship)。2008年，吴恩达入选"the mit technology review tr35"，即《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰，入选者是35岁以下的35个世界上最顶级的创新者之一。"计算机和思想奖"的获得者。2013年，吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。吴恩达早期的工作包括斯坦福自动控制直升机项目， ng's research吴恩达团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。吴恩达同时也是机器学习、机器人技术和相关领域的100多篇论文的作者或合作者，他在计算机视觉的一些工作被一系列的出版物和评论文章所重点引用。

主要是仿生学+计算机，贾维斯不需要实体，it's just a rather very intelligence system.没准50年30年以后真的可以实现。附上1篇个人觉得比较靠谱的方向：百度正在研究的“深度学习”阿里忙收购，李彦宏在忙…“深度学习”深度学习对百度有啥用？鉴于百度发布的研究成果比较少，我们可以用吴恩达获得的1些成果来侧面看看深度学习能干些甚么：去年，吴恩达领导google的科学家们，用16000台电脑摹拟了1个摹拟人脑神经网络出来，并向这个网络展现了1000万段随机从youtube上选取的视频，看看它能学会甚么。结果在完全没有外界干涉的条件下，它自己辨认出了猫脸。我们要注意的是，这类机器学习与我们通常意义上说的“机器辨认”有所不同。现有的很多此类辨认，需要人工输入1些用于对照的数据，或1些已进行初步分类、打好标签的数据，机器通过学习这些数据的共同点，得出规律，然后再去将规律利用于更大范围的数据中。粗略地说，这是1种“有监督的学习”，需要人工输入初始数据，有时候还要对辨认结果进行判断，由此增进机器的学习速度。而深度学习是1种“无监督的学习”。它基于1种学术假定：即人类对外界环境的了解进程终究可以归结为1种单1算法，而人脑的神经元可以通过这类算法，分化出辨认不同物体的能力。这个辨认进程乃至完全不需要外界干预。还是以辨认猫脸为例：吴恩达给神经网络输入了1个单词“cat”，这个神经网络中并没有辞典，不了解这个单词的含义。但在观看了1千万段视频，它终究肯定，cat就是那种毛茸茸的小动物。这个学习进程，与1个不懂英语的人，在没任何人教他的时候，通过独立视察学会“cat”的进程几近1致。------------------谁会未来不会有贾维斯，没准哪天就有了。贾维斯本身也只是1个高级的智能系统（just a rather very intelligence system），他可以独立学习各种知识，乃至有独立的判断能力，这不就是深度学习的终究境地吗？【瞎扯的，请拍砖。】