您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:手机棋牌游戏平台 > 微程序 >

大神Yann LeCun亲授:如何自学深度学习技术并少走弯路

发布时间:2019-06-12 09:47 来源:未知 编辑:admin

  编者按:深度学习领域泰斗级人物 Yann LeCun 是 Quora上非常踊跃的答者,他乐于分享自己的心得体会。例如,有人问“你最喜欢的机器学习算法是什么?”,Yann LeCun 的回答是“Backdrop”。深度学习是新兴领域,很多人想要学习,也不知如何入手,所以 Quora上有很多关于“如何学习深度学习技术”的问题,Yann LeCun 在一些问题下面给出了一些自己的见解,雷锋网

  在网上有很多关于Machine Learning 的材料、教程和视频课程,包括 Coursera 上的一些大学课程。这里我主要讲讲深度学习领域。

  你可以在网上听一些指导性课程和演讲,对深度学习有一个大致的了解。里面我比较推荐的有:

  系统性的课本方面,我推荐由 Goodfellow、Bengio 和 Courville共同撰写的《深度学习》(Deep learning)(这个在网上有HTML版本,本书旨在帮助学生和从业人员入门机器学习,尤其是深度学习领域。HTML版本已经编辑完成,并且永久免费。网址:)

  我曾在巴黎法兰西公学院开课,其中有8堂课是关于深度学习,当时是用法语讲课,现在加上了英文版本。

  Coursera 上面有 Geoff Hinton 关于神经网络的视频课程(不过从现在的角度看,内容稍微有点过时了)

  2012 年 IPAM 上针对研究生的“深度学习和特征学习夏季课程”(这个夏季课程的授课老师包括 Geoff Hinton 、Yann LeCun、吴恩达、Yoshua Bengio等众多深度学习专家,历时半个多月时间,网上有完整视频录像,网址:)

  2015 年我在纽约大学开了一门“深度学习”的课程,当时录成视频放到了网上,但是由于愚蠢的法律原因,视频现在已经不在了,但 PPT 还在。2017 年春天我会重新在纽约大学教这门课。网址:)

  2015年在加拿大蒙特利尔市举行了“深度学习夏季课程”(该课程的对象为:已经具备的机器学习基本知识的研究生、业界工程师和研究人员,授课量十分丰富。网址:)

  另外,我还推荐一些关于特定平台的使用教程,比如Torch、TensorFlow 和 Theano。

  首先,尽你所能,把所有具有连续性的数学和物理课都上一遍。如果必须要在“iOS 编程”和“量子力学”之间选一门,一定要选后者。在任何情况下,都要上微积分(I)、 微积分(II), 微积分(III)、线性代数、概率论和统计学,另外尽可能多的去听物理学的课程。同时,还是要确保学习编程。

  为什么物理学这么重要?因为物理学发明了很多数学方法,来给真实世界建模。比如,贝叶斯推理(BayesIan inference)在本质上与统计力学(Statistical Mechanics)是相同的,反向传播算法( Backpropagation)可以看作是经典力学里拉格朗日算符(Lagrangian)的一种简单应用。图模型里的前向算法( Forward Algorithm)是一种广泛应用于量子力学的路径积分(Path Integral)。物理,能够教你如何使用傅里叶变换(“海森伯不确定原理”的基石)、最大熵原理、配分函数、蒙特卡洛法、热处理、波尔兹曼分布、动力系统、混沌等等。

  你将会发现(a)你之前的想法有点幼稚,但是(b)你对该问题的看法开始有点不一样了。

  在你就读的学校里,找到一个教授,他可以帮你把想法具体化。这或许有点困难,因为教授们都很忙,没有多少时间来指导本科生。有很多空余时间的教授往往很年轻,而那些年纪比较大的教授,又往往不再活跃在研究圈子里。

  如果你找到一个合适的教授,但他没有空余时间指导你,那么你可以转而去“勾搭”他/她实验室里的博士后或博士生。

  问问这个教授,是否可以让你去参加他/她实验室里的会议和研讨,或者只是在他们开会的时候旁听也行。

  在你本科毕业之前,尝试着写一篇关于你研究工作的论文,或者在网上公布一些开源代码。

  现在,你可以去申请 PhD 项目了。不要去管所谓的学校“排名”,一定要找你感兴趣领域里有声誉的教授,他论文你很喜欢或钦佩。

  你可以同时申请几个学校的 PhD 项目,当然选择的时候参考上条标准。在申请信里,你要提到你很希望跟这个教授一起工作,但是也愿意与其他教授一起。

  问一问你的本科教授,请他帮你写一封推荐信。如果你的本科教授与你所申请的 PhD 项目教授认识,那么将是非常有利的。

  如果你没有录取到自己心仪的 PhD 项目,可以到Facebook或谷歌工作,并且尝试去FAIR 或Google Brain 实验室做一个工程师,来协助实验室里科学家的工作。

  发表与公司实验室里课题有关的论文,然后重新申请 PhD 项目,并且让 FAIR 或 Google Brain 实验室里的科学家帮你写推荐信。

  “微程序设计”:其核心思想----将程序(或电路)看作可通过Backdrop进行训练的微模块。这一思想表明深度学习不仅可以学会识别模型(如前馈神经网),而且可以生成算法(如循环算法,递归算法,子程序算法等)。从DeepMind、FAIR及其他资源中可获得一些相关方面的文章,但是,这些仅仅是初级阶段的成果。

  分层规划与分层强化学习:这是学习将一个复杂的任务拆分成一些简单的子任务的问题所在,是所有智能系统要满足的要求。

  如果未来几年 AI 能在这些方向取得重大发展,那么将会涌现大量更为智慧的AI 智能体,应用于对话系统、问答、适应性的机器人控制与规划等领域 。

  构建出无监督学习方法,这是一大挑战。但这将允许大型神经网络在没有直接人工注释数据的情况下,通过看视频、阅读书本便能够“学习现实世界是如何运转的”。

  这将最终衍生出对现实世界有足够了解的机器,它们开始具有人类的“常识”。要实现这一目标,可能会花费5年、10年、20年,甚至更久的时间,我们尚不能确定具体的期限。

  ACM SIGKDD 主席裴健:AI 要想有突破,「计算-数据-智能」平台和生态建设是关键

  马化腾领衔产学研三界共探创新生态,2019 年未来论坛·深圳技术峰会圆满落幕

  直播预告 全网独家 AI 研习社 AIS (ACL, IJCAI, SIGIR) 2019 论文报告会

http://tritecbuilding.com/weichengxu/133.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有