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2019-7-22 15:45| 发布者: kabuka| 查看: 2920| 评论: 0|原作者: 友站内容|来自: www.kbklm.com

摘要: (最近,哈佛大学丘成桐先生领导的团队,大连理工大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为“深度学习的几何观1

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(最近,哈佛大学丘成桐先生领导的团队,大连理工大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为“深度学习的几何观点”的报告,汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录,具体内容见【1】。)

深度学习技术正在深刻地改变着人类的历史进程,它在图像识别、语音识别、自然语言处理、文本翻译等几乎所有信息科学领域,都带来了翻天覆地的革命。我们这个时代所面临的最为根本的问题之一就是为深度学习的有效性给出一个合理的答案。

纵观人类历史的历次技术革命,火的使用,青铜器的制作工艺,农业的大规模普及,机械的应用,内燃机的发明,电力电气工业的成熟,电子计算机技术的推广,信息工业的蓬勃发展等等,无一不是建筑在深刻的自然科学原理之上的。虽然当时人类可能主观上并没有真正意识到,但是在客观上都是顺应了自然,可能是物理、化学、或者生物方面的基本定律。那么深度学习的巨大成功究竟归功于哪一条自然定律?

我们认为,和历史上的历次技术革命不同,深度学习的成功是基于两条:数据本身的内在规律,深度学习技术能够揭示并利用这些规律。数据科学(或者信息科学)中的基本定律(或者更为保守的,基本假设)可以归结为:

1. 流形分布定律:自然界中同一类别的高维数据,往往集中在某个低维流形附近。

2. 聚类分布定律:这一类别中不同的子类对应着流形上的不同概率分布,这些分布之间的距离大到足够将这些子类区分。

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