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第249章 弱小(4k)(3 / 8)

终结,反而是人类智慧的延伸,是科技的又一次进步,也是对未来的又一次探索。”

方卓这种看法的表达还是赢来了不少掌声与直播间的好评。

对于许多人来说,这场热闹也就看到这里了,但对从业者、研发人员来说,真正的部分才刚刚开始,不论易科还是谷歌都在深度学习dl领域有很深的研究,这种围棋对弈只是展露出的表象,内里的运转与思考才是更让人重视的。

吴恩达作为易科“venus”项目的负责人之一,与谷歌旗下公司的席尔瓦就dl的模型逻辑进行了交流。

不管太白还是阿尔法,它们都是基于卷积神经网络的发展而来,这一基础是类似的,而它的突破源于2012年alex、ilya和hinton合作发表的关于ale深度卷积神经网络的论文,也正是在这之后,相关的研究出现了爆炸式的增长。

吴恩达与席尔瓦谈的是在ale之后的架构创新,是将传统的搜索算法与深度学习模型的有效整合,以及,整个团队在局部感受野、参数共享与稀疏连接、平移不变性这些方面做出的努力。

这种易科与谷歌以及场下嘉宾的交流极其愉快,也让方卓颇为满意,他虽然不懂,但瞧着这样的场面就觉得知识被塞进了脑子里。

只是,等到第二天,当吴恩达提出团队在研发上的困惑时,激烈的辩论到来了。

易科是有“siri”这样的语音助手作为人工智能的实践,而吴恩达的团队不仅在做卷积神经网n的研究,也在做循环神经网络rnn的研究,他们认为后者更适合与语音助手相结合,但效果并不算很好,完全达不到想要的成绩。

问题出在哪里?

吴恩达表述了困惑,也谈了谈易科内部的解决方向。

参会的一部分人赞同易科的解题思路,但谷歌方面却出现了不同的声音。

“为什

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