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AI先驱Sejnowski说这完全是关于渐变的

发布时间:2019-04-21 15:30:32 来源:

在加利福尼亚州拉霍亚Salk研究所庭院的混凝土广场的尽头,有一个距离太平洋有三百五十英尺的地方。

有时人们会在滑翔伞中探索从高处坠落。如果他们不那么冒险,他们可以沿着蜿蜒的小径走下去,一直到底部。

这是一个很好的地方,可以从中反思称为“随机梯度下降”的数学工具,这种技术是当今人工智能机器学习形式的核心。

几十年来,Terry Sejnowski一直在探索梯度下降。Sejnowski领导Salk团队研究所谓的计算神经科学,他曾是Google的Geoffrey Hinton的导师,他是今年ACM图灵奖的三位获奖者之一,致力于机器学习计算。他经常与Hinton的合作伙伴,Facebook的Yann LeCun和蒙特利尔MILA机器学习机构的Yoshua Bengio分享想法。

本周,我和Sejnowski一起坐在他舒适的办公室里,在Salk的混凝土平房内,用书排成了天花板,进行了广泛的关于AI的讨论。一个有趣的主题脱颖而出,认为整个AI领域只是刚刚开始了解梯度下降的深刻现象。

“数学家发现的是,你所有的直觉都是关于随机梯度下降的错误,”Sejnowski说。

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