专访 | 清华大学朱军:深度学习“盛行”_传统方法何去何从?

2017/07/14 17:25
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CSDN:在深度学习“盛行”的大环境下,如何看待相对来说比较传统机器学习(如支持向量机、贝叶斯学习、决策树等)?

朱军:这个问题可以从两个方面来看:

  • 首先,深度学习不是万能的,它虽然在特定任务上取得了显著性能提升,但也面临着很多挑战,比如:对抗样本的鲁棒性、可解释性、处理不完全信息与不确定环境等,随着应用范围的扩大,深度学习不擅长解决的问题会逐渐明显,未来肯定会有更好的机器学习方法出现,或许还叫“深度学习”也可能是其他的名字。
  • 其次,深度学习不是孤立的,它的进展与所谓的“传统机器学习”是分不开的,不能把功劳都归于“深度学习”,例如:用于保护深度神经网络避免过拟合的Dropout技术实际是一种贝叶斯学习方法,用于AlphaGO的深度神经网络需要在强化学习框架下发挥作用等。

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