循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为深度学习(deep learning)算法之一,其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常见的循环神经网络。
AutoEncoder的基本思想是利用神经网络来做无监督学习,就是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出。本质上是希望学习到输入样本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是数据过于稀疏、数据高维导致计算复杂度高。比较早用神经网络做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及当时Hinton推崇的RBM。后来到了2000年以后还坚持在做的只剩下Hinton的RBM了。从2000年以后,随着神经网络的快速兴起,AutoEncoder也得到快速发展,基本上有几条线:稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷积AutoEncoder、变分AutoEncoder。最新的进展是结合对抗思想的对抗AutoEncoder。
卷积神经网络的发展,最早可以追溯到1962年,Hubel和Wiesel对猫大脑中的视觉系统的研究。1980年,一个日本科学家福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。在这个基础上,Yann Lecun将BP算法应用到这个神经网络结构的训练上,就形成了当代卷积神经网络的雏形。
近日,商用清洁机器人公司「奇勃科技」正式宣布获得来自索道资本领投的数千万人民币天使轮融资。据相关数据显示,近年来服务机器人发展提速,明年市场规模将达959.2亿元,或赶超工业机器人。
“第一天太神奇了,我看到从天花板上送来的食物。”看到冬奥会上的送餐机器人,前冰球女将、现加拿大体育记者Kenzie Lalonde不禁感叹。冬奥餐厅里,一个通体粉色,长相酷似飞碟的机器人从天而降,固定餐盘的三片“螺旋桨叶”缓缓张开,里面的食物呈现在了客人面前。这一幕随后通过网络传遍了世界。
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深度学习是近10年机器学习领域发展最快的一个分支,由于其重要性,三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同获图灵奖。深度学习模型的发展可以追溯到1958年的感知机(Perceptron)。1943年神经网络就已经出现雏形(源自NeuroScience),1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路等非线性问题,以及当时存在计算能力不足以处理大型神经网络的问题。于是整个神经网络的研究进入停滞期。
有一些特定的标准可用于分类模型解释方法。Christoph Molnar在2018年“可解释的机器学习,制作黑箱模型可解释指南”中提到了一个很好的指南。
在工业界中,数据科学或机器学习的主要焦点是更偏“应用”地解决复杂的现实世界至关重要的问题,而不是理论上有效地应用这些模型于正确的数据。机器学习模型本身由算法组成,该算法试图从数据中学习潜在模式和关系,而无需硬编码固定规则。因此,解释模型如何对业务起作用总是会带来一系列挑战。有一些领域的行业,特别是在保险或银行等金融领域,数据科学家通常最终不得不使用更传统的机器学习模型(线性或基于树的)。原因是模型可解释性对于企业解释模型所采取的每个决策非常重要。
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