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首页 › 人工智能 › 深度学习元老语出惊人,Yann LeCun为何要说“深度学习已死”?

深度学习元老语出惊人,Yann LeCun为何要说“深度学习已死”?

迦娜王
1年前人工智能
272 0 0

夏乙 编译整理

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

深度学习元老语出惊人,Yann LeCun为何要说“深度学习已死”?

Deep Learning est mort. Vive Differentiable Programming!

这句英法混合的话,翻译成汉语,就是“深度学习已死,可微分编程万岁”。说这话的,正是深度学习三巨头之一:Yann LeCun。

纳尼?

无论是上个月Ali Rahimi的“炼金术说”,还是前些天Gary Marcus对深度学习的质疑,LeCun老师都挺身而出强硬回怼,今天何出此言?

嗯……LeCun在Facebook上的文章里,宣称深度学习已死之前还有一句,说“深度学习作为一个流行词活得太久了,已经没什么用了。”

只是换个说法么?“可微分编程”又是什么?

LeCun承认,“可微分编程”只不过是对现代深度学习技术体系的重新命名,和当年给神经网络里有两个以上隐藏层的变体起名叫“深度学习”差不多。

深度学习元老语出惊人,Yann LeCun为何要说“深度学习已死”?

他还说:

但是重点是,人们现在正通过组装参数化功能模块网络,并用某种基于梯度的优化方法训练它们,来构建一类新软件。

越来越多的人正在以一种依赖于数据的方式(用循环和条件)来程序化地定义网络,让它们随着输入数据的动态变化而变化。除了参数化、自动微分和可训练/可优化的特性之外,这非常像一个普通程序。

动态网络已经变得越来越流行(尤其是对于NLP来说),这要归功于PyTorch和Chainer等深度学习框架(注意:以前的深度学习框架Lush,可以处理一种名叫Graph Transformer Networks的特殊动态网络,用于文本识别)。

现在,人们正在积极研究命令式可微分编程语言的编译器,对开发基于学习的AI来说,这是一种非常激动人心的途径。

除了认为深度学习应该改名叫可微分编程之外,LeCun还说他决定将自己最近特别推崇的“预测性学习”,改名叫做“Imputative Learning”,我们暂时叫“归责学习”好了。

他最后还发了个小预告,说稍后会谈更多,不过量子位从早上等到中午,也还没等到……

只好一起持续关注他的Facebook啦~

https://www.facebook.com/yann.lecun

深度学习元老语出惊人,Yann LeCun为何要说“深度学习已死”?

对于LeCun的新想法,国外论坛上不少人都嫌弃这个新名字太长太难叫,不过也有人说“编程”的确比“学习”贴切。

你怎么看呢?

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