Andrew Ng教授演讲:机器人和人工智能的未来
这几天关于"Google的猫脸识别"的新闻很多,个人觉得比较简洁的是奇客资讯上的这一条:Google研究员用千台电脑识别“猫”
Google研究人员利用一千台电脑的1.6万核处理器组建了一个机器学习神经网络,网络包含超过10亿条链接。他们用从YouTube视频中提取出的1000万幅200x200缩略图训练神经网络,目的是寻找和识别猫”。 神经网络利用无指导的机器学习去识别图像特征。领导这项研究的斯坦福大学计算机科学教授Andrew Y. Ng说,“不是让一组研究人员试图找出如何描边,而是丢给算法一堆数据,让数据说话,让软件从数据中自动学习。”Google开发者Jeff Dean说,“我们在训练中从来没有告诉它‘这是猫’,本质上它需要发明猫的概念。”Google大脑最后创造出了朦胧的猫数字图像。论文预印本已发表在arXiv上。
关于这条新闻背后的pdf论文,大家可以参考这里:Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
微博上@小马哥07DM同学提供了两段视频,都是Andrew Ng教授的演讲,一个是“机器人和人工智能的未来(The Future of Robotics and Artificial Intelligence)”, 一个是“Unsupervised Feature Learning and Deep Learning”, 主要涉及了无监督学习,神经网络,Deep Learning, 人工智能和机器人技术,如果大家之前看了Andrew Ng教授的公开课视频和我爱公开课上的机器学习笔记,相信对于这两个视频都不会太陌生,以下是斯坦福大学Andrew Ng教授的两个演讲,感兴趣的同学可以看一下,后者也是Andrew Ng教授放在他个人主页上的介绍视频:
The Future of Robotics and Artificial Intelligence
Unsupervised Feature Learning and Deep Learning
How Many Computers to Identify a Cat? 16,000
Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learnin
时间: 2012年 7月 2日 分类:人工智能 作者: 52opencourse (5,410 基本)
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