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无监督学习_邵奇峰_图像数据增强_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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部分都还远远没有理解''。值得注意的是,我国正致力于把人工智能和脑科学的交叉 学科研究被提到战略地位,计划在 ''类脑智能'' 或 ''脑计算''等方面投入重点资助。且不 论我国是否真有既懂人工智能又懂脑科学或神经科学的学者,我们都应该本着务实、理 性的求是态度。唯有如此,我们才有可能在这一波人工智能发展浪潮中有所作为,而不 是又成为一群观潮人。 GBC 指出:''一般来说,目前为止深度学习已经经历了三次发展浪潮:20 世纪 40 年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论(CybernetiCS)中,20世纪80年代到90年 代深度学习以联结主义 (ConneCtionism) 为代表,并于 2006 年开始,以深度学习之名复 兴''。 谈到深度学习与脑科学或者神经科学的关系, GBC 强调:''如今神经科学在深度学 习研究中的作用被削弱,主要原因是我们根本没有足够的关于大脑的信息作为指导去使 用它。要获得对被大脑实际使用算法的深刻理解,我们需要有能力同时监测 (至少是) 数 千相连神经元的活动。我们不能够做到这一点,所以我们甚至连大脑最简单、最深入研 究的部分都还远远没有理解''
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