MIT如何深入研究深度学习网络的基本原理？

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转载于机器之心

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在本文中来自 MIT 的研究者探讨了关于深度学习中非常基础的问题包括网络的近似能力、优化的动态规律和强泛化能力等。

人工智能AI的复苏很大程度上归功于深度学习在模式识别方面的快速发展。深度神经网络架构的构建一定程度上受到了生物大脑和神经科学的启发。就像生物大脑的内部运行机制一样深度网络在很大程度上无法得到解释没有一个统一的理论。对此来自麻省理工学院MIT的研究者提出了深度学习网络如何运行的新见解有助于人们揭开人工智能机器学习的黑匣子。

论文地址cbmm.mit.edu/sites/default/files/publications/PNASlast.pdf

论文作者 Tomaso Poggio、Andrzej Banburski 和 Quianli Liao 来自 MIT 大脑、心智和机器中心Center for Brains, Minds and Machines, CBMM其中 Tomaso Poggio 是 MIT 计算神经学科「大家」也是深度学习理论研究的先锋。他们创建了一种新的理论来解释深度网络的运行原因并于 2020 年 6 月 9 日在 PNAS美国国家科学院院刊上发表了他们的研究成果。