如果深度学习是一个黑匣子,那为什么公司还在投资呢?
如果深度学习是一个黑匣子,那为什么公司还在投资呢?
人工智能
神经网络
深度学习
应用
2021-11-17 02:31:23
2个回答
简单的答案:实用程序。
“黑匣子”神经网络的强度和适用性在过去几年中得到了定期验证,企业关注的是结果。 (即他们不在乎香肠是如何制作的,只要它是制作出来的。)
我认为通用逼近定理在公司和政府投资深度学习的原因中起着重要作用,它指出理论上 ann 可以用 n 维输入变量逼近任何连续函数。具体来说,它指出具有单个隐藏层的前馈网络可以做到这一点,这意味着 rnns 和 cnns 也能够进行通用函数逼近。所以他们之所以投资,是因为它们具有需要近似的连续函数,而真正完成这项工作的最佳工具是神经网络。
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