俄罗斯在黑海拦截一架美军飞机此前一天拦截两架美军侦察机俄罗斯中央军区刚结束12000名军人参与的本年度最大规模军演

据央视新闻16日凌晨消息,当地时间15日,俄罗斯国防指挥中心发布消息称,俄罗斯当天在黑海中立海域拦截一架美军飞机。

俄防空部队在发现靠近俄领口的飞机后,一架苏-27战机起飞拦截。消息称,经俄军机机组确认,靠近俄领空飞机为美国海军EP-3E电子侦察机。受俄军战机的拦截后,美国飞机飞离俄领空。

工程师调整系统的微观信息传递活动之趋势的基本方法如下:先是让系统对输入信息进行随机处理,然后将处理结果与理想处理结果进行比对。若二者吻合度不佳,则系统触发自带的“反向传播算法”来调整系统内各个计算单元之间的联系权重,使得系统给出的输出与前一次输出不同。两个单元之间的联系权重越大,二者之间就越可能发生“共激发”现象,反之亦然。然后,系统再次比对实际输出与理想输出,如果二者吻合度依然不佳,则系统再次启动反向传播算法,直至实际输出与理想输出彼此吻合为止。

第一,一旦系统经过训练而变得收敛了,那么系统的学习能力就下降了,也就是说,系统无法根据新的输入调整权重。这可不是我们的终极理想。我们的理想是:假定由于训练样本库自身的局限性,网络过早地收敛了,那么面对新样本时,它依然能够自主地修订原来形成的输入-输出映射关系,并使得这种修订能够兼顾旧有的历史和新出现的数据。但现有技术无法支持这个看似宏大的技术设想。设计者目前所能够做的,就是把系统的历史知识归零,把新的样本纳入样本库,然后从头开始训练。在这里我们无疑又一次看到了让人不寒而栗的“西西弗斯循环”。

如果读者对于上述技术描述还似懂非懂,不妨通过下面这个比方来进一步理解人工神经元网络技术的运作机理。假设一个不懂汉语的外国人跑到少林寺学武术,师生之间的教学活动该如何开展?有两种情况:第一种情况是,二者之间能够进行语言交流(外国人懂汉语或者少林寺师傅懂外语),这样一来,师傅就能够直接通过“给出规则”的方式教授他的外国徒弟。这种教育方法,或可勉强类比基于规则的人工智能路数。

10对新人参加婚礼 李玺峰 摄

第二,正如前面的例子所展现给我们的,在神经元网络-深度学习模式识别的过程中,设计者的很多心力都花费在对于原始样本的特征提取上。很显然,同样的原始样本会在不同的设计者那里具有不同的特征提取模式,而这又会导致不同的神经元网络-深度学习建模方向。对人类编程员来说,这正是体现自己创造性的好机会,但对于系统本身来说,这等于剥夺了它自身进行创造性活动的机会。试想:一个被如此设计出来的神经元网络-深度学习结构,能够自己观察原始样本,找到合适的特征提取模式,并设计出自己的拓扑学结构吗?看来很难,因为这似乎要求该结构背后有一个元结构,能够对该结构本身给出反思性的表征。关于这个元结构应当如何被程序化,我们目前依然是一团雾水――因为实现这个元结构功能的,正是我们人类自己。让人失望的是,尽管深度学习技术带有这些基本缺陷,但目前的主流人工智能界已经被“洗脑”,认为深度学习技术就已经等于人工智能的全部。一种基于小数据,更加灵活、更为通用的人工智能技术,显然还需要人们投入更多的心力。从纯学术角度看,我们离这个目标还很远。

当地时间8月14日,俄罗斯中央军区本年度最大规模军演结束。本次演习俄军出动了伊斯坎德尔战术导弹、苏-34战斗轰炸机等。8月10日至14日,俄中央军区部队进行了400场不同类型的军事演练,共计出动12000名军人,3000多件武器装备。

10对新人参加集体婚礼 李玺峰 摄

但需要看到,由此类“深度”化要求所带来的整个系统的数学复杂性与数据的多样性,自然会对计算机硬件以及训练用的数据量提出很高的要求。这也就解释了为何深度学习技术在21世纪后才逐渐流行,正是最近十几年以来计算机领域内突飞猛进的硬件发展,以及互联网普及所带来的巨大数据量,才为深度学习技术的落地开花提供了基本保障。

10时18分,现场响起温馨浪漫的《婚礼进行曲》,婚礼正式开始。10位新郎身着“消防蓝”制服,携手新娘,在掌声、欢呼中,走过专门用消防器材铺设的“幸福之路”,感受人生最幸福的时刻。

每日经济新闻综合央视新闻、新华网、央视军事

此前一天俄空天军苏-27战机在黑海空域拦截两架美军侦察机。

66岁的佩莱格里尼对西甲并不陌生,他曾经执教过比利亚雷亚尔、皇马、马拉加,离开西甲后他执教过曼城、河北华夏幸福和西汉姆,他去年12月离开西汉姆后一直没有找到新球队,如今他重新回到西甲执教。

从技术史角度看,深度学习技术的前身,其实就是在20世纪80年代就已经热闹过一阵子的“人工神经元网络”技术(也叫“连接主义”技术)。

不得不承认,“深度学习”是一个带有迷惑性的名目,因为它会诱使很多外行认为人工智能系统已经可以像人类那样“深度地”理解自己的学习内容了。但真实情况是:按照人类的“理解”标准,这样的系统对原始信息最肤浅的理解也无法达到。

据新华网客户端报道,为施压俄罗斯,美军近期动作频频。8月11日,作为北约“捍卫者-2020”联合军演的一部分,美国和波兰进行了联合实弹演练。“捍卫者-2020”军演原定在欧洲10国举行,但受疫情影响一度被美方叫停。6月初,演习部分课目陆续在波兰恢复进行,数千名美军参与。

婚礼现场,10对新人相互告白进行爱的倾诉,集体开展爱情宣誓、放飞信鸽等环节,他们的亲友也纷纷通过视频送上最真挚的祝福。据悉,这些消防指战员平时都奋战在救援一线,不能经常回家,原计划的婚礼也一拖再拖。

杨海搏和高涵是奋战在消防救援一线的一对夫妻。他们因工作相识,经历了855天的异地恋,如今终于在集体婚礼上牵手。杨海搏说:“我和妻子同在消防一线工作,今天集体婚礼结束后,下午我就要赶回工作单位,感觉很亏欠爱人。但是我非常荣幸能够参加这样的集体婚礼,这将是我和爱人今生最难忘最美好的回忆。”(完)

据央视军事近日报道称,7月以来,美军侦察机频频闯入黑海上空,逼近俄罗斯边界,俄战机多次升空拦截。俄专家分析称,美军早已习惯全球“窥探”别国军情。 美军在黑海上空猛刷“存在感”,无疑增大了与俄军发生冲突的风险。美国紧逼,俄军也通过组织军演、更新装备等方式积极应对。

完成此番训练过程的系统,除了能够对训练样本进行准确的语义归类之外,一般也能对那些与训练样本比较接近的输入信息进行相对准确的语义归类。譬如,如果一个系统已被训练得能够识别既有相片库里的哪些相片是张三的脸,那么,即使是一张从未进入相片库的新的张三照片,也能够被系统迅速识别为张三的脸。

“深度学习”应该是“深层学习”

消防员侯天雷说:“因为我老家在内蒙古,父母没能来到现场祝福,但是爸妈一早就准备好了手机,期待观看集体婚礼的直播现场。”

那么,为何“神经元网络技术”现在又有了“深度学习”这个后继者呢?这个新名目又是啥意思呢?

该技术的实质,是用数学建模的办法建造出一个简易的人工神经元网络结构,而一个典型的此类结构一般包括三层:输入单元层、中间单元层与输出单元层。输入单元层从外界获得信息之后,根据每个单元内置的汇聚算法与激发函数,“决定”是否要向中间单元层发送进一步的数据信息,其过程正如人类神经元在接收别的神经元送来的电脉冲之后,能根据自身细胞核内电势位的变化来“决定”是否要向另外的神经元递送电脉冲。

为了避免此类误解,笔者比较赞成将“深度学习”称为“深层学习”。因为该词的英文原文“deeplearning”技术的真正含义,就是将传统的人工神经元网络进行技术升级,即增加其隐藏单元层的数量。这样做的好处,是能够增大整个系统的信息处理机制的细腻度,使得更多的对象特征能够在更多的中间层中得到安顿。

贝蒂斯在复赛后三场不胜,解雇了鲁比。目前球队积41分排在西甲第13位。

但有两个瓶颈阻碍了神经元网络-深度学习技术进一步“智能化”:

需要注意的是,无论整个系统所执行的整体任务是关于图像识别还是自然语言处理,仅仅从系统中单个计算单元自身的运作状态出发,观察者是无从知道相关整体任务的性质的。毋宁说,整个系统其实是以“化整为零”的方式,将宏观层面上的识别任务分解为了系统组成构件之间的微观信息传递活动,并通过这些微观信息传递活动所体现出来的大趋势,来模拟人类心智在符号层面上所进行的信息处理进程。

另一种情况是,师傅与徒弟语言完全不通,在这种情况下,学生又该如何学武呢?唯有靠如下办法:徒弟先观察师傅的动作,然后跟着学,师傅则通过简单的肢体交流来告诉徒弟,这个动作学得对不对(譬如,如果对,师傅就微笑;如果不对,师傅则棒喝徒弟)。进而,如果师傅肯定了徒弟的某个动作,徒弟就会记住这个动作,继续往下学;如果不对,徒弟就只好去猜测自己哪里错了,并根据这种猜测给出一个新动作,并继续等待师傅的反馈,直到师傅最终满意为止。很显然,这样的武术学习效率是非常低的,因为徒弟在胡猜自己的动作哪里出错时会浪费大量的时间。但“胡猜”二字恰恰切中了人工神经元网络运作的实质。概而言之,这样的人工智能系统其实并不知道自己得到的输入信息到底意味着什么――换言之,此系统的设计者并不能与系统进行符号层面上的交流,正如在前面的例子中师傅是无法与徒弟进行言语交流一样。而这种低效学习的“低效性”之所以在计算机那里能够得到容忍,则缘于计算机相比于自然人而言的一个巨大优势:计算机可以在很短的物理时间内进行海量次数的“胡猜”,并由此遴选出一个比较正确的解。一旦看清楚了里面的机理,我们就不难发现:人工神经元网络的工作原理其实是非常笨拙的。

比如,在人脸识别的深度学习系统中,更多的中间层次能够更为细腻地处理初级像素、色块边缘、线条组合、五官轮廓等处在不同抽象层面上的特征。这样的细腻化处理方式当然能够提高整个系统的识别能力。

新娘崔佳佳说,她和丈夫侯天雷结婚日期原定于去年3月20日,但因丈夫工作繁忙,一直推到现在才穿上期待已久的婚纱。但是能参加集体婚礼,她感觉很有意义,很幸福。

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