S*e
2 楼
跟俺当年知道的convolutional neural network比这几年有什么牛逼的进步？版上有现
役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
象。这能整出什么突破来。。。
役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
象。这能整出什么突破来。。。
n*2
3 楼
我常常用华夏的，就第一次买票的时候跟别的代理比较了，后来就直接在她那里买的。
在她那里买过三次票，给你她的信息吧。北京华夏航空服务有限公司
北京清风机票网
电话：010-51660570
传真：010-51650787
手机：13691499922
MSN：u****[email protected]
网址：http://www.qingfengair.com/
QQ: 108992158
地址：北京朝阳区白家庄路2-6号
【在 c*********o 的大作中提到】
: 妈妈要过来帮我坐月子了，请求好心人推荐几个好的机票代理商吧。多谢！
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i*h
4 楼
因为以前大家都说围棋是不能被机器打败的人类智力游戏
结果现在好像很快了
要么人工智能有突破
要么围棋没那么牛
要么人的智力也就那么回事。。。
结果现在好像很快了
要么人工智能有突破
要么围棋没那么牛
要么人的智力也就那么回事。。。
c*o
5 楼
非常感谢mm的信息！
【在 n*********2 的大作中提到】
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P*H
6 楼
术版议议。
我觉得算法还是那个算法。但Google把机器堆出了个新境界。这个是小作坊做不到的。
【在 S*****e 的大作中提到】
: 跟俺当年知道的convolutional neural network比这几年有什么牛逼的进步？版上有现
: 役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
: 象。这能整出什么突破来。。。
我觉得算法还是那个算法。但Google把机器堆出了个新境界。这个是小作坊做不到的。
【在 S*****e 的大作中提到】
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q*y
7 楼
你可以在www.trip.com上看看，我一般用EXPEDIA的，很便宜。我妈11月回去，我买的
540刀的单程。
【在 c*********o 的大作中提到】
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540刀的单程。
【在 c*********o 的大作中提到】
: 妈妈要过来帮我坐月子了，请求好心人推荐几个好的机票代理商吧。多谢！
S*e
8 楼
俺觉得吹牛比炒作成分更浓，又把狗狗股价推高了
【在 i***h 的大作中提到】
: 因为以前大家都说围棋是不能被机器打败的人类智力游戏
: 结果现在好像很快了
: 要么人工智能有突破
: 要么围棋没那么牛
: 要么人的智力也就那么回事。。。
e*6
9 楼
去iflychina比价，如果价格便宜再查那家代理的评价
我这次用的是
上海宇威航空服务公司
http://www.iflychina.net/airfare/feedback/46324
我这次用的是
上海宇威航空服务公司
http://www.iflychina.net/airfare/feedback/46324
S*e
10 楼
20年前深蓝搞败卡斯帕罗夫的时候很多东西没报到出来，后来慢慢知道的。这次估计也
差不多。。。
【在 P**H 的大作中提到】
: 术版议议。
: 我觉得算法还是那个算法。但Google把机器堆出了个新境界。这个是小作坊做不到的。
c*o
11 楼
多谢好心mm的回复，很受用！:)
n*g
12 楼
发财了
【在 S*****e 的大作中提到】
:
: 20年前深蓝搞败卡斯帕罗夫的时候很多东西没报到出来，后来慢慢知道的。这次估计也
: 差不多。。。
【在 S*****e 的大作中提到】
:
: 20年前深蓝搞败卡斯帕罗夫的时候很多东西没报到出来，后来慢慢知道的。这次估计也
: 差不多。。。
n*r
13 楼
主要进步不是新model而是实用性。多层神经网络几十年前就有，实用上一直停留在BP
三层网络的水平，主要就是多层网络太容易overfit，实际中很难得到一个实用性的
model。直到06年左右hinton老头等人有了一些理论上的突破，外加海量数据的获得越
来越容易，逐渐就可以训练出有实用性的多层模型了。之前有些benchmark测试，deep
network的结果比第二名好一截，所以现在最热一点不奇怪。
我理解的就是model本身并不重要，要看当前的数据/计算水平能支持到多复杂的有实用
性的model。历史往往都是有重复性的，perception本身出来不久就给否定了，但是几
十年后基于类似idea的SVM成为最流行的model。从理论提出到实际应用也有很长的路要
走，比如说知道E=MC2是一回事，到爆原子弹是另一回事，到搞出核反应堆发电又是另
一回事。
【在 S*****e 的大作中提到】
: 跟俺当年知道的convolutional neural network比这几年有什么牛逼的进步？版上有现
: 役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
: 象。这能整出什么突破来。。。
三层网络的水平，主要就是多层网络太容易overfit，实际中很难得到一个实用性的
model。直到06年左右hinton老头等人有了一些理论上的突破，外加海量数据的获得越
来越容易，逐渐就可以训练出有实用性的多层模型了。之前有些benchmark测试，deep
network的结果比第二名好一截，所以现在最热一点不奇怪。
我理解的就是model本身并不重要，要看当前的数据/计算水平能支持到多复杂的有实用
性的model。历史往往都是有重复性的，perception本身出来不久就给否定了，但是几
十年后基于类似idea的SVM成为最流行的model。从理论提出到实际应用也有很长的路要
走，比如说知道E=MC2是一回事，到爆原子弹是另一回事，到搞出核反应堆发电又是另
一回事。
【在 S*****e 的大作中提到】
: 跟俺当年知道的convolutional neural network比这几年有什么牛逼的进步？版上有现
: 役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
: 象。这能整出什么突破来。。。
P*H
14 楼
06那次应该是gpu的应用。试了几个demo，cudnn可以比cup快十几倍到几十倍。即使亮
机卡都比6core cpu快。后面的model没啥新的。就是应用可行了。以前学一个月，现在
一天就够了。
这次是把Google的分布式资源全用上。看能不能量变到质变了。除了计算资源，还有海
量的训练data。这些都是小作坊难以达到的。所以这些只对Google，FB这些巨头有用。
BP
deep
【在 n******r 的大作中提到】
: 主要进步不是新model而是实用性。多层神经网络几十年前就有，实用上一直停留在BP
: 三层网络的水平，主要就是多层网络太容易overfit，实际中很难得到一个实用性的
: model。直到06年左右hinton老头等人有了一些理论上的突破，外加海量数据的获得越
: 来越容易，逐渐就可以训练出有实用性的多层模型了。之前有些benchmark测试，deep
: network的结果比第二名好一截，所以现在最热一点不奇怪。
: 我理解的就是model本身并不重要，要看当前的数据/计算水平能支持到多复杂的有实用
: 性的model。历史往往都是有重复性的，perception本身出来不久就给否定了，但是几
: 十年后基于类似idea的SVM成为最流行的model。从理论提出到实际应用也有很长的路要
: 走，比如说知道E=MC2是一回事，到爆原子弹是另一回事，到搞出核反应堆发电又是另
: 一回事。
机卡都比6core cpu快。后面的model没啥新的。就是应用可行了。以前学一个月，现在
一天就够了。
这次是把Google的分布式资源全用上。看能不能量变到质变了。除了计算资源，还有海
量的训练data。这些都是小作坊难以达到的。所以这些只对Google，FB这些巨头有用。
BP
deep
【在 n******r 的大作中提到】
: 主要进步不是新model而是实用性。多层神经网络几十年前就有，实用上一直停留在BP
: 三层网络的水平，主要就是多层网络太容易overfit，实际中很难得到一个实用性的
: model。直到06年左右hinton老头等人有了一些理论上的突破，外加海量数据的获得越
: 来越容易，逐渐就可以训练出有实用性的多层模型了。之前有些benchmark测试，deep
: network的结果比第二名好一截，所以现在最热一点不奇怪。
: 我理解的就是model本身并不重要，要看当前的数据/计算水平能支持到多复杂的有实用
: 性的model。历史往往都是有重复性的，perception本身出来不久就给否定了，但是几
: 十年后基于类似idea的SVM成为最流行的model。从理论提出到实际应用也有很长的路要
: 走，比如说知道E=MC2是一回事，到爆原子弹是另一回事，到搞出核反应堆发电又是另
: 一回事。
n*r
15 楼
GPU只是一部分的原因（算的快），还有个主要问题是怎么算多层网络，这个也是06年
后才有比较好的进展。
【在 P**H 的大作中提到】
: 06那次应该是gpu的应用。试了几个demo，cudnn可以比cup快十几倍到几十倍。即使亮
: 机卡都比6core cpu快。后面的model没啥新的。就是应用可行了。以前学一个月，现在
: 一天就够了。
: 这次是把Google的分布式资源全用上。看能不能量变到质变了。除了计算资源，还有海
: 量的训练data。这些都是小作坊难以达到的。所以这些只对Google，FB这些巨头有用。
:
: BP
: deep
后才有比较好的进展。
【在 P**H 的大作中提到】
: 06那次应该是gpu的应用。试了几个demo，cudnn可以比cup快十几倍到几十倍。即使亮
: 机卡都比6core cpu快。后面的model没啥新的。就是应用可行了。以前学一个月，现在
: 一天就够了。
: 这次是把Google的分布式资源全用上。看能不能量变到质变了。除了计算资源，还有海
: 量的训练data。这些都是小作坊难以达到的。所以这些只对Google，FB这些巨头有用。
:
: BP
: deep
l*8
16 楼
lstm和cnn放在一起。belief network也复活了好像。主要是硬件进步，比前搞不了的
现在可以搞了，所以就是可以发展。
【在 S*****e 的大作中提到】
: 跟俺当年知道的convolutional neural network比这几年有什么牛逼的进步？版上有现
: 役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
: 象。这能整出什么突破来。。。
现在可以搞了，所以就是可以发展。
【在 S*****e 的大作中提到】
: 跟俺当年知道的convolutional neural network比这几年有什么牛逼的进步？版上有现
: 役搞ML的兄弟没，解下惑？DeepMind,FB,Tweeter都在用的一个库Torch，俺好像有点印
: 象。这能整出什么突破来。。。
P*H
17 楼
但是现在应用也局限在图像分类，语音识别，和自然语言上。与广义的学习还有距离。
围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
【在 l******8 的大作中提到】
: lstm和cnn放在一起。belief network也复活了好像。主要是硬件进步，比前搞不了的
: 现在可以搞了，所以就是可以发展。
围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
【在 l******8 的大作中提到】
: lstm和cnn放在一起。belief network也复活了好像。主要是硬件进步，比前搞不了的
: 现在可以搞了，所以就是可以发展。
S*e
18 楼
俺觉得作为connectionism的核心NN可以解决相当多的问题，但是不跟symbolic system
结合起来不可能解决AI的核心问题。看来狗狗这个还是商业炒作成份更浓，又严重夸大
的痕迹。
BP
deep
【在 n******r 的大作中提到】
: 主要进步不是新model而是实用性。多层神经网络几十年前就有，实用上一直停留在BP
: 三层网络的水平，主要就是多层网络太容易overfit，实际中很难得到一个实用性的
: model。直到06年左右hinton老头等人有了一些理论上的突破，外加海量数据的获得越
: 来越容易，逐渐就可以训练出有实用性的多层模型了。之前有些benchmark测试，deep
: network的结果比第二名好一截，所以现在最热一点不奇怪。
: 我理解的就是model本身并不重要，要看当前的数据/计算水平能支持到多复杂的有实用
: 性的model。历史往往都是有重复性的，perception本身出来不久就给否定了，但是几
: 十年后基于类似idea的SVM成为最流行的model。从理论提出到实际应用也有很长的路要
: 走，比如说知道E=MC2是一回事，到爆原子弹是另一回事，到搞出核反应堆发电又是另
: 一回事。
结合起来不可能解决AI的核心问题。看来狗狗这个还是商业炒作成份更浓，又严重夸大
的痕迹。
BP
deep
【在 n******r 的大作中提到】
: 主要进步不是新model而是实用性。多层神经网络几十年前就有，实用上一直停留在BP
: 三层网络的水平，主要就是多层网络太容易overfit，实际中很难得到一个实用性的
: model。直到06年左右hinton老头等人有了一些理论上的突破，外加海量数据的获得越
: 来越容易，逐渐就可以训练出有实用性的多层模型了。之前有些benchmark测试，deep
: network的结果比第二名好一截，所以现在最热一点不奇怪。
: 我理解的就是model本身并不重要，要看当前的数据/计算水平能支持到多复杂的有实用
: 性的model。历史往往都是有重复性的，perception本身出来不久就给否定了，但是几
: 十年后基于类似idea的SVM成为最流行的model。从理论提出到实际应用也有很长的路要
: 走，比如说知道E=MC2是一回事，到爆原子弹是另一回事，到搞出核反应堆发电又是另
: 一回事。
S*e
19 楼
围棋这个更接近博弈树吧，直接的图像对机器而言毫无意义
【在 P**H 的大作中提到】
: 但是现在应用也局限在图像分类，语音识别，和自然语言上。与广义的学习还有距离。
: 围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
l*o
20 楼
作为业余5段，我看了alphago的棋谱后得出结论，这次google就是憋着给李世石送100
万美元去。
万美元去。
S*e
21 楼
100
输赢不都得给李世石钱么
【在 l***o 的大作中提到】
: 作为业余5段，我看了alphago的棋谱后得出结论，这次google就是憋着给李世石送100
: 万美元去。
l*8
22 楼
对。正在开发。毕竟才刚刚重新起步。大多数商业公司很庸俗。
【在 P**H 的大作中提到】
: 但是现在应用也局限在图像分类，语音识别，和自然语言上。与广义的学习还有距离。
: 围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
【在 P**H 的大作中提到】
: 但是现在应用也局限在图像分类，语音识别，和自然语言上。与广义的学习还有距离。
: 围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
l*8
23 楼
这个应该是会送钱的。alpha是根据对付水平不是顶尖的弈者优化的。期待看世石给他
下各种陷阱。目的不是下赢世石，而是学习测试提高，和人类一样通过和高手对弈取得
进步。能自己学习进步的话，意义比直接赢棋还要大。不过估计还是要人类工程师参与
才能优化的。
100
【在 l***o 的大作中提到】
: 作为业余5段，我看了alphago的棋谱后得出结论，这次google就是憋着给李世石送100
: 万美元去。
下各种陷阱。目的不是下赢世石，而是学习测试提高，和人类一样通过和高手对弈取得
进步。能自己学习进步的话，意义比直接赢棋还要大。不过估计还是要人类工程师参与
才能优化的。
100
【在 l***o 的大作中提到】
: 作为业余5段，我看了alphago的棋谱后得出结论，这次google就是憋着给李世石送100
: 万美元去。
P*H
24 楼
围棋棋形可以完美的转化成一个19x19的图像。可以通过图像分类的方式，决定对于一
个棋形最好的下一步或几步。这样大大减少之后暴力搜索的分支。这也就是alphaGo有
可能最终战胜人类的可能性。
但是对于其他问题，深度学习未必这么有效。
【在 S*****e 的大作中提到】
:
: 100
: 输赢不都得给李世石钱么
个棋形最好的下一步或几步。这样大大减少之后暴力搜索的分支。这也就是alphaGo有
可能最终战胜人类的可能性。
但是对于其他问题，深度学习未必这么有效。
【在 S*****e 的大作中提到】
:
: 100
: 输赢不都得给李世石钱么
n*r
25 楼
这个突破意义还是有，因为围棋算个挺好的benchmark，之前没预计到这么快有进展的。
至于AI的核心问题，到现在为止所有的结果恐怕都只能归到weak AI，到近年来更是ML
打天下，一般都往糙快猛计算的路子上靠。我觉得公司主业还是赚钱，搞点相关研究附
带点商业炒作无可厚非，总体上是有积极作用的。
system
【在 S*****e 的大作中提到】
: 俺觉得作为connectionism的核心NN可以解决相当多的问题，但是不跟symbolic system
: 结合起来不可能解决AI的核心问题。看来狗狗这个还是商业炒作成份更浓，又严重夸大
: 的痕迹。
:
: BP
: deep
至于AI的核心问题，到现在为止所有的结果恐怕都只能归到weak AI，到近年来更是ML
打天下，一般都往糙快猛计算的路子上靠。我觉得公司主业还是赚钱，搞点相关研究附
带点商业炒作无可厚非，总体上是有积极作用的。
system
【在 S*****e 的大作中提到】
: 俺觉得作为connectionism的核心NN可以解决相当多的问题，但是不跟symbolic system
: 结合起来不可能解决AI的核心问题。看来狗狗这个还是商业炒作成份更浓，又严重夸大
: 的痕迹。
:
: BP
: deep
n*r
26 楼
无利不起早啊，网络公司当然花钱搞他用的上的场合
【在 P**H 的大作中提到】
: 但是现在应用也局限在图像分类，语音识别，和自然语言上。与广义的学习还有距离。
: 围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
【在 P**H 的大作中提到】
: 但是现在应用也局限在图像分类，语音识别，和自然语言上。与广义的学习还有距离。
: 围棋这个可以看作是图像的的一个特例。
n*g
27 楼
真不容易
【在 i***h 的大作中提到】
: 因为以前大家都说围棋是不能被机器打败的人类智力游戏
: 结果现在好像很快了
: 要么人工智能有突破
: 要么围棋没那么牛
: 要么人的智力也就那么回事。。。
【在 i***h 的大作中提到】
: 因为以前大家都说围棋是不能被机器打败的人类智力游戏
: 结果现在好像很快了
: 要么人工智能有突破
: 要么围棋没那么牛
: 要么人的智力也就那么回事。。。
S*e
28 楼
俺觉得这样说来对狗狗的图像搜索可能会有点意义
【在 P**H 的大作中提到】
: 围棋棋形可以完美的转化成一个19x19的图像。可以通过图像分类的方式，决定对于一
: 个棋形最好的下一步或几步。这样大大减少之后暴力搜索的分支。这也就是alphaGo有
: 可能最终战胜人类的可能性。
: 但是对于其他问题，深度学习未必这么有效。
P*H
29 楼
本来就是用来做图像分类的。围棋副产品。就想伟哥一样。
【在 S*****e 的大作中提到】
:
: 俺觉得这样说来对狗狗的图像搜索可能会有点意义
【在 S*****e 的大作中提到】
:
: 俺觉得这样说来对狗狗的图像搜索可能会有点意义
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