stelf
commented
5 months ago Съгласен съм, че многослойни е по-описателно за понятието, отколкото дълбоки. Но определено според википедия например и увода там:
Deep learning is the subset of machine learning methods based on artificial neural networks (ANNs) with representation learning. The adjective "deep" refers to the use of multiple layers in the network. Methods used can be either supervised, semi-supervised or unsupervised.[2]
изглежда, че когато говорим за deep learning, deep networks имплицитно става дума за невронни мрежи. защото понятието е оттам. по всичко изглежда, че neural изпада от това (устойчиво?) словосъчетание за краткост при произнасянето, но обозначението е недвусмислено свързано с невронните мрежи, а не просто с някакви дискретни структури в най-общия смисъл от теория на графите.
в този ред на мисли ще допиша многослойни невронни мрежи, това е важно уточнение за нас, но дори самата представа за "слоеве" е от областта на ИИ, тъй като в теория на графите имаме понятието свързани области например, а не слоеве.
Здравейте, относно превода ви на DL като "задълбочено самообучение". Произходът на "Deep" в ДЛ е от това че работи с многослойни мрежи, а не с "плитки", каквито са класическите - трислойни, или четирислойни - а не е от задълбоченост в познавателен смисъл (ако целта е преводът да бъде по смисъла на оригиналния термин). Дълбоките невронни мрежи са били трудни за обучение в миналото.
Така DL е обучение на многослойни невронни мрежи или многослойни мрежи, дали са точно "невронни" и какво се разбира под последното може да бъде разнообразно.
Примерно обяснение:
"It’s called deep learning because of the number of hidden layers used in the deep learning model. While a basic neural network comprises an input, output, and hidden layer, a deep neural network has multiple hidden layers of processing." https://blog.purestorage.com/purely-informational/deep-learning-vs-neural-networks/#:~:text=A%20deep%20neural%20network%20is,all%20the%20input%20data%20given.
В книгата
ПРОРОЦИТЕ НА МИСЛЕЩИТЕ МАШИНИМ ИЗКУСТВЕН РАЗУМ И РАЗВИТИЕ НА ЧОВЕКА ИСТОРИЯ ТЕОРИЯ И ПИОНЕРИ https://github.com/Twenkid/izkustven-razum-i-razvitie-na-choveka-kniga/blob/main/README.mdнапр.
се превежда като обучение на многолойни невронни мрежи.
Употреби:
"Дженсън Хуанг, 29.5.2023: Computex, Taiwan, главна реч, изпълнителният директор на NVIDIA Jen-Hsun "Jensen" Huang
“… Оказа се, че приятелите, с които се срещнахме в Универистета на Торонто Алекс Крижевски и Иля Суцкевър и [техния ръководител] Джеф Хинтън откриха закона за непрекъснатото мащабиране на изкуствения интелект и обучението на многослойни невронни мрежи и така стигнахме до пробива с ChatGPT (Чат Джи Пи Ти) ."
"(...) През октомври 2013 г. – още не бяха се появили дори първите GAN, пораждащите състезателни мрежи, но беше минала една година след пробива в обучението на многослойни невронни мрежи за разпознаване на образи и започна бърз напредък и съответно по-голям интерес към ИИ – в моя статия отговорих на предвижданията от нашумяла статия и книга относно „бъдещето на професиите“, като опровергах тезата, изложена в тези трудове, че творческите професии били по-защитени. Заглавието на критиката беше: „Творческата интелигентност първа ще бъде надмината и отвята от мислещите машини, а не "нискоквалифицирания" труд, който изисква пъргавина, сръчност и бързи движения и взаимодействия в човешка среда, Т.А., 2.10.2013“, блог „Изкуствен разум“ – “Artificial Mind” https://artificial-mind.blogspot.com/2013/10/creative-intelligence-will-be-first.html
...
И т.н.
В общия поток се срещат и обучение, и самообучение.
Поздрави Т.А., автор на първия в света курс по Универсален изкуствен разум (Artificial General Intelligence), Пловдив 2010, 2011