-深度學(xué)習(xí)讀取大量的“教師數(shù)據(jù)”，并找到輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系。如果知道了這種關(guān)系，那么當(dāng)輸入新數(shù)據(jù)時，就可以預(yù)測輸出結(jié)果，為什么人類不能理解這個過程呢?

有兩個主要因素。定性和定量。定量問題非常簡單。參數(shù)此舉在深度學(xué)習(xí)的內(nèi)部：因為(參數(shù)信息，在系統(tǒng)內(nèi)部移動)過大，就很難連接大量的和人的直覺數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，故事講述。如今，許多人預(yù)測超過1億個參數(shù)的輸出。好了，大約人類發(fā)言的東西可以1億看出，我不知道。這基本上是發(fā)生的。

-就大量變量而言，我認(rèn)為到目前為止，您已經(jīng)在統(tǒng)計分析中處理了大量變量。

到目前為止，即使有1000或2000個輸入變量，統(tǒng)計分析的趨勢仍然是選擇許多對于預(yù)測確實必要的變量。由于我專門研究縮小范圍，因此能夠看到選擇的變量，并得到諸如“此變量很重要”之類的解釋。如果長期看一眼20十日30種變量，我們可以連接到人的直覺十日的認(rèn)識。

-您是否縮小了對深度學(xué)習(xí)預(yù)測有用的變量?

這似乎非常困難。由于深學(xué)習(xí)是參數(shù)和變量之間復(fù)雜的因果關(guān)系，這不是很容易確定應(yīng)該縮小哪一個。實際上，例如，即使有1億個參數(shù)，也可能存在一些對輸出真正有效的參數(shù)。但是，似乎很難知道應(yīng)該縮小哪個范圍。

-所以我覺得我從一開始就不需要那么多變量。

如果僅使用有用的變量和參數(shù)，這非常容易，但是正如我所說，很難確定所需的內(nèi)容。由于不可能進(jìn)行這種先驗縮小，因此深度學(xué)習(xí)將創(chuàng)建并運行一個包含不必要的變量和參數(shù)的冗余系統(tǒng)。至少在實驗上已經(jīng)表明，這樣做可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。另一方面，什么樣的數(shù)據(jù)從一開始就應(yīng)該具有較少的變量仍然沒有被完全理解，我認(rèn)為這是一個有望進(jìn)行未來研究的領(lǐng)域。

-如果您不定性地知道那是什么意思?

簡而言之，這就是“深層”，也就是說，它具有深層結(jié)構(gòu)。更深的是，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在數(shù)據(jù)輸入層和輸出層之間的“中間層”(*)中重復(fù)多次。正如我們再說一遍，我們擺脫了人類的直覺，走向了一個只有機(jī)器才知道的世界。

*中間層(隱藏層)：深度學(xué)習(xí)由輸入數(shù)據(jù)的“輸入層”，反復(fù)變換和組合輸入數(shù)據(jù)的“中間層”以及輸出數(shù)據(jù)的“輸出層”組成。據(jù)說中間層越多，精度越高，但是計算將花費時間。