Глубинное обучение: критическая оценка

[mihaild]

Eugeen1948 в сообщении #1333469 писал(а):

с выдачей осмысленного результата

Какого вида результат хочется на выходе, и что значит его "осмысленность"?

Eugeen1948 в сообщении #1333469 писал(а):

и будет тем самым глубинным обучением

Спор об определениях. Есть общепринятое определение глубинного обучения - алгоритм машинного обучения, имеющий вид композиции нескольких простых алгоритмов, обучаемых одновременно.

[Paragraph]

Цитата:

...общепринятое определение глубинного обучения - алгоритм машинного обучения, имеющий вид композиции нескольких простых алгоритмов, обучаемых одновременно

А ссылка найдётся? В индустрии и академии - это deep learning, т.е. обучение нейросетей, как правило, имеющих более одного слоя нейронов. Возможно, перевод на русский подразумевает что то другое?

[mihaild]

Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton в Deep learning писал(а):

Deep-learning methods are representation-learning methods with multiple levels of representation, obtained by composing simple but non-linear modules that each transform the representation at one level (starting with the raw input) into a representation at a higher, slightly more abstract level.

Собственно нейросети подходят под это определение, и я не знаю, подходит ли что-то еще из используемого.

[Mihaylo]

Нее, композиционные методы - это точно не нейросети, там другой подход, заключающийся в комбинированном использовании нескольких "плохих" алгоритмов, при чём они работают как бы параллельно, независимо. Глубинное обучение - это ряд методов, в которых имеется последовательное выделение признаков в данных (ряд переходов от первичных / конкретных признаков к более абстрактным признакам).

[mihaild]

Mihaylo в сообщении #1334244 писал(а):

композиционные методы - это точно не нейросети, там другой подход, заключающийся в комбинированном использовании нескольких "плохих" алгоритмов, при чём они работают как бы параллельно, независимо

Тут явно используется не то определение композиции, что в математике