深度学习非常振奋人心 因为它能从图片中学习一些非常复杂的特征
正如我们之前讨论的
它已经深入影响了近年的
很多关于计算机视觉的应用
我们先来看一些早期的例子
在这个幻灯片的顶部 你能看到一个例子
这个例子试图用神经网络识别交通信号
这些是德国的交通信号数据
我们要做的是识别出每张图片中的交通信号
使用深度神经网络 它能达到99.5%的准确率
非常酷
在底部你能看到一个Google的例子
它试图利用街景数据识别出门牌号
这些数据是Google使用四处行驶的汽车并
通过照相的方式记录下世界各地的街道产生的
你能看到这些图片非常复杂
但是它们仍然能获得针对单个字符的97.8%识别率
这都是一些非常振奋人心的结果
但并不能说它们改变了这个领域的一切
真正令人兴奋的事件发生在2012年
多年以来 存在着一个非常著名的比赛ImageNet
在2012年 Imagenet比赛收集了120万图片数据
涵盖1,000个不同的类别
焦点是能否对这些图片进行分类
不是简单的问是否是一条狗 而是要区分金毛和拉布拉多犬
分类的类别非常详细
然后有许多团队在一起比赛
这些是前三名
一个叫OXFORD_VGG的团队的准确率非常高
如果只考虑分类结果中的最有可能的前五个
是否包含最终的正确结果
他们的错误率只有25%
ISI的结果要好一点点
这个使用了传统的一些技术比如SIFT[1]
并采用了精心的设计
而这个叫SuperVision的团队
使用了一个深度神经网络 性能大大的超过了他们的对手
他们的结果大大的提高了大家对在计算机视觉中
使用深度神经网络的兴趣 因为他们只需要使用一些手工指定的特征
然后就能自动学习这些特征
现在那个SuperVision团队用来赢得比赛的神经网络
叫做AlexNet神经网络 这里有一张来自他们论文的图片
你们能看到这个神经网络包含8层 6,000万个参数
这种方法之所以可行要归功于新的训练算法
这种新的训练算法能处理海量的图片和参数
和能真正扩展到海量数据的基于GPU的算法实现
[背景音乐] 翻译: xuq | 审阅: PhoenixLIU Coursera Global Translator Community