专栏名称: 机器学习研究会

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【学习】深度过程学习

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-05-24 20:38

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摘要

转自：小康视界

作者按：人类进入数字时代后，在生产和生活过程中积累了海量数据。过程数据的分析和利用，对人类在信息社会动态持续地认知、适应、改造生产和生活环境，具有重要意义。过程的分析方法包括模型驱动和数据驱动两类。传统的研究方法主要是模型驱动的过程建模方法，通过反复验证建立过程的抽象及简化表示，其局限性在于：模型选择需要较高的专家经验和领域知识，使得建模方法过于细分、通用性欠强，不易适应信息社会的开放环境和不断涌现的新现象，不利于工程应用。人类生产生活中产生并积累的过程大数据，使得数据驱动的过程分析成为可能。将深度学习引入到过程分析，实现过程的端对端学习，降低应用门槛，提高使用效率，有可能带来过程分析的新突破。本文根据本人2017年5月22日在全球人工智能技术大会深度学习论坛、及5月23日“ACM SIGMM走进企业（IBM）”上的报告整理而成，分享对深度过程学习的若干初浅思考，首先汇报提出“深度过程学习”概念的初衷，然后汇报关于深度过程学习研究路径的初步思考，最后结合社交媒体分析和计算机视觉等实例，汇报课题组在点过程深度学习、基于点过程的计算机视觉方面的若干初步成果。

一、深度过程学习的基本概念

所谓深度过程学习，就是用深度学习技术对过程数据进行分析。过程是一个很宽泛的词。我们所指的过程对应的英文是Process，其含义是事物发展所经过的程序或阶段。过程是一个很宽泛的词。我们所指的过程对应的英文是Process，其含义是事物发展所经过的程序或阶段。它可以是生活和生产过程中的一系列行为，比如在不同网店上网购过程、在工业生产中的采购物流过程。它也可以是自然过程中的一系列变化，比如地震和台风传播的过程。人文主义者还对过程赋予了深刻的哲理。比如，卡尔.罗吉斯曾经说过：“Life is a process, not a state ofbeing. It is a direction, not a destination.”套用当下的流行语：“生命在于过程，不只是眼前的苟且，还有诗和远方”。

人类进入数字时代后，人类的生产和生活过程广泛在互联网和物联网中开展，积累了海量数据，数据蕴含了过程的规律。过程大数据的分析和利用，对人类动态、持续地认知、适应、改造生产和生活环境，具有重要意义。

过程数据按产生的时间性质可以分为同步和异步两种模式。语音、视频、气象等序列数据通过统一时钟等时间间隔采用得到，称之为同步序列。而神经脉冲、地震、交易等序列数据是由事件随机触发记录而成的，这样的数据之间在时间上是不等间隔的，称之为异步序列。比如，在脑科学中，神经元之间以异步的脉冲（Spike）传递神经信号。2014年IBM发布了类脑芯片 TrueNorth，集成了100万个“脉冲神经元”，能力相当于一台超级计算机，功耗却只有65毫瓦，主要是因为它采用Spike NN结构，用类脑的异步脉冲来驱动电路，而非传统电路的同步时钟。从产生的机理来看，在物联网中大量传感器不断采集环境的各种信息，诸如温度、湿度等，这样数据的生成往往是单向的。另一方面，一些更复杂数据在过程演进中不断形成，是双向交互的，例如围棋棋谱、运动控制轨迹等。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/bu1SNpsp03Uy23Z5vYnIFA

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