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如今

，這樣的橋段在人工智能領(lǐng)域真實(shí)上演。它，就是深度學(xué)習(xí)。

“左右互搏術(shù)”與深度學(xué)習(xí)中的一種對(duì)抗訓(xùn)練原理相仿

，即有兩個(gè)角色——生成器和判別器。生成器類似于左手，扮演攻方；判別器類似于右手，扮演守方。

判別器的目的是正確區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，從而最大化判別準(zhǔn)確率

；生成器則是盡可能逼近真實(shí)數(shù)據(jù)的潛在分布。二者需要不斷提高各自的判別能力和生成能力來取勝，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)優(yōu)化。

今天

，讓我們打開這個(gè)“神秘魔盒”。

深度學(xué)習(xí)的概念

，最早是由杰弗里·辛頓在2006年提出的。這是一門用于學(xué)習(xí)和利用“深度”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。作為人工智能領(lǐng)域中最熱的研究方向，深度學(xué)習(xí)迅速受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。

目前，深度學(xué)習(xí)已得到廣泛應(yīng)用

。如在博弈領(lǐng)域，AlphaGo通過深度學(xué)習(xí)，以4∶1的比分戰(zhàn)勝韓國棋手李世石，成為第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手的電腦程序；在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別中，以深度學(xué)習(xí)為核心技術(shù)的X光、核磁、CT、超聲等醫(yī)療影像多模態(tài)大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，可提取二維或三維醫(yī)療影像中隱含的疾病特征；在圖像處理中，最成功的領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺，如圖像風(fēng)格遷移、圖像修復(fù)、圖像上色、人臉圖像編輯以及視頻生成等。

一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)方法

今天的人工智能，其實(shí)是把現(xiàn)實(shí)生活中的問題量化成了可計(jì)算的問題

，然后用計(jì)算機(jī)算出來。數(shù)學(xué)模型則架起了中間的橋梁。

現(xiàn)實(shí)生活中

，很多問題都可以通過建模解決。比如計(jì)算遠(yuǎn)程火炮彈道問題，計(jì)算日食、月食出現(xiàn)的時(shí)間和地點(diǎn)等。我們只要把相應(yīng)公式用計(jì)算機(jī)語言寫一遍，再代入?yún)��?shù)，就能計(jì)算出來。

然而

，更多問題的解決方法是不確定的。即使我們找到了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，也不知道應(yīng)該代入什么參數(shù)。比如語音識(shí)別、人臉識(shí)別和機(jī)器翻譯等。因此，我們需要讓計(jì)算機(jī)通過自主學(xué)習(xí)，從大量數(shù)據(jù)中得到相應(yīng)參數(shù)。這個(gè)過程，就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在和利用的模式

，并用它們進(jìn)行學(xué)習(xí)及做出預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)的過程