Ilya对话黄仁勋：选择深度的大AI模型是直觉

OpenAI首席科学家Ilya和黄仁勋在对话中讨论了计算机视觉和神经网络的发展过程。Ilya解释了在构建计算机视觉导向的神经网络之前的背景。大约两年前，他认识到监督学习是能够取得成功的关键，这并不仅仅是直觉，而是一个不可辩驳的论点。他强调了深度和规模是让神经网络能够解决复杂任务的关键。在那个时候，大多数机器学习领域的人们并没有关注神经网络，而是专注于贝叶斯模型和核方法等理论上优雅但无法有效表示好解决方案的方法。 Ilya还提到了优化是一个瓶颈，但Jeff Hinton实验室的另一位研究生James Martens的突破性工作解决了这个问题。这个工作证明了神经网络是可以训练的，这一点之前并不清楚。有了这一发现，Ilya认为只要有足够的数据和计算力，就能够成功训练大型神经网络。 随后的问题是选择什么样的数据集，而当时Imagenet数据集是一个非常困难的选择。然而，Ilya相信，如果能够在这个数据集上训练一个大型卷积神经网络，一定能够取得成功，前提是有足够的计算力。 AlexNet是2012年ImageNet比赛冠军，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton设计。它是一种深度卷积神经网络，包含8个卷积层和3个全连接层，总参数60 million。其关键特点包括深度结构、首次使用ReLU激活函数、引入局部响应归一化（LRN）、应用Dropout技术以减轻过拟合、采用多GPU训练。这些创新使得AlexNet在ImageNet比赛中大获成功，成为深度学习领域的重要里程碑。（视频录制时间：2023年5月） #ai[话题]#  #人工智能[话题]#  #深度学习[话题]#  #openai[话题]#  #NVIDIA英伟达[话题]#  #ILYA[话题]#  #黄仁勋[话题]#