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我们来聊聊AI「5」| (完整中文字幕) AI教父Hinton为什么从Google离职;什么是反向传播算法;人类真的只是智慧生命演化的一个过渡阶段吗?(上) 

CryptoTrix
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欢迎大家继续回到我们的频道,上期视频我们介绍了人工智能之父hinton在今年年初采访的视频,今天我们继续给大家带来最新的hinton在接受麻省理工技术评论的一个采访视频。Hinton是最早研究机器学习以及AI 的一批科学家,也是最早发现反向传播算法的科学家,在AI发展最艰难的时刻也是一直致力于AI最新的进展研究。前端时间Hinton从Google离职,并提醒大家要当心AI。 那么本期采访Hinton也谈到了:他为什么从Google离职,对自己所做的AI技术研究有没有什么后悔,以及为啥要站出来警醒世人要警惕AI还表示出自己的担忧,他最大的担忧便是:很大可能性人类只是智慧演化过程中的一个过渡时期,想要知道为啥hinton有这种担忧,我们一起看完采访视频吧。
00:00 -- 02:28 采访介绍
00:28 -- 05:22 为什么从Google离职
05:23 -- 11:07 什么是反向传播
11:08 -- 16:12 为什么大语言模型可怕
16:13 -- 19:14 AI模型已经具备推理的能力

Наука

Опубликовано:

 

12 июл 2024

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Комментарии : 4   
@Jensen-ph6pv
@Jensen-ph6pv Год назад
有没有课代表再解释下什么是反向传播算法,听下来感觉是主动寻找网络中理应活跃或不活跃的特征检测器,以此浮现出我想寻找的对象。
@cryptotrix
@cryptotrix Год назад
反向传播(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的算法。在神经网络中,反向传播用于计算网络中每个参数的梯度,从而使得网络能够进行优化和学习。 反向传播的基本思想是通过将误差从网络的输出层向后传播到输入层,然后根据误差对每个参数进行调整。这个过程基于链式法则(chain rule),根据每个参数对误差的贡献程度来计算参数的梯度。 具体而言,反向传播分为两个主要步骤:前向传播和反向计算梯度。在前向传播中,输入数据经过网络的每一层,计算出网络的输出结果。然后,在反向计算梯度的过程中,从输出层开始,根据目标输出和实际输出之间的差异,计算每个参数的梯度。这些梯度用于调整参数,以使网络的输出更接近目标输出。这个过程迭代进行,直到网络的输出达到预期的准确度或训练达到预定的迭代次数。 通过反向传播算法,神经网络能够学习从输入到输出之间的复杂映射关系,从而实现各种任务,如图像分类、语音识别和自然语言处理等。by ChatGPT
@xiaofeiyang233
@xiaofeiyang233 Год назад
想问下两位博主 是不是最近把重心转向了AI领域了 也就表示两位看好AI赛道
@cryptotrix
@cryptotrix Год назад
的确如您所说,我们最近稍微转向AGI,因为这个方向目前的变化太快了,我们也不想在这块被落下,最近也是狠狠补习这方面功课,其中所闻所见都会以视频形式记录下来;另外本频道将来更新的内容将是三大块:web3,AI和无人驾驶,希望大家能喜欢。
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