“心”传奇 | 反向传播的启示：杰弗里·辛顿如何改变机器学习
“科学的魅力在于不断探索和突破，我们应该永远保持好奇心和求知欲。”——杰弗里·辛顿
杰弗里·辛顿是深度学习领域的先驱，他的研究主要集中在神经网络和机器学习领域。
#01 反向传播：深度学习的基石
在这个人工智能蓬勃发展的时代，我们几乎每天都在与各种智能产品打交道，在当今的人工智能领域中，深度学习已成为推动技术进步的关键力量。而这一切的背后，都有着一位科学家的身影——杰弗里·辛顿。
1986年，杰弗里·辛顿与大卫·鲁姆哈特（David Rumelhart）和罗纳德·威廉姆斯（Ronald Williams）合作发表了里程碑式的论文《Learning Representations by Back Propagating Errors》，详细介绍了反向传播算法的工作原理。这篇论文不仅揭示了神经网络训练过程中误差传递的基本机制，还展示了如何通过梯度下降法来有效调整权重，使网络能够从经验中学习。
#02 从理论到实践：深度学习的飞跃
辛顿不仅是深度学习领域的一位先驱者，更是以其对反向传播算法的贡献，引领了这一技术从理论走向实践，并最终成为现代人工智能技术不可或缺的一部分。
随着计算能力的提升，尤其是图形处理器（GPU）技术的发展，反向传播算法能够在大规模数据集上运行，从而实现了前所未有的突破。从语音识别到图像分类，再到自动驾驶车辆，反向传播算法的应用几乎覆盖了所有AI领域，展示了其强大的潜力。
#03 启迪未来：人工智能的新篇章
尽管反向传播已经取得了巨大成功，辛顿并未止步于此。他持续探索AI技术的未来，并提出了一系列前瞻性的观点。例如，他对于胶囊网络（Capsule Networks）的研究，旨在解决现有深度学习模型的局限性。辛顿认为，未来的AI系统应更加接近人类的认知模式，具备更强的理解世界的能力。
辛顿的研究革新了我们对机器学习的理解，激励了众多研究者和开发者。他的贡献仿佛一把钥匙，开启通往未来智能世界的大门。他始终保持着对未知的好奇心，并愿意与全世界分享自己的知识与经验。
*图片来源于网络。
推荐文章
-
集置（Gestell）是现代技术的本质，它使一切事物都处于被预定的状态。——海德格尔 在20世纪的哲学舞台上，马丁·海德格尔以其深邃的思想和独特的视角成为了一位不可忽视的哲学巨匠。 尤其是在他后期的作品中，海德格尔对技术问题进行了深刻的反思，提出了一系列关于现代技术的本质及其对我们生活的影响的重要论断。 他的技术哲学不仅挑战了传统的工具主义观点，还为我们提供了一个全新的框架来理解技术与人类存在的关系。 海德格尔的技术哲学首先打破了将技术仅仅视为工具的传统观念。 在他看来，技术不仅仅是人类用来达到某种目的的手段，而是现代社会的一种存在方式。 他在《技术的追问》一文中指出：“技术之本质不是什么技术因素，相反是那些具体器物的技术因素唯通过技术之本质才得到规定。” 这意味着技术不仅仅是一种中立的力量，它具有其内在的目的性和自主性。 海德格尔进一步提出了“集置”（Gestell）的概念，用以描述现代技术如何将一切事物纳入一个可计算、可控制的系统之中。 在这个过程中，自然被简化为... -
异常情绪快速检测系统 依据情绪前庭系统反射原理，采用振动图像技术，通过摄像头快速捕捉被测者头颈部的肌肉微振动，5-6秒左右识别人员的异常情绪和状态。可应用于工地、宿舍、安检、监狱等出入管理通道场景。 一、应用场景 大型安保活动中大规模检测 危险作业前快速检测 管控场所进行长期监管检测 司机上岗前检测 二、产品亮点 高信效度：客观检测。 快速部署：几分钟内即可开机工作。 完全非接触式：与人体无接触，减少抵触心理。 操作方便：直接输出报告，数据详实、容易阅读。 三、主要功能 ①、快速检测异常情绪 5-6秒快速识别出人员的异常情绪和状态。 ②、人脸识别 自动识别人脸并与预登记的人员进行对比。 ③、数据统计 数据后台自动汇总预警次数及相关数据。 四、参数解析 综合以上三个检测方面，分析异常情绪的受怀疑程度。数值越高，预示着潜在情绪波动的可能性越大。... -
云心测研究院院长陈云林老师带领技术团队，与企业客户进行深入交流，积极推进品信评估工作发展，达到加强外部合作、提升品牌形象的目的。 云心测科技与公安客户进行深入交流，了解客户的业务瓶颈、发展目标与需求，探讨双方合作机会、挖掘潜在价值。 云心测科技利用语音情感分析技术提供技术辅助案件服务，为公安客户解决了无法利用多道心理测试仪的困扰，提供了有价值的洞察和坚实的数据支持，得到了客户的高度认可和赞赏。 云心测科技进行内部技术研讨会议，通过真实案例数据进行互动，夯实技术分析基础，共同探索技术创新思路，为广大客户在更多业务场景下提供更加可靠的技术解决方案。...
