※ 本文轉寄自 ptt.cc, 文章原始頁面
看板Gossiping
標題

Re: [問卦] 為什麼AI 這2-3年進步這麼神速?

最新2024-02-19 12:04:00
留言26則留言,11人參與討論
推噓10 ( 10016 )
我在2005年寫的論文是有關類神經網路解問題,那時雖然有matlab裡的工具箱可用 但論文的問題不適用,所以用數學式跟寫神經元程式一步一步弄出來 然後寫完模型後還要讓他學習,光一個改變參數就要讓他學習四個小時才能有答案 以前的電腦算力不足,軟體無法搭配,AI學習速度非常之慢 這幾年的電腦算力提升不少外,一些創新的網路模型也有出現,也有軟體有現成工具 一些瓶頸有突破後,導致現有的發展速度非常快速的成長 話說:剛開始讀類神經網路是從頭念起~想出神經元的這種構想的學者真的有長遠見識 ※ 引述《soulmola (肥宅的教育不能等)》之銘言: : 雖然我小時候就聽過ai了 : 但那時候也沒像現在這樣 : 生成式XXX 百花齊放 : 給個一句白話文 只要不是文盲會下指令 : 都會用… : 文案程式期刊整理短影片醫學行程規劃查資料 : 雖然不完美 但快要萬能了 : 不敢想像再過10年會是什麼畫面 : 八卦? -- 姿勢就是力量 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.137.19.137 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1708188381.A.212.html

26 則留言

milk517258, 1F
跟我當初做的一樣111.250.65.87

StylishTrade, 2F
神經元不就看到模擬神經元QQ111.249.129.227

StylishTrade, 3F
XXXX111.249.129.227

mikasamikoto, 4F
學AI可以幹嘛49.159.24.75

StylishTrade, 5F
抄襲自然界生物而已 有見識?111.249.129.227

romeie06, 6F
能抄也是一種本事其實…. 有些人連抄都49.217.49.159

romeie06, 7F
不會49.217.49.159

yolodick, 8F
嗯嗯 跟我想到的一樣115.43.249.229

ouabain, 9F
algorithm162.120.135.5

OxfordGOD, 10F
啟發式演算法~當初還學了幾個方法XD114.137.19.137

cycle, 11F
那時候一堆類神經論文非常流行49.216.188.10

cycle, 12F
那時候算力太慢,跟參數怎麼抓都一堆論文49.216.188.10

OxfordGOD, 13F
本來想把參數迴圈化~怕電腦當機,作罷114.137.19.137

taylor0607, 14F
也不全是硬體關係 NN的研究本來就106.104.72.70

taylor0607, 15F
都在比參數和組合演算法的106.104.72.70

taylor0607, 16F
後來一堆人在研究怎麼用方法找參數106.104.72.70

taylor0607, 17F
(自適應) 或堆疊模型 看怎樣比較106.104.72.70

taylor0607, 18F
106.104.72.70

DarkerDuck, 19F
2005年用類神經網路不會被教授罵嗎?36.236.237.31

DarkerDuck, 20F
那個時候還是AI寒冬,連很多教授也輕視36.236.237.31

OxfordGOD, 21F
笑死,我是被老闆逼著用的 XD114.137.98.242

OxfordGOD, 22F
但那時是解數學解~不太算是AI的領域114.137.98.242

applejone, 23F
我也有用過nntool來做大學專題140.112.14.15

applejone, 24F
也是卡在CPU 記憶體不夠 當時單核+768M140.112.14.15

applejone, 25F
B 常常跑到熱當 最後只好縮減參數跑140.112.14.15

applejone, 26F
2006做的 老師也不會用XD140.112.14.15