作者 |Carlos E. Perez编译 | saint，一针

牛津大年夜学的机械进修前驱Nando de Freitas方才在本身的最新推文中推荐了这篇关于“深度进修怪圈”的文┞仿。本文作者将仁攀类自我认知的怪圈与深度进修的算法怪圈相接洽，“自我创造”这一似乎是“仁攀类思惟”独有的属性，似乎正在成就一些难以置信的深度进修结不雅。

最终，我们将自我觉知、自我创造，陷入自我参照的小小事业幻影中。而这种自我参照的机制，如同描述思惟独有的属性。

— Douglas Hofstadter

怪圈是一种轮回体系，横贯不合等级的各个层次。经由过程这种轮回，一小我可以追溯他的本源。

无独有偶，被Yann LeCun称为“机械进修在以前的二十年间最酷的设法主意”背后，最根本的实际上恰是这种“怪圈”。

轮回在机械进修体系中并不典范，按照惯例，这些体系由不合计算层的无环图构成。然而，我们如今开端发明，采取”反馈轮回”能衍生出一种令人难以置信的、新的主动操作。

这就类似于阿尔法狗(AlphaGo)，它也可以或许经由过程自我练习成长出新的策略。当主动化嵌入了反馈回路，并且可以或许模仿(一些人称之为“想象”)很多不合的情景，还能自测这些情景下的┞俘确性，那么我们就进入了超等科技爆发的临界点。

这可不是夸大，这是今天正在产生的事实。研究者们正在练习“精确的”的智能体系，以期创造出在同范畴内才能远超于仁攀类的专业主动化。

梯形收集是高低穿梭计算层的单轮回回路，河畔跟了一个最终单向通道。这套体系大年夜回路部分汇集信息，它被采取之后展示了异常不错的收敛数。这在2016年中的一篇论文中有原始研究人员的进一步评论辩论：

如不雅你将好几个梯形收集串在一路就能形成一个大年夜的收集，它可以或许将图像中的物件分组。

对抗生成收集(GAN)也有它本身的轮回回路，然则在构造中看不出来，而是隐蔽在它的练习傍边。GAN的练习过程中包含了对合作和对抗收集的练习，这涉及了一个生成收集和一个辨别收集。辨别收集想方设法将生成收集生成的数据进行分级;生成统??是想方设法寻找欺骗辨别收集的数据，最毕生成器和辨别器的鲁棒性都获得了晋升。GAN可以说袈溱某种程度上达到了图灵测试的请求，是当缁ゎ好的图片生成模型。

我第一次知道深度进修体系中应用反馈回路是有效的，是在“梯形收集”里。梯形统??很早之前就被采取了，可以追溯到 2015年7月!(查看：https://arxiv.org/abs/1507.02672v2)下图为其构造示意。

我们根本可以肯定有一种反馈机制，以生成器应用神经收集(辨别器)生成更智能的结不雅(例如，更真实的图形)这一情势而存在。有很多GANs生成真实图形的案例。无论若何，因为梯形收集，如今有更新的构造在促使GANs改变。

这些应用了轮回的体系也与关于“增量进修”的新研究有关。深度进修体系的缺点之一就是在微调收集时，用新数据来练习会摧毁之前它控制的技能。就是说，收集会“忘记”以前的进修。由斯坦福开辟的一个称为“反馈收集”模型构造里，研究人员开辟了一种特别的收集，可以自我反馈，还能内部迭代显示。

在一篇更近的揭橥研究结不雅(2017年3月)中，加州伯渴攀利大年夜学经由过程GANs和一种新的┞俘则化办法创造出了图形之间的转换，效不雅惊人。他们把这个体系叫做轮回对抗生成收集(CycleGAN)，并且有了一些了不得的结不雅：

CycleGAN 可以或许实现优良的图形转换。如上图所示，向它输入绘画作品可以生成真实的┞氛片。它还可以实现类似语义转换的功能，如将马变成斑马、或将某个季候的图片变成别的一种季候的样子。

这种办法的关键在于，应用“轮回一致的损掉”。这种损掉确保了这种收集可以或许实现一种单向转换，之后又可以或许经由过程最小损掉实现相反的转换。也就是说，收集不仅仅必须学会转换原始图片，还灯揭捉?会反向转换。

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本文标题：深度学习中的怪圈将成就难以置信的成果

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