後深度學習的挑戰與思考（PRCV 焦李成 報告記錄）

這是11月9號PRCV會議上 焦李成 大佬的報告，感受很多，特此記錄 行萬里路，沒看什麼書，永遠是個郵差； 橋千層網，不注重原理，永遠是個碼農。 以下是報告目錄： 人工智能與深度學習 大數據時代，對於數據代表問題的機理，我們應該瞭解的是它的物理、生物的機理，而不是深度學習中簡單的調參和trick。 深度學習的發展： 特徵工程----特徵搜索----表徵學習 卷積的概念是從信號處理來的，是簡單的濾波

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