【GAN优化】GAN优化专栏栏主小米粥自述,脚踏实地,莫问前程
今天是加入有三AI的第三期,給大家來個自我介紹,也聊一聊我的一些想法和體會。
作者 | 小米粥
編輯 | 言有三
隨走隨行
其實我一直非常佩服那些有規劃又努力的人,因為我是一個對自己沒太多規劃的人。
本科選擇了物理專業,上學期間也算得上比較努力吧,但是物理是一門實驗學科,我發現自己笨手笨腳的,調儀器、接電路......大多數人輕松搞定的事情我要花好大的勁。我堅定告訴自己,以后絕對不干物理,痛苦!!!當時對經濟學很感興趣,想以后在這塊好好研究一下,于是修了一個經濟學雙學位。但是到了大三結束拿到保研資格的時候,正好趕上AphaGo引爆人工智能的熱潮,我在經濟金融和人工智能的之間不斷糾結。
墨跡、徘徊了很久,最后一拍腦袋就選擇了人工智能直博,我也不知道這是不是最優解,就這么著吧,感覺上應該沒錯。
從GAN開始
之前我一直誤以為人工智能是新興學科,直到當我真正走進其中,才知道這已經是第三波人工智能的浪潮了,原來書中講的SVM、決策樹等等那些算法都是在20世紀之前就提出來了,而神經網絡其實已經火過兩次了,LSTM和CNN是上世紀末就出現的,我才知道人工智能的范疇除了機器學習、深度學習還有知識推理、啟發式算法等等。
當我真正進入實驗室的時候,我是從如日中天的GAN開始的。一開始也是什么也不懂,覺得GAN太復雜了,但也很有趣,很高大上,竟然還存在這樣的學習方式。隨著逐漸地深入了解,也就發現它沒那么高不可攀,感覺“也就那樣吧”,它也有很多缺點和不足,完全不是一個當時“一竅不通”時的小白那種興奮、盲目崇拜的感覺了,但是它不失為一個好的算法入門渠道。
有人說GAN像一個玩具,就是生成五花八門的圖像,其實這是一種比較片面的理解。單純從生成的角度而言,除了強大的“修圖”功能,它可以生成文本、音樂,GAN在強化學習和半監督學習上也有重要應用,更根本地講,GAN其實是在建模一種高維數據概率分布。當然,沒有哪種模型或者算法能永遠獨霸天下,十幾年前說到機器學習大家都應該在談論Vapnik的支持向量機吧,三十年前討論起神經網絡可能談論是BP和Hopfield網絡吧......總而言之吧,我得為自己“辯護”,我認為GAN是一個非常優秀而有前途得模型。
砥礪前行
學習的時候,我比較喜歡寫一些總結,之前也在CSDN上寫過一點內容,恰好龍鵬師兄也恰好在創業做相關的事情,很自然也很巧合的,就成了一個專欄作者了。
我們實驗室的師弟師妹包括老師都對龍鵬師兄評價很高,但是我想說“他真的沒有照片里的那么白!P得太狠了!哈哈哈~”
在寫GAN專欄的時候,我也考慮過一個問題,其實很多人喜歡直奔結論,“我不想知道為什么,你告訴我用哪個模型、怎么改動就好了”,很多情況下這不失為一種效率特別高的辦法,但是肯定也有很多同學愿意刨根問底,了解每一個細節和前因后果。所以,根據自己的思考,我寫了好多數學公式、對一些比較基本問題、想法做了比較多的描述,每次用到的數學知識都會做闡述,而對代碼實現,在視覺、NLP方面應用暫不涉及(以后可能會吧),希望能幫助那些也跟我一樣小白入門的同學,希望大家多多支持,更歡迎大家一起討論切磋,不僅僅是GAN,其他方方面面都可以交流。
其實自己心里很沒底,人工智能領域高手如云,自己距離各路大神大佬還有很大的差距,我想說的也是那句話:“路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索。”
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【GAN优化】GAN优化专栏栏主小米粥自述,脚踏实地,莫问前程的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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