贾扬清AI大会旧金山站演讲：AI如何重塑传统软件行业( 三 )_AI正在重塑人类社会的方方面面

这种方法的效果惊天地泣鬼神，和传统图片识别技术相比，在准确性方面实现了飞越。AlexNet在2012年ImageNet中以15%的错误率取得前5的好成绩。

AlexNet由5个卷积层和3个全连接层，650，000个神经元以及60，000，000个参数构成。其中，卷积层扮演着抽象和提取特征的角色。

传统图像识别的方法，是将人为指定的、通过HOG提取出来的特征再放入分类器中，进行识别。而AlexNet实现了通过卷积层自主学习图片特征，并通过全连接层输出概率，确定分类的‘一条龙’服务。真的非常优秀了！

reference：

http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/supervision.pdf

有意思的是，AlexNet还有生物后端的支持。研究发现，在我们的视觉皮层中，神经元会进行分层推断。信息从一层传递到下一层，再到下一层，从而让大脑提取越来越复杂的信息。

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