Re: [討論] 深度學習未來軟體可否寫軟體

看板Soft_Job作者 (http://0rz.tw/301tk )時間8年前 (2016/05/29 22:30), 編輯推噓13(13050)
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※ 引述《ripple0129 (perry tsai)》之銘言: : 深度學習透過讓機器大量的參與可以擁有歸納規則的能力, : 設計模式中也只是透過大量遇到code常見的問題所歸納產生的解決方法。 : 換而言之,讓軟體大量觀察程式碼或許未來真的可以靠機器自己寫軟體? 43 最近在研究深度學習 有去上了一天搞懂深度學習 https://www.youtube.com/watch?v=ZrEsLwCjdxY
原本以為machine learning是很神的東西 上完之後,發現也沒多神 不只沒多神,還有許多困難要突破 後來我跟我弟(machine learning的博士)聊了一下天 才知道原來所謂deep learning算是這幾年比較新興的一個方法 回歸原本問題:或許未來真的可以靠機器自己寫軟體? 的確有可能,但在目前deep learning也只能從圍棋上證明是有機會超越人腦 而且需要一個很好的演算法及好的資料以及大量機器 要到能夠取代工程師,我看還要很久 可能到NP-complete都解出來了的時候~ML都不見得能取代工程師(一樣都是演算法的問題) -- http://blog.xuite.net/tbpfs1/1 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.125.120.131 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1464532223.A.4E9.html

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一天就懂了 超神
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本來就沒新東西,通常都是換個名稱再出發
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現在ML只是歸納跟try error 距離生物的學習還有一道本質
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上不同的牆 生物會為了得到獎勵或者為了滿足自身需求去
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做出一些行為 而這些行為不需要被定義scope 所以才有了
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創意 創造力
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其實真的做到無定義下就能產code才是可怕的地方,或許
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還是必須規範在定義出需求才能產code比較妥當。
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去年的pointer network可解決簡單的售貨員問題(NP-Hard)
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跟本不需產出code啊…直接給結果就好
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簡單解決是指?若TSP 可以非指數時間被解出,表示NP=P
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但這等大事沒新聞, 就表示??
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碼農的新聞年代之類的應該不屑看吧,或許不知道哪邊
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的有
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將NP=P這等大事當小事看,就真的是只有碼農了。
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"簡單"指的是在點<50時比某些近似演算法來得強
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另外P?=NP只有理論上有那麼一點點價值,算不上什麼大事
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把這個當重要指標才是死讀書的碼農
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碼農的點果然是不同凡響。
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噗 我把論文的標題都告訴你了,還在拿神龕亂噴
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在書上看到這np這幾個難字就以為是cs最重要的事了?
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一步步走 每個點都突破後會有新的點要突破.取代到負責創造
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的工程師? 這不知道要幾千年的演化了吧 =_=
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CS什麼都不重要,你的"簡單"最重要囉。
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書呆子以管窺天. nn 都能解掉比 np-hard 更難的圖形辨認
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和語音辨認了, 模擬個 np-hard 算什麼大事
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重點在於現在 nn "似乎"可以計算離散的邏輯問題, 而不是
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要證明或否證那個虛無飄渺的理論問題
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假設 P=NP 而且解 NPC 問題的複雜度常數夠小的話
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可知的是大部分的加密法都可以輕易破解(例如 RSA)
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除此之外不知還有什麼有趣的現象會發生 (?)
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https://goo.gl/4tODf3 這裡好像是說在數學上會比較有用
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因為任何存在長度不大的證明的 theorem 都可以被電腦解決
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所以數學家就不用一直找證明了,不過乍看之下也無法理解
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這樣的重要性
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P=NP 只是說所有NP問題都"存在"個P時間的解法, 至於怎麼
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那個解法是另一個問題. 而且這個P時間還要是"非確定型圖
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靈機"才能夠實現, 現在跟本就沒這種機器. 若 P!=NP,最
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多只能確定"存在一個NP問題它不屬於P問題", 其他的還是
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要一一檢驗, 但這不需要P?=NP的結論也可以做.
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而就算你確定某個問題沒有P時間的解, 演算法還是需要改
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進, 還是需要研究找出更好的近似. 所以我說 P?=NP 的價
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值只在理論上, 重要性很低.
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拿P?=NP來驗證某個成果更是蠢到爆炸
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假設 P=NP 就表示確定型圖靈機可以在 polynomial time
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模擬非確定型圖靈機了吧
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(只是說就像你說的,只是存在這模擬方法,距離找到
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還有距離
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因此只要P=NP 且找到那個存在的 P 時間演算法
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只要用目前的機器就可以實現了,因為他們可以模擬 NTM
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相反的,如果有人做出神奇的「非確定型圖靈機」
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就算P!=NP,用非確定型圖靈機還是可以在 P 時間解NP問題
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因為實在很難想像 DTM 怎麼在 P 時間模擬 NTM
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所以真的覺得如果 P=NP 還滿厲害的 !
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哇,扯好遠呢,NP=P重不重要,CaptianH你就來一篇高
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論說,解了也不重要吧。
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省得你在這NN解什麼的,扯一堆。
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TSP 是NP 問題。
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感覺是NP的問題不過她有個Heuristic的解法 而不是真的
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解掉
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笑死了PNP重要性只在理論上XDDDD這已經不是有沒唸書的問題
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nn 可以解比np hard 還難的問題。嗯。我也還可以提出一
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個常數時間解所有 np hard 的演算法,只是都亂解而已。
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文章代碼(AID): #1NIlp_Jf (Soft_Job)
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