“卷积神经网络之父”Yann·LeCun：深度学习已死，不同程序万岁！

深度学习领域最著名的学者之一Yann·LeCun今天在他的Facebook上发表了一条短文，立即炸毁了国内人工智能追随者的朋友圈。这次更新是关于什么的？为何引起如此轰动？

我们常说的深度学习这个词，是所有深度学习算法的总称。卷积神经网络是深度学习算法在图像处理领域的应用。Yann·LeCun（Yann LeCun）是卷积神经网络的发明者，也被称为“卷积神经网络之父”。不言而喻，卷积神经网络的出现对于人工智能的发展具有重要意义。这一次，Yann·LeCun的推文迅速走红。还有比“卷积神经网络”更重要的学术成就吗？为了让中国的读者了解LeCun的推文内容，雷锋网编辑收集了这些推文。

首先，从英语和法语的混合体开始，带有很多标题党风格：

深度学习是致命的。 Vive 可微分编程！

中文翻译为：深度学习已死，微分编程万岁！

为什么要强调这句话？深度学习算法是人工智能许多领域的核心框架，那么它们为什么会消亡呢？然后我读到LeCun说“深度学习”这个词已经死了，是时候用一个新词来取代它了。

LeCun的新词是不同的节目。

他在推文中解释说，“可微分编程”只是现代深度学习技术的一个新名称。与神经网络一样，它有两个强大的隐藏层，称为“深度学习”。 “差不多了。对于现代深度学习技术来说，“深度学习”这个词已经不够了。功能模块并以基于梯度的方式训练它们。与传统编程类似，只不过它是分类的、可自动区分的、可训练的得益于 PyTorch 和 Chainer 等深度学习系统（注：早在 1994 年），主动网络变得更加流行（尤其是 NLP）。深度学习系统以前称为 Lush，可以运行称为 Graph Transformer Networks 的东西'用于文本识别的特殊动态网络）。

目前正在积极研究开发离散编程语言的编译器，这是开发基于学习的人工智能的一种非常令人兴奋的方式。

最后，LeCun还强调，将“深度学习”重命名为“可微分编程”是不够的。还有其他一些概念需要改变，比如“预测学习”应该改为“归因学习”。他说我们稍后再说……（读者可以帮忙想想其他的东西重新命名，这句话是雷锋网添加的）。让我们一起来关注LeCun的最新动态吧！

LeCun的Facebook照片：

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