杨立昆的科学之路

杨立昆的科学之路插图

杨丽坤的科学之路,满意加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授非常荣幸受邀给杨立昆教授的新书中文版作序,我和杨丽坤同时与计算机视觉领域的大会至今应该有十多年了,在科研方向上,我们一直都非常关心一个共同的基本问题,如何正确有效的表示图像数据的内在结构,杨丽坤非常重视从实际数据和任务触发,例如针对图像分类的卷积网络和自动编码方面的开创性工作,而我比较偏重描述图像数据内在的低位结构的基本数学模型,例如吸收结构和多子空间模型,虽然我们研究的侧重点不太一样,但因为大方向一致,对对方的工作一直都非常了解,在很长一段时间里,由于我们的工作在实用性。

方面还没有充分体现出来,而在计算机视觉领域又比较小众,甚至另类,因此也有些惺惺相惜,科学探索,绝对不能因为意识不被大多数人认可,就放弃正确的方向,杨丽坤在新书里生动地描述了它们在深度学习方面艰辛,探索与努力坚持的新路丽新路丽新路历程,相信这些亲身体验对年轻的科研人员应该有非常好的教育意义,今天,我们可以看到,这些当初不被主流认可与看好的工作产生了多么深远的影响,深度卷积网络以及稀疏结构基本上是所有使用深度模型,甚至是任何高维数据模型必不可少的基本元素,2016年暑假深度学习压缩感知,优化算法以及调和分析领域的一些前沿学者聚集延到墨西哥,美丽的瓦哈卡okc卡的数学研究所,一起交流和探讨这些领域及其。

及相关领域的进一步发展,杨立昆和我应该是计算机视觉领域仅有的两位参会者,当时我还带了家人杨和我们一家,还有不少学生一起去参观了玛雅遗址,也是在这次研讨会上,通过与杨交流,我第一次开始真正意识到深度模型与低维结构的内在联系,当时我还在上海科技大学职教,所以顺便邀请杨在2017年上海科技大学信息学院的学术年会上做一个关于深度学习的主题演讲,我记得当时那场演讲现场观众有800多人,而通过在线直播参加的有四五千人,这可能就是它的中文版自序中提到的在中国受到明星一样待遇的一个力证,那次年会后未尽地主之谊,我专门培养和他的夫人一起去了上海的朱家角游玩,一路上将对中国文化非常感兴趣,买了不少纪念品,直到他夫人阻拦,唯一。

2018年,我回到美国,因为我们俩都意识到深度网络与低维结构的密切联系,所以洋和我进行了多次交流,2019年,我专程去纽约大学拜访他,一方面是当面祝贺他获得了图灵奖,另一方面是与他深入探讨深度网络的理论研究方向,当时深度网络虽然在实践上取得了巨大成功,但其内在机制和理论基础却不清楚,我记得我们在她纽约大学的办公室讨论整整整整一个下午,出来时天已经黑了,我们一下午的讨论就围绕一个中心主题,深度网络究竟在优化什么?杨立昆认为可以从类似于物理学中的能量方面找灵感,而我感觉应该从数据的低维结构表示入手,虽然具体想法有意,但目的和方向非常一致,我也是从这次讨论中清楚地意识到,任何成功的理论框架。

你要弄清楚深度学习的目的,而且从这个目的出发,必须能很自然地解释深度网络的主要结构可以这么讲,这次讨论是我近两年从数据压缩的角度,用地一性原理,产深度网络的真正起点,有趣的是,这项工作竟然真的把深度卷积网络与低分子空间结构完全有机地结合在一个统一的理论框架下,很多时候,一些看似很难的问题可能并不像想象的那么艰深,而真正难的是在不知道方向和答案的时候有没有勇气,全身心的投入,杨丽坤以他非凡的直觉和洞察力,为我们从基础理论层面研究深度网络指引了正确的方向,而且从很大程度上让我们避免了做理论时最容易犯的错误,闭门造车,我讲述与杨丽坤交流合作的故事,是希望年轻学者充分认识到理论与实践联系的重要性以及在可。

严重不断拓宽拓宽视野,兼容并蓄,与多个交叉领域的同时,交流合作的重要性,阳在他这本新书里,以生动详实的事实传授了很多类似的道理,这本书不仅深入浅出的介绍了人工智能深度学习的发展历程与核心原理,更重要的是作者通过亲身经历和体验,介绍了如何探索思考科研问题的方法,我以前一直敬仰杨丽坤是一个了不起的学者,读了这本书才发现他的知识面如此之广,稳俾如此之生动,因此,这是一本不可多得的好书,细心的读者一定会受益匪浅。

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