美国国家科学基金会(NSF)和西蒙斯基金会今天(8月25日)向加州大学伯克利分校领导的一项计划拨款1000万美元，以获取对深度学习的理论理解，这将对整个行业，商业产生重大影响，科学和社会。

　　尽管深度学习是一种广泛使用的人工智能方法，用于教计算机从数据中学习，但其理论基础却鲜为人知，这是该项目将要解决的挑战。了解支撑深度学习实际成功的机制，将使研究人员能够解决其局限性，包括其对数据处理的敏感性。

　　这个为期五年的项目将由彼得·巴特利特教授(Peter Bartlett)教授领导，余斌(Yin Bin)教授为副研究员。两者都在大学的统计系和电气工程与计算机科学系(EECS)任职。其他参与机构有斯坦福大学，麻省理工学院，加州大学欧文分校，圣地亚哥圣地亚哥分校，芝加哥丰田技术学院，瑞士洛桑的EPFL和耶路撒冷希伯来大学。

　　美国国家科学基金会(NSF)和西蒙斯(Simons)数学与物理科学基金会部门正在合作为深度学习的数学和科学基金会提供资助。深度学习是基于人工神经网络的更广泛的机器学习方法系列的一部分，该人工神经网络可消化大量原始数据输入，并在有限的人工监督下训练AI系统。

　　加州大学伯克利分校的研究人员也是NSF-Simons计划资助的第二个项目的一部分。麻省理工学院电子工程学教授马毅(Yi Ma)是伯克利分校的可移植，分层，表达，最优，健壮，可解释网络(THEORINET)的首席研究员，该网络将由约翰·霍普金斯大学领导。EECS，生物工程和机械工程学教授S. Shankar Sastry和统计学的Jacob Steinhardt教授是该项目的共同研究人员，他们将分析深度神经网络的属性，开发加速的优化算法，并发现改进神经网络的新架构网络性能。这三位研究人员都隶属于伯克利AI研究实验室BAIR。

　　大部分研究和教育活动将由加州大学伯克利分校的全球计算机理论合作中心西蒙斯计算理论研究所主办，形式多样，主题多样。

　　“我们对获得该奖项的兴奋之处在于，我们将深入研究深度学习的理论基础，”巴特利特说，他也是西蒙斯计算理论研究所副所长。“最近在机器学习方面取得的成功是由精湛的工艺精神推动的，人们发现了使该技术成功的方法。但是许多工作与我们对统计方法的许多传统理解相矛盾，而且对于这些系统的工作方式和原因，我们还有很多不了解的地方。”

　　Yu一直在使用深度学习来促进神经科学研究，他说这种方法还可以用于分析医学图像，研究心血管疾病和改善精密医学，这些高风险的应用要求从理论上理解深度学习。

　　“这确实是数据科学理论和实践前沿的前沿研究，”同时也是伯克利大学计算，数据科学和社会(CDSS)部门的Yu说。“这将我们带入了我们想要进行深度学习的方向。理论可以帮助改善我们的实践，而实践则可以驱动理论。”

　　于说，该项目非常适合CDSS，因为尽管深度学习具有解决问题的巨大潜力，但了解其工作原理至关重要，因为如果使用不当，可能会造成危害，尤其是在健康和医学等领域。

　　CDSS促进跨校际的合作，将研究人员聚集在从经济学到社会福利，气候研究到公共政策，计算机科学，电气工程，统计到生物医学等领域，以应用诸如深度学习之类的工具来解决社会问题。新项目以EECS部门的工作为基础，EECS部门是CDSS和伯克利工程学院的联合机构，而统计部门是CDSS以及数学和物理科学部门的部门。

　　巴特利特说，西蒙斯研究所作为大学内部的一个完全嵌入式的研究中心，拥有杰出的国际科学家和学者网络，将提高研究的广度和深度。

　　除研究外，CDSS旗下的伯克利数据科学教育计划还对数据科学专业的学生进行了教育，使他们拥有在自己选择的职业领域中自信，批判和道德地看待数据的工具。为了实现这一使命，新资助的项目将组织对公众开放的讲习班，为研究生，博士后和教职员工赞助年度暑期学校，并在深度学习的理论基础上训练各种各样的博士后。

　　巴特利特说：“我们很高兴获得两个奖项之一，我们感到非常兴奋。” “我对我们团队的实力感到非常满意;在我们制定提案的在线会议上，已经很清楚，这个小组可以很好地合作。”

　　其他参与者是EPFL的Emmanuel Abbe;圣地亚哥加州大学米哈伊尔·贝尔金(Mikhail Belkin);希伯来大学的Amit Daniely;斯坦福大学的Andrea Montanari;麻省理工学院的Elchanan Mossel，Alexander Rakhlin和Nike Sun;Nathan Srebro，芝加哥丰田技术学院;和罗马·韦尔希宁(UC Irvine)。

　　该项目还将受益于两名行业顾问的观点;一个来自谷歌，第二个来自Mobileye，后者是英特尔在以色列的子公司，负责开发自动驾驶汽车和先进的驾驶员辅助系统。

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