谷歌因违规收集训练数据领2.5亿欧元罚单，数据版权问题再引争议

-loading-

听音频 🔊 . 看视频 🎦

... 2024-03-24 03:00 .. 谷歌违反了和解协议中的几项条款，包括与相关出版机构谈判、提供透明信息等。
    监管机构特别提到，谷歌利用媒体平台和新闻机构的数据，用于训练2023年推出的“巴德”，但未告知相关出版机构和监管机构。
    为此，监管机构表示，“对谷歌的AI服务感到担忧”。
    因为此次争端，谷歌成为首家因为训练数据而被罚款的AI公司。
    在AI更新迭代迅速的前提下，谷歌的案例对于其他AI公司是一个警示，还是今后会有更多类似的诉讼？复旦大学计算机学院教授、复旦大学上海大数据实验室主任肖仰华向澎湃新闻表示，类似的诉讼可能会越来越多，这些诉讼可以被认为是AI产业发展过程中的必然问题。
    “AI发展核心在于数据，所以AI公司非常渴求高质量数据。
    在收集和使用数据的过程中，这些公司会加大数据收集力度，但会有意无意地侵犯其他主体的数据权益。
    另一方面，数据权益保护目前仍存在模糊地带，包括制度供给、实践案例等.”
    从法律的 .. UfqiNews ↓ 0

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

... 理解计算：从根号2到AlphaGo -21: 第8季深度学习发展简史-2 ⟶

... 10-11 15:17 , 217 , 220 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶