大一统！深度学习和传统机器学习终迎来统一的RPN理论框架表示

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背景介绍 在过去的 70 年里，人工智能领域在研究的问题和使用的模型方面都经历了巨大的变化。随着新学习任务的出现，各种基于不同先验假设的机器学习模型被提出以解决这些问题。 在上图中，我们展示了过去 50 年里主导人工智能领域的三种类型的机器学习模型，包括概率图模型、支持向量机、和深度神经网络。随着技术上的重要突破，这些模型各自有其辉煌时期，并在当今的数据科学和机器学习相关的各种研究和应用任务中得到了广泛的探索和利用。 区别于以往的基础机器学习模型，在本文中，我们提出了  Function Learning Task   这个概念。具体来说， Function Learning Task   这个任务名称中提到的 “ Function ” 不仅指构成我们提出的 RPN 模型中的  Component Functions ，还指我们提出的模型作为智能系统将输入信号与期望输出响应关联的  Cognitive ………………………………