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新算法让机器像婴儿一样学习视觉世界

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来源: 作者: 2019-04-05 22:17:37

新算法让机器像婴儿一样学习视觉世界

作者:郭爽来源:新华社

新华社洛杉矶12月18日电(郭爽)美国科学家日前报告说,他们从人类大脑的学习方式中取得灵感,研发出一种新的深度学习算法,可以让机器像人类婴儿一样自主学习视觉世界。

在深度学习领域,科学家喜欢用这是1,这是2的方法来训练机器。这类被称为监督学习的技术,在训练时需要为机器提供不计其数标记好的样本,此前被认为是最有效的方法。

不过,人类并不是这样学习。在大多数情况下,人类大脑的学习方式都是无监督学习。在日前于西班牙巴塞罗那举行的神经信息处理系统(NIPS)大会上,研究人员发表报告说,美国赖斯大学和贝勒医学院的神经科学和人工智能专家研发出一种半监督学习算法,这类机器学习方式与人类更加接近。

研究负责人安基特帕特尔解释说,婴儿出生第一年,父母会告知孩子这是水瓶、椅子、妈妈,但事实上,婴儿并不能理解这些词语的意思。多数情况下,他们是通过与世界互动进行无监督学习的。

据介绍,研究人员首先仅向新研发出的深度渲染混合模型提供从0到9这10个数字的10个手写标准样本,然后再让模型去自学数千个样本数据,通过这类半监督学习算法让模型学习识别手写体数字。终究测试结果显示,在辨别手写数字方面,这类模型比此前几乎所有算法,即一开始就通过数千个正确样本训练机器学习每一个数字的方法更加准确。

研究人员表示,这类半监督学习算法属于一种卷积神经络。在这类从生物神经元中得到启发而设计出的多层人工神经元络中,人工神经元(或称数据处理单元)分层排列。第一层扫描图象,并履行相对简单的任务,如搜索边沿和色彩的变化等。第二层负责检查从第一层输出的内容,并搜索更复杂的模式。从数学角度上说,这类在模式内寻觅模式的嵌套方法被称为一种非线性过程。

研究人员指出,从本质上说,卷积神经络是一个非常简单的视觉皮层。举例来说,如果给这个络输入一个图像,那末它的每一层就会处理这个图象的一部分特点,而随着层级深入,对图象的理解也就不断加深。到最后一层,这个络就会取得关于这个图象相当深入且抽象的理解。事实上,当今几近所有自动驾驶系统都配备了这类络,因为卷积神经络是迄今最好的视觉处理方法。

研究人员认为,他们研发出的这类人工神经络还可以帮助神经科学家更好地了解人类大脑处理信息的方式,因为人类大脑的算法远远优于任何人类设计的神经络。

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