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研究人员设计A炫彩彩票注册I,使机器能够像人类一样快速学习

来源:宁海在线 编辑:源慕远 时间:2019-08-03 点击:8407

计算机可以比人类更快地计算,但在学习方面它们非常愚蠢。实际上,机器学习本身才刚刚开始起飞,即真实的结果出现了。不过,来自纽约大学和麻省理工学院的团队正在进行整合。他们设计了一种算法,允许计算机更快地识别模式,并且可以使用比以前更少的信息。

图像显示20个不同的人绘制一个新颖的角色(左)和算法预测这些图像是如何绘制的(右)

当你在Facebook上的照片中标记某人时,你可能已经注意到社交网络可以识别面孔并建议你应该标记谁。这非常令人毛骨悚然,但也很有效。然而,令人印象深刻的是,Facebook的DeepFace算法花费了数百万和数百万张照片,试验和错误。另一方面,人类可以区分面部。它很难接入我们。看一次脸,你会记住它一辈子-这是研究人员追求的模式识别和检索的水平。

研究人员在他们的论文中提出的框架称为贝叶斯程序学习(BPL)。它可以使用少量数据对对象进行分类并生成关于它们的概念,反映人类学习的方式。

人类和机器被赋予了一个新颖角色的图像(顶部)并被要求制作新版本。一台机器在左侧生成了九个字符的网格。图片来源:Jose-LuisOlivares/麻省理工学院(图片由研究人员提供)

“在学习新概念时,制造需要与人类一样少的数据的机器非常困难,”RuslanSalakhutdinov,助理多伦多大学计算机科学教授在新闻发布会上说。“复制这些能力是连接机器学习,统计学,计算机视觉和认知科学的一个令人兴奋的研究领域。”

BPL通过在10个不同的字母表中呈现20个手写字母进行测试。人类也进行了测试作为对照。要求人和机器将该字母与其他人写的相同字符相匹配。BPL得分为97%,与人类一样,远远优于其他算法。为了比较,深度(卷积)学习模型得分约为77%。

[另请阅读]机器学习用于在犯罪发生之前预测犯罪

BPL也通过了视觉形式的通过绘制大多数人无法区分人类笔迹的字母来进行图灵测试。图灵测试最初是由英国科学家艾伦·图灵在20世纪40年代提出的,用于测试人工智能或计算机程序的产品是否可以愚弄人类。由人类制作。

“我认为对于更具创造性的任务-你要求某人画出某些东西,或想象一些他们以前从未见过的东西,做出一些东西-我不认为我们有一个更好的测试,“Tenenbaum在电话会议上告诉记者。“这也是图灵提出这个问题的部分原因。他想测试人类思维中更灵活,更具创造力的能力。为什么人们长期以来都被某种图灵测试所吸引。“”我们还远没有像人类孩子一样聪明地建造机器,但这是我们第一次拥有能够学习和使用大型真实机器的机器“世界概念-甚至简单的视觉概念,如手写字符-以难以区分的方式分辨人类”,麻省理工学院脑与认知科学系教授,脑与机器中心教授JoshuaTenenbaum,在发布中说道。

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