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科普:深度学习如何使计算机获得视觉?

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科技传媒网 科技新闻 2016-10-06 18:34

Claire Bretton是daco.io的联合创始人之一。首先,我们如何得到一个足够大的数据库来教计算机如何看? 为了解决这个问题,Li和她的团队于2007推出了图像网络项目

Claire Bretton是daco.io的联合创始人之一。dico.io是一家创业公司,目前正在研究一种独特的工具。此前,她是一家位于巴黎的顶级战略咨询公司的经理,有欧洲管理学院硕士学位。

如何加入网络

二十一世纪的最大挑战之一是使计算机能够更像人类的大脑。我们想让计算机说话、理解问题并解决问题,现在我们想让计算机获得视觉并辨别图像。

很长一段时间以来,最聪明的电脑都是盲人。现在,他们可以看到。

这很有可能是一场由深度学习引发的革命。

机器学习:第一步

了解机器学习很容易,它的主要想法是在大型数据库上训练算法,让它们能用新的数据预测结果。

有一个简单的例子:我们想根据一棵树的直径来预测它的年龄。该数据库只包含三种数据:输入(X,树的直径),输出(Y,树的年龄)和特征(A,B:树的类型,森林的位置……)。一旦这个训练阶段完成,计算机将能够根据任意的新的直径(x)预测树的正确年龄(Y)。

这是一个过于简单化的描述;当我们谈论图像识别时,它会变得更加复杂。

对于一台电脑来说,一张图片是数以百万计的像素,这是大量的数据,对于一个算法来说也是庞大的输入。研究人员不得不去寻找一条捷径。第一个解决方案是定义中介特征。想象你想让计算机识别一只猫。首先,你必须定义一只猫的所有主要特征:一个圆圆的脑袋,两只锋利的耳朵,一个口鼻。一旦关键特征定义完成,训练得很好的神经网络算法将具有足够的精度水平,能够进行分析并确定这张图片是否是一只猫。

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那么如果我们选取一个更复杂的物品呢?

你要怎样向电脑描述一个裙子呢?

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你将会遇到使用机器学习来进行图像识别的第一个限制:我们往往无法定义出具有接近百分百识别可能性的不同特征。

深度学习:在没有人为干预的条件下看见和学习

在本世纪初,斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室主任Fei-Fei Li,就感悟到:孩子们如何学习一个物品的名称?他们如何能认出一只猫或一件衣服?父母并不会通过描述特征来教会孩子这些,而是每当孩子们看到一个物品或动物时就告诉他们它的名字。他们通过视觉的例子来培养孩子。为什么我们不能在计算机上做同样的事情?

然而,仍然有两个问题存在:数据库可用性和计算能力。

首先,我们如何得到一个足够大的数据库来“教计算机如何看”? 为了解决这个问题,Li和她的团队于2007推出了图像网络项目。2009年,在全球180个国家的50000多人的合作下,他们创造了世界上最大的图像数据库:1500万个已命名和已分类图像,涵盖22000大类。

现在,计算机可以在没有人为干预的前提下,在海量的图像数据库上训练自己,来获得识别关键特征的能力。就像一个三岁的孩子一样,电脑会看到数以百万计的已命名图像,并且靠他们自己来理解每个图像的主要特点。这些复杂的特征提取算法使用的是深度神经网络,这需要成千上万的节点。

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这只是深度学习的开始:我们设法让电脑像一个3岁的孩子一样去看,但是正如Li在TED演讲中所说的,“真正的挑战是未来:我们如何帮助计算机将他们的识别能力实现从三岁到十三岁的跨越?“

本文链接:http://www.itmsc.cn/archives/view-125415-1.html
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(责任编辑:夏喧)

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