竹里馆,原创不怕练习数据少!MIT新研讨:解锁图画了解只需5000张图片,无敌天下

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智东西(大众号:zhidxcom)编 | 王颖

导语:麻省理工AI7733游戏盒实验室研竹里馆,原创不怕操练数据少!MIT新研讨:解锁图像了解只需5000张图片,无敌天下究符号AI模型,运用更少的数据进行学习,更明晰简略的解说这个国际。

智东西4月3日音讯,山村女性麻省理工学院(MIT)、沃森人工智能实验室(MIT-IB竹里馆,原创不怕操练数据少!MIT新研讨:解锁图像了解只需5000张图片,无敌天下M 期望宅邸Watson AI Lab)和DeepMind的最新研讨证明,符号(symbolic)AI应用于图像了解使命有巨大潜力。

在测验中,他们研制的混合模型成功地学会了比方物体的色彩、形状等相关的概念。模型可以在没有“清晰编程”的情况下,运用穿越时空之我的粗野皇后很少的操练数据,运用已把握的概念在一个场景中找出物体之间的联系。

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深度学习体系通袁东操影视论坛过计算学习(statistical learning),选择数据中的计算形式来解说这个国际,这种办法需求很多数据,而且并不拿手将过去把握的常识应用于新情况。符号AI与深度学习不同,它可以用更少的数据,记载下为达到决议计划而采纳明星透视的一系列进程。

符号AI研讨炫富弟论文的首要作者 Jiayuan Mao说:“儿童学习一种概念需求将词汇和图像联系起来,但符号AI模型与儿童比较,学习竹里馆,原创不怕操练数据少!MIT新研讨:解锁图像了解只需5000张图片,无敌天下同一种概念需求的数据要少得多,而且模型能更好的将常识转化应用到新的场景中。”

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符号AI模型包含:一个将图像转换为依据目标表明的感知组件、一个从单词和语句中提取意义的言语层。言语层经过创立“符号程序”(symbolic programs),即指令,通知 AI 怎么答复问题。模型的第三个模块在现场运转符号程序,并吐出一个答案,当模型犯错时对其进行更新。

研讨人员依据斯坦福大学CLEVR图像了解测验会集的相关问题和答案对图像进行了操练。(例如:“物体的色彩是什么?”和“有多少物体都在绿色圆柱体的右侧,而且与小蓝球具有相同的资料?”)

符号AI模型把握了所学目标同一级其他概念后,会进一步学习怎么将目标及其特点彼此相关。模型学习的进程中,问题的难度也随之添加。

据研讨人员陈述,现在的A莱赞之死I体系进行操练需求运用7万张图像和70万个问题,但符号AI模型整个操练进程,仅运用了5000张图像和10万个问题,而且可以“简直完美地”解说新的场景和概念。

研讨小组将进一步改善符号AI模型在实在国际相片上的体现,并将其扩展应用到视频了解和机器人操作。

论文链接:http://news.mit.edu/2019/t竹里馆,原创不怕操练数据少!MIT新研讨:解锁图像了解只需5000张图片,无敌天下eaching-machines-to-r殷珊eason银鹭掌务通-about-what-they-see-0402

原文来自:VentureBeat

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