编译 | AI科技大本营
神经网络从上世纪50年代就出现了,曾经一度有一些文章夸张的称它复制了人类大脑,有的人甚至说如果给神经网络足够的深度和大量的数据,它会变得拥有自我意识。
果真如此吗?如果让人工神经网络来识别香蕉,首先得需要喂给它成千上万张香蕉的图片,再想想人类的学习方式,只需要极少的图片就能辨识出香蕉。人类并不需要成千上万的样本来归纳,只需一些小样本就可以归纳出知识。虽然人类拥有这项天赋,但想把这样的能力写成算法赋予机器却不是一件容易的事情。
DeepMind曾经在其发表的论文《One-Shot Learning With Memory-Augmented Neural Networks》中证明了人类的这种单样本学习能力(One-Shot Learning)可以在人工神经网络中得到复制。
今天的视频Siraj Raval 会和大家聊聊单样本学习(One-Shot Learning)的事情,并且还会教大家用Python构建一个单样本学习的手写字体分类器。
来跟着Siraj Raval一起开始吧……
代码链接: https://github.com/llSourcell/One-Shot-Learning-Demo
程序员想转型AI却迟迟无法开始?也许你需要一种更加有趣的学习方式。
Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来,他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令人钦佩的是,这些视频长度大多都在10分钟以内,实在是快速上手AI的一条捷径。
为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频,AI科技大本营已经联系到Siraj Raval,并获得了翻译其系列视频的授权,我们将在每周一、三、五定期更新,欢迎大家持续关注!