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递归神经网络之父:打造监督式通用神经网络人工智能

广告让人联网具有了商业化能力,但物联网商业模式似乎没有那么明显。 机器还不能像人一样学习,但是快了 有人说,未来属于监督式学习,你认同吗? 施米德休伯:我会说,过去也属于监督式学习,也就是在没有老师监督情况下,检测所观察现象中规律性,这本质上就是适应性数据压缩,比如通过预测编码。 大家也可以看看这篇关于“学习思考”文章:监督式数据压缩是基于递归神经网络适应性智能体核心组成部分,这些智能体可以利用基于递归神经网络预测性模型来更好地规划和实现目标。 前面提到比赛都是关于模式识别——对于强化学习以及监督式序贯决策这种更为一般性领域,你推荐使用什么方法? 通过我们“乐趣理论”,它甚至可能拥有好奇心和创造力,打造出监督式的人工科学家。 一旦我们拥有了动物水平的人工智能,会发生什么?

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监督学习神经网络——自编码

自编码是一种监督学习神经网络,主要应用在特征提取,对象识别,降维等。 自编码器将神经网络隐含层看成是一个编码器和解码器,输入数据经过隐含层编码和解码,到达输出层时,确保输出结果尽量与输入数据保持一致。也就是说,隐含层是尽量保证输出数据等于输入数据。 这样做一个好处是,隐含层能够抓住输入数据特点,使其特征保持不变。 例如,假设输入层有100个神经元,隐含层只有50个神经元,输出层有100个神经元,通过自动编码器算法,只用隐含层50个神经元就找到了100个输入层数据特点,能够保证输出数据和输入数据大致一致,就大大降低了隐含层维度 既然隐含层任务是尽量找输入数据特征,也就是说,尽量用最少维度来代表输入数据,因此,隐含层各层之间参数构成参数矩阵,应该尽量是个稀疏矩阵,即各层之间有越多参数为0就越好。

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    论文赏析监督循环神经网络文法 (URNNG)

    介绍 这篇是新鲜出炉NAACL19关于监督循环神经网络文法(URNNG)论文,在语言模型和监督成分句法分析上都取得了非常不错结果,主要采用了变分推理和RNNG。 首先对于监督成分句法分析,常规做法就是学习一个生成模型 ? ,就比如RNNG就是一个生成模型,但是缺少句法树 ? 监督信号怎么办呢?现在给你输入只有句子 ? 如果是监督任务比如RNNG,那么只需要最大化这个联合概率就足够了,但是现在要做监督,没有 ? ,注意别搞混了,推理网络采样出 ? 另一个是监督成分句法分析,这里是用全部长度测试集: ? 这个任务上URNNG效果是最好。 结论 和之前两篇语言模型做监督成分句法分析类似,这篇论文用推理网络学习句法树概率分布并采样句法树,再用生成网络计算这些句法树和句子联合概率,最后用变分推理最大化句子概率,也就是学习出一个好语言模型

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    【论文解读】使用有监督监督深度神经网络进行闭环检测

    所提出方法直接存储特征,而不需要创建字典,与传统BoW方法相比,节省了内存空间。论文使用两个神经网络来加速回环检测,并可以忽略掉动态对象对回环检测产生影响。 图 1 论文提出框架概览 在这篇工作中,论文通过忽略掉例如自行车、行人等带有移动属性物体,从而提升回环检测效果。在场景特征提取上,使用深度学习方法提取特征,代替传统人工设计特征。 论文提出监督监督结合方法,加快场景比较速度。利用自动编码器检测新场景,提高了回环检测效率。利用深度学习在特征提取方面的优势,引入了超级字典概念,通过减少帧间比较,加快回环检测过程。 通常回环是利用特征点提取与词袋模型方法进行检测,但人工设计特征对光照、视角等因素不具备鲁棒性,导致SLAM系统在复杂环境中性能下降。 自动编码器是一种监督网络,其输出可以恢复出输入,作者提出方法在回环检测过程中进行自动编码网络训练,根据输出与输入之间重构误差大小,来检测是否回到之前场景。

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    FAIR最新监督研究:视频监督时空表征学习

    近期,FAIRKaiming He组发布了关于视频监督学习研究:A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation 论文核心是将近期图像中监督学习方法应用在视频监督训练中。这个工作实验非常充分,也只有Facebook和Google 这样大厂才有足够资源来做这样大规模实验。 论文中共选取了四种监督学习方法:MoCo,BYOL,SimCLR,SwAV。其中MoCo和SimCLR是需要负样本对比学习方法,而BYOL和SwAV是只依赖正样本监督学习方法。 这四种方法原本都是用于图像监督训练,视频相比图像只是多了一个时间维度,这些方法可以非常容易地扩展到视频监督学习中。无论是图像分类还是视频分类,监督就是要学习到特征不变量。 当监督用于下游任务时,监督训练方法在某些数据集上甚至可以超过有监督训练方法,如基于BYOL在K400-240K监督训练后应用在AVA和SSv2数据集上性能可以超过直接基于K400-240K监督训练后再在两个数据集上

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    NAACL19 | 监督循环神经网络文法 (URNNG)

    NAACL19 关于监督循环神经网络文法(URNNG)论文,在语言模型和监督成分句法分析上都取得了非常不错结果,主要采用了变分推理和 RNNG。 首先对于监督成分句法分析,常规做法就是学习一个生成模型 ,就比如 RNNG 就是一个生成模型,但是缺少句法树 z 监督信号怎么办呢? 如果是监督任务比如 RNNG,那么只需要最大化这个联合概率就足够了,但是现在要做监督,没有 z,注意别搞混了,推理网络采样出 z 可不能用来监督哦,因为那本来就不是正确,所以接下来要采用语言模型来作为最终目标函数 另一个是监督成分句法分析,这里是用全部长度测试集: 这个任务上 URNNG 效果是最好。 结论 和之前两篇语言模型做监督成分句法分析类似,这篇论文用推理网络学习句法树概率分布并采样句法树,再用生成网络计算这些句法树和句子联合概率,最后用变分推理最大化句子概率,也就是学习出一个好语言模型

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    利用递归神经网络监督驾驶员行为分析(CS)

    在智能交通时代,驾驶员行为分析已经成为一项有益技术,因为它可以提供有关驾驶员攻击性知识。以往方法通过建立统计启发式规则或基于监督学习模型,实现了很好驾驶员行为分析性能。 尽管如此,仍然存在一些限制,即从业人员应该准备一个标记数据集,并且先前方法不能对未知攻击行为进行分类。为了改进上述缺点,我们提出了一种利用监督学习范式驾驶员行为分析新方法。 其次,我们建立了递归神经网络来预测给定特征向量序列下一个特征向量。我们只用普通驾驶员数据来训练模型。因此,我们模型在给定侵略性驾驶行为序列时产生高误差,而在给定正常驾驶行为序列时产生低误差。 我们希望所提出方法能够成为监督司机行为分析有用基线,并有助于高效、智能交通生态系统。 利用递归神经网络监督驾驶员行为分析.pdf

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    监督学习和监督学习区别

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 监督学习 监督学习不依赖任何标签值,通过对数据内在特征挖掘,找到样本间关系,比如聚类相关任务 自监督学习 和监督学习不同,自监督学习主要是利用辅助任务(pretext)从大规模监督数据中挖掘自身监督信息 ,通过这种构造监督信息对网络进行训练,从而可以学习到对下游任务有价值表征。 换句话说:自监督学习监督信息不是人工标注,而是是通过辅助任务(pretext)在大规模监督数据中自动构造监督信息,通过得到标签,就可以类似有监督学习一样进行训练。 区别 自监督学习是从数据本身找标签来进行有监督学习。监督学习没有标拟合标签过程,而是从数据分布角度来构造损失函数。自监督学习代表是语言模型,监督代表是聚类。

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    CoSTA:用于空间转录组分析监督卷积神经网络学习方法

    ,提出了CoSTA:一种通过卷积神经网络(ConvNet)聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性新方法。 空间转录组学技术兴起使人们对基因调控如何在空间环境下发生有了新认识。确定哪些基因以类似的空间模式表达可以揭示组织中不同类型细胞基因调控关系。 研究人员提出了一种受计算机视觉和图像分类启发方法,以寻找不同基因空间表达模式之间关系,同时保留完整空间背景。 CoSTA方法包括两个主要部分:通过高斯混合模型(GMM)进行聚类,以及在训练神经网络中通常进行权重更新。 Slide-seq数据CoSTA分析:CoSTA学习特征与空间表达模式紧密相关;集成学习确定空间基因表达模式之间稳定关系。

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    CoSTA:用于空间转录组分析监督卷积神经网络学习方法

    ,提出了CoSTA:一种通过卷积神经网络(ConvNet)聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性新方法。 空间转录组学技术兴起使人们对基因调控如何在空间环境下发生有了新认识。确定哪些基因以类似的空间模式表达可以揭示组织中不同类型细胞基因调控关系。 研究人员提出了一种受计算机视觉和图像分类启发方法,以寻找不同基因空间表达模式之间关系,同时保留完整空间背景。 CoSTA方法包括两个主要部分:通过高斯混合模型(GMM)进行聚类,以及在训练神经网络中通常进行权重更新。 ? Slide-seq数据CoSTA分析:CoSTA学习特征与空间表达模式紧密相关;集成学习确定空间基因表达模式之间稳定关系。 ? ?

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    机器学习中监督学习,监督学习,半监督学习

    一、监督学习 1、监督式学习(Supervised learning),是一个机器学习中方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式( learning model),并依此模式推测新实例。 因为维数灾难关系,特征个数不宜太多,但也要足够大,才能准确预测输出。 4)决定要学习函数和其对应学习算法所使用数据结构。譬如,工程师可能选择人工神经网络和决策树。 5)完成设计。 决定适合某一问题分类器仍旧是一项艺术,而非科学。 目前最广泛被使用分类器有人工神经网络、支持向量机、最近邻居法、高斯混合模型、朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类。 二、监督式学习 1、监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络一种算法(algorithm),其目的是去对原始资料进行分类,以便了解资料内部结构。 当学习完毕并经测试后,也可以将之应用到新案例上。 2、监督学习里典型例子就是聚类了。聚类目的在于把相似的东西聚在一起,而我们并不关心这一类是什么。

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    基于视频监督segmentation论文推荐

    unsupervised segmentation video motion 物体运动是分割基础,运动检测及基于运动整体。

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    使用感官时间提示启用监督模式元学习(CS CV)

    本文介绍了无监督元学习感官时间提示。与传统学习方法非常依赖标签或不依赖时间特征提取假设(例如高斯分布特征)不同,STUM系统使用输入时间关系来指导模态内部和模态之间特征空间形成。 STUM从各种小任务中学习事实可能会将这种方法引入元学习阵营。与现有的元学习方法不同,STUM学习任务是基于时间线索与IoT流数据共存,在多种模式之内和之间进行组合。 在视听学习示例中,由于连续视觉帧通常包含同一对象,因此该方法提供了一种独特方式将来自同一对象特征组织在一起。 如果语音名称与对象同时出现,则相同方法还可以将视觉对象特征与对象语音名称特征一起组织起来。这种跨模态特征组织可以进一步帮助属于相似对象但在不同位置和时间获取视觉特征组织。 原文作者: Qiong Liu, Yanxia Zhang 原文地址:https://arxiv.org/abs/2009.07879 使用感官时间提示启用监督模式元学习(CS CV).pdf

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    视频 | Yann LeCun:人工智能下一站——监督学习

    关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 ?

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    监督,无需匹配样本!英伟达提出基于GAN监督图到图迁移框架

    【新智元导读】英伟达研究人员发表论文,提出图像到图像监督学习。实现方式值得一看。 通过多样化监督图像迁移任务可视化结果,论文验证了所提出框架有效性。进一步研究揭示了关键设计选择。 此外,研究把 UNIT 框架应用于监督域适应任务,并在基准数据集上获得了比其他算法更好结果。 监督图像迁移(UNIT)网络框架 论文针对监督图像到图像迁移任务提出了无监督图像迁移(UNIT)网络框架。 将来,研究计划将该框架扩展以处理半监督图到图掐你任务,其中给出对应可以是以一组规则方式,或几对相对应图像方式。我们也计划将该框架扩展到监督语言到语言翻译任务。

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    基于视频监督segmentation论文推荐

    https://github.com/aimerykong/predictive-filter-flow

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    前景目标检测监督学习

    监督学习是当今计算机视觉领域最困难挑战之一。这项任务在人工智能和新兴技术中有着巨大实用价值,因为可以用相对较低成本收集大量未标注视频。 我们训练student deep network来预测techer路径输出,该路径在视频或大型图像集合中执行监督目标发现。该方法不同于已发表监督目标发现方法。 实验表明,该方法在视频目标发现、监督图像分割和显着性检测三个方面取得了较好效果。在测试时,所提出系统速度快,比已发表监督方法快一到两个数量级。 此外,由于未标注视频易于以较低成本收集,因此监督学习在许多计算机视觉和机器人应用中具有实际实用价值。今天介绍,就是提出了一种新监督学习方法,它成功地解决了与此任务相关许多挑战。 该方法是普遍,因为student或teacher路径不依赖于特定神经网络架构或实现。此外,该方法允许监督学习过程在数代student和teacher中继续进行。

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    监督学习与监督学习几大区别

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 当下监督作为一种热门机器学习技术,网上有不少关于监督与有监督差异讨论文章。 DataVisor作为率先将监督技术运用在反欺诈行业娇娇领先者,我们在本文中,将深入浅出讲解监督机器学习技术与有监督技术在不同方面的区别,通过对比这两种技术,让大家对监督反欺诈技术有更好了解 在实际应用中,有些时候即使我们没有现成训练样本,我们也能够凭借自己双眼,从待分类数据中人工标注一些样本,这样就可以把条件改善,从而用于有监督学习。 当然不得不说,有些数据表达会非常隐蔽,也就是我们手头信息不是抽象形式,而是具体一大堆数字,这样我们很难人工对它们进行分类。 在这种情况下,我们之所以采用k-means,就是因为我们只有一大堆数据,而且是很高维,若想通过人工把他们分成50类是十分困难

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    业界 | Nature:能自主学习的人工突触,为监督学习开辟新路径

    该研究表明记忆就是神经元间相连接突触强度分布所表示,而学习可以通过突触重新配置(即可塑性)而实现。这种能自主学习的人工突触有助于监督学习进一步发展。 在信息技术领域中,这样 AI 系统被称作神经网络。包含于神经网络算法可以进行训练,以模仿大脑识别语言和图像模式。然而,运行一个人工神经网络是非常费时费力。 基于这种物理模型,我们模拟展示了铁电质纳米突触(ferroelectric nanosynapses)阵列能自主地学习并预测识别模式,这为脉冲神经网络监督学习开辟了一条新路径。 这令 STDP 可以成为自主监督学习基础,因此用人工神经网络实现 STDP 将成为实现自适应电子架构重要里程碑。 ? 图 1:基于 FTJs 的人工突触。 讨论 我们现在利用这个物理模型在基于铁电质突触脉冲神经网络中模拟监督学习。

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