人工智能新算法层出,谁才是他背后真正的坚强盾牌

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术快速发展,在计算机视觉、语音识别、语义理解等领域都实现了突破。但其相关算法目前并不完美,有待继续加强理论性研究,也不断有很多新的算法理论成果被提出,如胶囊网络、生成对抗网络、迁移学习等。

胶囊网络是为了克服卷积神经网络的局限性而提出的一种新的网络架构。卷积神经网络存在着难以识别图像中的位置关系、缺少空间分层和空间推理能力等局限性。受到神经科学的启发,人工智能领军人物 Hinton 提出了胶囊网络的概念。

胶囊网络由胶囊而不是由神经元构成,胶囊由一小群神经元组成,输出为向量,向量的长度表示物体存在的估计概率,向量的方向表示物体的姿态参数。胶囊网络能同时处理多个不同目标的多种空间变换,所需训练数据量小,从而可以有效地克服卷积神经网络的局限性,理论上更接近人脑的行为。但胶囊网络也存在着计算量大、大图像处理上效果欠佳等问题,有待进一步研究。

生成对抗网络(GAN: Generative Adversarial Networks)是于 2014年提出的一种生成模型。该算法核心思想来源于博弈论的纳什均衡,通过生成器和判别器的对抗训练进行迭代优化,目标是学习真实数据的分布,从而可以产生全新的、与观测数据类似的数据。与其他生成模型相比,GAN 有生成效率高、设计框架灵活、可生成具有更质量的样本等优势,2016 年以来研究工作呈爆发式增长,已成为人工智能一个热门的研究方向。但 GAN 仍存在难以训练、梯度消失、模式崩溃等问题,仍处于不断研究探索的阶段。

迁移学习是利用数据、任务或模型之间的相似性,将学习过的模型应用于新领域的一类算法。迁移学习可大大降低深度网络训练所需的数据量,缩短训练时间。其中,Fine-Tune 是深度迁移学习简单的一种实现方式,通过将一个问题上训练好的模型进行简单的调整使其适用于一个新的问题,具有节省时间成本、模型泛化能力好、实现简单、少量的训练数据就可以达到较好效果的优势,已获得广泛应用。(部分内容来源于网络如有侵权请联系删除)

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