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大多數(shù)人可以識別一個物體一次或兩次，而計算機(jī)視覺和語音識別算法需要成千上萬個例子才能熟悉一個新圖像或新單詞。今天，國外媒體報道稱，谷歌研究人員找到了一種繞過這些學(xué)習(xí)過程的方法。
谷歌deepmind的研究人員對深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了一些巧妙的調(diào)整，使其可以基于單個樣本識別圖像中的物體。這個過程被稱為 一次性學(xué)習(xí) 。團(tuán)隊(duì)對大量帶標(biāo)簽的圖片和含有文字的論了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果還不錯。
要知道，最精確的算法也能有效識別物體，但由于其對數(shù)據(jù)的巨大需求，其開發(fā)相當(dāng)耗時且昂貴。例如，如果你想讓算法識別路上的汽車，你需要提供成千上萬個例子，以達(dá)到無人駕駛汽車的可靠精度。
谷歌deepmind的研究員auriol wen jarls在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中加入了記憶組件。該團(tuán)隊(duì)使用名為imagenet的標(biāo)記圖片數(shù)據(jù)庫來驗(yàn)證該系統(tǒng)的能力。這個軟件仍然需要分析數(shù)百張圖片，但在此之后，它可以學(xué)習(xí)用一張照片識別新的物體。
本質(zhì)上，它通過分析圖片中的獨(dú)特元素來完成識別任務(wù)。這個算法只看一個例子就可以達(dá)到和傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)差不多的準(zhǔn)確率。
溫·賈爾斯(wen jarls)表示，該算法可以快速理解新單詞的意思，這項(xiàng)研究特別有用。他指出，這對谷歌來說意義重大，因?yàn)樗梢宰屜到y(tǒng)快速學(xué)習(xí)新搜索詞的含義。
當(dāng)然，在專業(yè)人士看來，我們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法揭開一次性學(xué)習(xí)的奧秘。機(jī)器的學(xué)習(xí)能力跟上人類還需要一段時間，但這種進(jìn)步顯然促進(jìn)了人工智能學(xué)習(xí)能力的進(jìn)步。
標(biāo)簽:
識別算法學(xué)習(xí)需求
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