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500万彩票网基本走势图-国内首发Nature子刊 Machine Intelligence论文:思维精妙,或对DNN有严重改善!
2019-08-12 22:05:15

思维精妙且深化!

作者:Camel

修正:Pita 

昨夜,Nature子刊 Machine Intelligen500万彩票网基本走势图-国内首发Nature子刊 Machine Intelligence论文:思维精妙,或对DNN有严重改善!ce发布了八月份最新接纳论文,共 4 篇。其间两篇来自国内,一篇是清华生命学院龚海鹏和澳大利亚格里菲斯大学周耀旗等人用神经网络进行蛋白质结构猜测方面的作业;另一篇则是中科院自动化所余山团队对深度神经网络在接连学习方面的改善作业。

咱们这儿介绍后者。值得一提的是,这两篇文章也是国内学者在NMI期刊上初次的宣布。

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这篇文章提出了两个极为有意思且深化的概念:

  • 正交权重修正(orthogonalweights modification,OWM)算法;
  • 情境依靠处理(context-dependent processing,CDP)模块弩。

其思维极为精妙,或对 DNN 有严重改善。咱们一同来看!

1、何为智能?

在解说这篇论文的中心内容之前,需求咱们先考虑一个问题,即:何为"智能"?想必每个人都会有自己的一个界说。

图灵奖得主Allen N500万彩票网基本走势图-国内首发Nature子刊 Machine Intelligence论文:思维精妙,或对DNN有严重改善!ewell和诺贝尔奖得主Herbert A. Simon从前联合撰文将智能界说为"习惯环境改变,完成本身意图"。

DeepMind的联合创始人之一Shane Legg总结了数十种智能的界说,提出智能的通用衡量目标应该是在不同的环境中完成特定意图的才能。

从这些界说可见,单个对杂乱、动态环境的高习惯性是智能的重要标志;依据对环境改变的习惯才能来评价智能水平也是不同范畴学者较为一起的一起。

人类大脑显然是高环境习惯性的模范。人不只能够在新的环境中不断吸收新的常识,而且能够依据不同的环境灵敏调整自己的行为。

在此方面,现在广泛运用的深度神经网络(deep neural networks,DNN)与大脑比较则存在着很大的距离。

现在DNN的长处是能够树立输入输出之间十分杂乱的映射联系,用于辨认、分类和猜测。可是一旦学习阶段完毕,它所能做的操作就固化了,既难以便利的学习新的映射,也不能对实践环境中存在情境信息(比方本身状况,环境改变、使命改变等)做出灵敏的呼应,难以满意杂乱多变的需求,即短少情境依靠学习(contextual-dependent learning)的才能。

此外传统的DNN也遭到“灾祸性忘记"问题的困扰,难以在学习新常识的一起保存旧常识,即短少接连学习(continual learning)的才能。

这两方面才能的缺失是限制当时DNN开展出高水平智能的重要瓶颈。

余山等人这个作业的初衷正是关于上述DNN的才能限制提出的改善计划。

OWM算法从实质上来说是一个十分陈旧的算法 (乃至能够追溯到高斯的年代),即RLS算法,它具有缓解“灾祸忘记”的才能。余山等人在论文中研讨了RLS算法的机制并对此加以改善然后得到OWM算法。

而CDP模块则是受人脑中前额叶的效果及其衔接办法的启示。前额叶承受很多的感觉输入,然后依据情境信息挑选与当时使命最为相关的信息用于操控行为。CDP模块也正是这样规划的。

2、OWM算法

OWM算法的中心思维很简单,正如其名“正交权重修正”,在学习新使命时,只在旧使命输入空间正交的方向上修正神经网络权重。

如此,权重增量简直不与以往使命的输入发作效果,然后确保了网络在新使命练习过程中查找到的解,仍处在以往使命的解空间中。

数学上,OWM通过正交投影算子P与差错反传算法得到的权重增量效果来完成其意图,即终究的权重增量为,这儿k为系数。

图1:OWM算法原理示意图。(a): 在权重更新时,OWM算法只保存传统BP算法核算的权重增量中与前史使命输入空间正交的部分。(b): 在新使命中,OWM算法将神经网络对解的查找规模束缚在旧使命的解空间中。

OWM算法完成了对网络中已有常识的有用维护,并能够与现有梯度反传算法彻底兼500万彩票网基本走势图-国内首发Nature子刊 Machine Intelligence论文:思维精妙,或对DNN有严重改善!容,在接连学习测验使命中体现出了杰出的功能。

图2:在接连学习MNIST手写体数字0-9的使命中,跟着使命数意图添加,OWM算法的优势也愈加显着。一起,使命的学习次序会对单个使命产生影响。如先学数字4和7,会明显提高数字9的辨认正确率。

在接连学习的规范使命disjoint MNIST与shuffled MNIST使命中,OWM算法的体现超过了同类的其他算法。

而且,跟着学习的使命数目添加,OWM算法的功能优势会进一步加大。

图3:OWM算法在ImageNet和中文手写体汉字辨认的接连学习使命上体现出优秀的功能

运用OWM算法,神经网络能够接连学习辨认ImageNet的1000类图片和3755个中文手写体汉字(每个使命仅练习一类图片或一个汉字)。

图4:OWM完成汉字辨认的小样本接连学习

值得一提的是,算法具有优秀的小样本学习才能,以手写体汉字辨以为例,根据预练习的特征提取器,体系能够从只是数个正样本中就能接连的学习新的汉字。

3、CDP模块

CDP模块则是受前额叶皮层启示提出的。前额叶是大脑中担任认知操控的中心皮层。其一起接纳感官输入和情境信号,并挑选与当时使命最相关的感官信号辅导输出呼应。

受此启示,作者引进了相似的处理架构—CDP模块。

图5:类前额叶的CDP模块的结构规划。左上角是其作业原理示意图。

它包含两个子模块:1、编码子模块,其担任将情境信息编码为恰当的操控信号;2、“旋转”子模块,其运用编码模块的操控信号处理使命输入(由于其功能上适当于将特征向量在高维空间进步行了旋转,故称为“旋转”子模块)。

若将CDP模块与OWM算法联合运用,神经网络只需求一个分类器,就能够接连学习40种不同的脸部特征的辨认使命。

图6:同一个分类器关于相同的输入,接连学习40种不同人脸特点的分类使命(蓝色数据点),正确率与用40个分类器的体系(橙色线)简直一起。

而且,当不同的提示信号出现时,其对相应的特征做出判别,效果与引进40个分类器的状况适当。

通过OWM算法有用战胜灾祸性忘记,通过CDP模块完成单个网络根据情境信号的多使命学习,二者结合便有望让智能体通过接连不断的学习去习惯杂乱多变的环境,然后逐渐迫临更高水平的智能。

4、宣布

人们或许还记得,Nature的这个子刊Machine Intelligence在上一年4月份曾遭到了简直整个AI社区人们的对立,包含Jeff Dean、Ian Goodfellow、Yann LeCun、Yoshua Bengio等一众AI大牛的签名联合抵抗,由于他们以为机器学习社区向来有敞开拜访的传统,而 NMI采纳付费阅览的办法是开前史的倒车。

NMI杂志对此采纳了多种办法做出了回应,包含在论文的页面上直接显现 arXiv 网址,供给免费的全文阅读链接,并鼓舞作者通过包含交际媒体在内的多种途径供给给大众。

2019年1 月份,NMI正式上线。从现已宣布的论文看, NMI接纳的论文有关于机器学习理论与办法的研讨,有人工智能应用于其它范畴的研讨,也有人工智能的开展关于社会、道德等方面影响的研讨。

NMI每月一期,宣布研讨文章数量只要2-4篇。这样的发文量使得其文章比较简单被同行注意到,因而比较于传统的各种顶会和期刊,它是一个可见度较高的渠道。

别的作为一个新杂志,NMI比较重视交叉学科的研讨,杂志除主编以外的三位修正都具有神经科学布景,这与传统的顶会、期刊也彻底不同。

据余山介绍,他们之所以挑选投递NMI,也正是出于此种考虑,由于他们的作业实质上是遭到脑启示的研讨,所以NMI是一个适宜的渠道。论文从投稿到接纳大约花了半年时刻。

不过这并不是OWM算法和CDP模块的初次曝光。事实上,这个作业从2017年末便已开端,并于2018年世界大学生类脑核算大赛中取得30万奖金的立异特等奖。

自动化所获奖代表

(左起:余山、曾冠雄、陈阳)

之后他们又通过一系列的改善和完善,包含对算法功能的理论剖析,以及关于CDP模块的进一步优化规划等,终究才宣布在NMI。

余山介绍说,这个作业的一起的榜首作者是曾冠雄和陈阳。前者本年六月份刚刚硕士结业;而后者参加该项作业时仍是博士后,现现已成为自动化所的助理研讨员。在该项作业中,曾冠雄担任了一切的程序完成,并提出了CDP模块的核算办法和理论解析。陈阳则对OW500万彩票网基本走势图-国内首发Nature子刊 Machine Intelligence论文:思维精妙,或对DNN有严重改善!M算法的机理做了深化的理论剖析,也为其他几个关键问题的处理做出了奉献。另一作者是博士生崔波,也参加了其间一些剖析和核算作业。而余山作为辅导老师,自谦道“我首要的效果是提出类脑的思路,然后在遇到瓶颈和困难的时分给我们鼓劲。”

欲愈加具体了解OWM和CDP的精妙,可拜见

1)NMI原文:https://www.nature.com/articles/s42256-019-0080-x

2)或这儿也有份免费全文预览:https://rdcu.be/bOaa3

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