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AI膠??囊系統(tǒng)可對數(shù)字進行精確分類

2022-09-07 00:14:32 編輯:懷成嬌 來源:
導讀 有充分的證據(jù)表明,人類依靠坐標系或參考線和曲線來確定點在空間中的位置。這與廣泛使用的計算機視覺算法不同,后者通過數(shù)字表示對象的特征...

有充分的證據(jù)表明,人類依靠坐標系或參考線和曲線來確定點在空間中的位置。這與廣泛使用的計算機視覺算法不同,后者通過數(shù)字表示對象的特征來區(qū)分對象。

為了追求一種更人性化的方法,谷歌,Alphabet子公司DeepMind和牛津大學的研究人員提出了他們所謂的堆疊式膠囊自動編碼器(SCAE),這可以通過物體之間的幾何關(guān)系來說明物體的原因。由于這些關(guān)系不依賴于模型查看對象的位置,因此即使在視點發(fā)生變化時,模型也可以對對象進行高精度分類。

2017年,杰弗里·欣頓(Geoffrey Hinton)(人工智能的最重要理論家和圖靈獎的獲得者)與學生Sara Sabour和Nicholas Frosst一起提出了一種名為CapsNet的機器學習架構(gòu),這是一種經(jīng)過區(qū)別訓練的多層方法,可實現(xiàn)最新的圖像流行基準上的分類性能。作為他們最初工作的后續(xù),Hinton,Sabour和牛津機器人研究所的研究人員在今年早些時候詳細介紹了SCAE,它在關(guān)鍵方面對原始架構(gòu)進行了改進。

SCAE和其他膠囊系統(tǒng)通過以幾何方式解釋其零件的組織集合來使物體有意義。負責分析各種對象屬性(如位置,大小和色相)的一組數(shù)學函數(shù)(膠囊)被附加到通常用于分析視覺圖像的一種AI模型上,并且一些膠囊的預測被重復使用以形成部分。由于這些表示在SCAE的整個分析過程中都保持不變,因此即使交換或變換零件的位置,膠囊系統(tǒng)也可以利用它們來識別對象。

膠囊系統(tǒng)的另一個獨特之處是?他們注意路線。與所有深層神經(jīng)網(wǎng)絡一樣,膠囊的功能排列在相互連接的層中,這些層傳輸來自輸入數(shù)據(jù)的“信號”,并緩慢調(diào)整每個連接的突觸強度(也稱為權(quán)重)。(這就是他們提取特征并學會進行預測的方式。)但是,對于膠囊,權(quán)重是根據(jù)上一層函數(shù)預測下一層輸出的能力動態(tài)計算的。


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