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图 | 由BigGan 生成的情景和生物(来源:Brock, Donahue and Simonyan,
2018)

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这项任务的目标是对一个文本进行预测标签(类别)或对列表中相关联的文本进行排序。它能够用于过滤垃圾邮件(预测一封电子邮件是否是垃圾邮件),或进行文本内容分类(从网络上筛选出那些与你的竞争者相关的文章)。

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生成式模型是达到这个目标的最为可能的方式之一.
要训练一个生成式模型,我们首先收集某个领域中的大量数据(如,数以百万计的图像、句子或者声音等),然后训练一个可以生成像这些数据模型.
这个观点的直觉其实是 Richard Feynman 名言的含义:

想要学习人工智能在实时竞价和程序化广告中的应用吗?详见:

而且,这也可能不足以满足完成任务所需的全部信息。

InfoGAN . Peter Chen 和同时给出了 InfoGAN —— 一个对 GAN
的扩展,学习图像的去纠缠的和可解释的表示. 正常的 GAN
通过用模型重新产生数据分布达到这个目的,但是代码空间的 layout 和组织是
underspecified —— 存在很多可能的解可以将单位 Gaussian
映射到图像上,最终获得的可能是非常复杂和高度纠缠的. InfoGAN
对该空间引入了额外的结构通过增加一个新的包含最大化表示向量和观测值的小的子集的互信息目标函数.
这个方法给出相当出色的结果. 例如,在 3D
人脸图像中,我们变动代码的一个连续的维度,保持其他维度不变. 很明显从 5
个提供的例子中,代码的结果维度刻画了可解释的维度,并且模型在没有告诉这些重要特征存在的情形下可能已经理解到是存在摄像头角度、面部变化等等:


自然语言的理解和生成

通过调控能制约预测输出的输入序列,自回归模型可以实现序列之间的转换。比如一个小应用可以把输入的文字转换为十分真实的手写字体,还有能将文本转换为自然语音的WaveNet,现被用于生成Google助手的语音。

这令人兴奋——这些神经网络学习视觉世界样子!这些模型通常有仅仅 10
亿参数,所以一个在 ImageNet 上训练的网络将 200GB 的像素数据压缩到 100MB
的权重上.
这种需求让模型发现数据最主要的特征:例如,模型很可能学习靠近的像素更可能拥有相同的颜色,或者世界是由水平和竖直边构成,或者不同颜色的色团等等.
最终,模型可能会发现很多更加复杂的规律:图像存在某个类型的背景、对象、纹理,会出现在某种可能的排列,或者他们按照某种方式在视频中随着时间变换,等等.


图像分类

从通用智能的角度来看,“AlexNet词汇”最有趣的地方在于,它可以被重复使用或迁移到未经训练的视觉任务中,例如识别整个场景,而不是单个对象。在不断变化的世界中,迁移是一种必不可少的能力,人类尤其擅长于此。

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监督学习

2012年,AlexNet(以其首席架构师Alex
Krizhnevsky命名)席卷了ImageNet分类竞赛,成为了深度学习的里程碑。在当时,AlexNet具备了前所未有的图像识别能力,但算法内部的工作过程更加值得注意。

Neil Zhu,简书ID Not_GOD,University AI 创始人 & Chief
Scientist,致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI
中长期增长战略和目标,带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者,他和UAI一起在2014年创建了TASA(中国最早的人工智能社团),
DL Center(深度学习知识中心全球价值网络),AI
growth等,为中国的人工智能人才建设输送了大量的血液和养分。此外,他还参与或者举办过各类国际性的人工智能峰会和活动,产生了巨大的影响力,书写了60万字的人工智能精品技术内容,生产翻译了全球第一本深度学习入门书《神经网络与深度学习》,生产的内容被大量的专业垂直公众号和媒体转载与连载。曾经受邀为国内顶尖大学制定人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程,均受学生和老师好评。


语音识别

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“What I cannot create, I do not understand.”

图像分割是训练模型去标注类的每一个像素值,并能大致确定给定像素所属的预定义类别的一种计算机视觉任务。

图 |
卷积神经网络的视觉词汇。网络中的每一层,都在以激活最多特定神经元的方式生成图像。至于这些神经元对其他图像的响应,我们可以解释为缺少了某些视觉“单词”:纹理、书架、狗鼻子、鸟。(来源:Feature
Visualization, Olah et al. 迁移学习

Curiosity-driven Exploration in Deep Reinforcement Learning via
Bayesian Neural Networks
.
在高维度连续空间中进行高效的探索是当前强化学习领域未解决挑战之一.
没有有效的探索方法,agent 只能到处乱闯直到碰巧遇到奖励.
这在简单的玩具例子中就够了,但是若对高维度行动空间这些算法是完全不够的.
这篇文章中,Rein Houthooft 和同事给出了
VIME,一个实用的实用生成式模型的不确定性进行探索的方法. VIME 让 agent
本身驱动;它主动地寻求意外的状态-行动. 我们说明了 VIME 可以提高一系列
策略搜索 方法,并在更多稀疏奖励的实际任务(比如agent
需要在无指导的情形下学习原始行动的场景)取得了显著改进.

神经网络是一个非常广泛的机器学习模型集合。它的主要思想是模拟人类大脑的行为来处理数据。就像大脑中真实神经元之间相互连接形成的网络一样,人工神经网络由多层组成。每层都是一系列神经元的集合,这些神经元负责检测不同的食物。一个神经网络能够连续地处理数据,这意味着只有第一层才与输入直接相连,随着模型层数的增加,模型将学到越来越复杂的数据结构。当层数大量地增加,模型通常就是一个所谓的深度学习模型。很难给一个深度网络确定一个特定的网络层数,10年前通常3层神经网络就可谓深,而如今通常需要20层。

最常见的自回归模型莫过于语言模型,因为语言模型的每个词,都是由它前面的词预测而来。一些邮件和聊天应用的文本预测功能皆基于这类模型。而最新的进展让语言模型能生成相当合理的文章段落,比如这段由OpenAI
GPT-2生成的文字:

我们的网络是参数为 \theta 的函数,调整这些参数就能改变生成出的图像分布.
我们的目标是找到参数 \theta
可以产生一个较好匹配真实数据分布的分布(例如,两个分布 KL 散度很小).
因此,你可以想象绿色分布从随机开始,然后训练过程迭代式改变参数 \theta
来拉长和压缩自己使得更匹配蓝色分布.

句子分析是为了确定一个人对某个主题的看法或情感反应,如正面或负面情绪,生气,讽刺等。它广泛应用于用户满意度调查(如对产品的评论进行分析)。

但是在创造自主智能的过程中,我们会对计算机程序理解所观察到的数据和信息(而非一个特定的任务)进行奖励。换句话说,程序是为了学习而学习。解码视觉的元素

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当模型从不充分的数据中学习会产生偏差,这对模型会有负面的影响。这是个很常见,也很重要的问题。

如果“表征学习转移”的概念看起来过于抽象,那么我们可以想象一个会画简笔画的小孩。她首先将人体特征用最简单的方式表达出来:头、五官、身体和四肢等,既高度紧凑,又十分灵活。然后通过添加具体细节,她就可以为同学创作卡通肖像:有的戴着眼镜,有的喜欢红色T恤等等,各不相同。

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概览:

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自回归模型了解数据的方法是通过特定的顺序,去预测数据的每一部分。而更广泛的无监督学习算法,则可以通过任意部分数据去预测其他部分。例如,从一句话里删除一个词,然后试图用剩下的部分来预测这个词。通过进行大量的局部预测,整个系统相当于被迫学习了整体数据。

我们CIFAR-10 的样本看起来也是非常清晰的——Amazon Mechanical Turk
workers可以从真实数据中以错误率 21.3% 区分这些样本(50%
的错误率代表随机猜测):

自然语言处理最重要的最有用的实例:

这些结果与我们对人类思维的直觉隐隐相合。“在没有明确的监督下去了解世界”是我们常说的“智能”的基础能力。在乘坐火车时,我们可能会无精打采地凝视窗户外、手指无意识地在座位上滑动、或观察周围的乘客。

我们对 OpenAI
做出的生成式模型非常兴奋,刚刚发布了四个对近期工作项目改进工作.
对每个贡献,我们同样发布了技术报告和源代码.


目标检测

-End-

**我们 OpenAI
的核心志向是开发出算法和技术可以赋予计算机理解世界的能力. **

显著性检测

当研究人员试图分析AlexNet如何解释图像时,他们发现,它创建了非常复杂的内部表达,来对应输入值。诸如纹理和边缘这样的低层特征,都被放入了底层,然后在高层中组合成了更高级的概念,比如轮子和狗。

处理这个问题的巧妙的方式是根据生成式对抗网络 Adversarial Network 方法.
这里我们引入第二个判别器网络(通常是一个标准的卷积神经网络).
例如,我们可以将 200 生成出的图像和 200
幅真实图像作为判别器的输入,训练成为一个标准的分类器来区分这两个来源的图像.
除此之外——我们同样可以反向传播通过判别器和生成器来找出如何改变生成器的参数来让判别器对其
200 样本微小地困惑.
这两个网络就产生了一种对抗:判别器试着从伪造图像中区分出真实图像而产生器则尝试创造可以让判别器觉得它们真实的图像.
最后,生成器网络输出让判别器无法区分的图像.

训练数据:训练数据是用于训练模型。这意味着机器学习模型需要认识并通过学习得到数据的模式以及确定预测过程中最重要的数据特征。

这与人类大脑处理信息的方式非常相似,其中初级感官区域负责处理边缘和纹理等信息,然后在高级处理区域组合起来,最后构成面部这样的复杂对象。因此,我们可以用视觉原语(visual
primitives)构建复杂场景的表达,就像是用多个单词组成一句话一样。

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计算机视觉是一个专注于分析并深层次理解图像和视频数据的人工智能领域。计算机视觉领域最常见的问题包括:

正如理查德·费曼(Richard
Feynman)所言:“我无法创作的东西,便是我不能理解的”。生成模型能够建造可信性够高的数据实例,便是理解这些数据的最有力的证明。

假设我们使用新初始化网络生成 200 幅图,每次从一个不同的随机代码开始.
问题是:我们如何调整网络的参数来鼓励他产生更加可信的新的图像?注意到我们不是在一个简单的监督学习场景下,也没有对产生的
200 幅图像设定任何显式的预计目标;我们仅仅希望他们看起来真实.

  1. 自然语言处理

  2. 数据库

  3. 计算机视觉

  4. 监督学习

  5. 无监督学习

  6. 强化学习

  7. 神经网络

  8. 过拟合

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这些海量信息就在我们的身边,某种程度上触手可及 ——
或者是在原子物理世界中,或者是比特的数字世界里.
而最为棘手的部分就是发展出可以分析和理解数据中潜藏的珍宝的模型和算法.

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当然,仔细看还是能发现些许异常的,比如白狗多了一条腿,喷泉有一个直角水柱。虽然人们会竭力避免生成模型出现瑕疵,但它们的存也并非毫无意义。使用图像等常用数据最大的好处就是,可以根据瑕疵推断模型已学到的内容和未学到的内容。在预测中创造

大多数生成式模型有这个基础的设置,但是细节不同.
这里有三个流行的生成式模型方法的例子可以让你看看差异:


文件摘要

重要的是,她学习这项技能不是为了完成特定任务或获得奖励,而是为了反映周围的世界。在创造中学习:生成模型

Improving GANs. 首先,正如上面所说 GANs
是一个非常有前景的生成式模型,因为不像其他方法,他们产生了非常干净和清晰图像,并学习可以包含关于这些纹理有价值的信息的代码.
然而,GANs
被建模成两个网络之间的博弈,保持他们的平衡很重要:例如,他们可能在解之间震荡或者生成器有奔溃的倾向.
在个工作中,Tim Salimans, Ian Goodfellow, Wojciech Zaremba
和其他同事已经引进了一些新的技术让 GAN 训练更加稳定.
这些技术让我们能够规模化 GANs 并获得很好的 128*128 ImageNet 样本:

目标检测是教模型从一系列预定义的类别中检测出某一类别的实例,并用矩形框框注出来的一种计算机视觉任务。例如,利用目标检测来构建人脸识别系统。模型可以在图片中检测出每张脸并画出对应的矩形框(顺便说下,图像分类系统只能识别出一张图片中是否有脸的存在,而不能检测出脸的位置,而目标检测系统就可以)。

金沙澳门官网jin5888,对于图像来说,迄今最成功的生成模型是生成对抗网络。该模型由生成器和判别器两部分组成,这两者在“造假”的竞赛中一个负责产出,一个负责识别。生成器产生的目的是产出以假乱真的图像,而判别器则在成功识别“赝品”后获得奖励。

生成式模型有很多短期(short-term)应用.
但是从长远角度来看,他们有着自动学习数据集的自然特征的潜力,包含类型、维度或者其他特征.

强化学习区别于先前我们提到的那些方法。强化学习算法一种“游戏”的过程,其目标是最大化
“游戏奖励”。该算法通过反复的实验来尝试确定不同的
“走法”,并查看哪种方式能够最大化 “游戏收益”

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