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人工智能:更好地理解潜在机制

发布时间:2019/11/29 科技 浏览:413

 
借助人工神经网络,自动识别图像中的复杂特征已经成为现实。利用该技术的软件示例包括Facebook的自动标记系统,Google的图像搜索引擎以及iNaturalist使用的动植物识别系统。我们知道这些网络是受人脑启发的,但是它们的工作机制仍然是未知的。
由SISSA与慕尼黑工业大学联合开展并在第33届年度NeurIPS大会上发表的新研究提出了一种用于研究深度神经网络的新方法,并为这些网络能够执行的图像细化过程提供了新的思路。
与视觉系统中发生的情况类似,用于自动图像识别的神经网络通过一系列处理阶段逐步分析内容。但是,到目前为止,尚不清楚哪种机制允许深度网络达到其非凡的准确性水平。
“我们已经开发出一种创新的方法来系统地测量在深层网络的各个层中编码的信息的复杂程度,即所谓的图像表示的固有维度,” Davide Zoccolan和Alessandro Laio分别是神经科学家和物理学家说。 SISSA。 “由于涉及物理学,神经科学和机器学习专家的多学科合作,我们成功地利用了最初在另一个领域开发的工具来研究深度神经网络的功能。”
SISSA的科学家与慕尼黑工业大学的Jakob Macke合作,研究了如何处理从用于图像分类的神经网络中获得的信息:“我们发现图像表示会经历渐进式转换。在早期处理阶段,图像信息是如实,详尽地表示的,从而产生了丰富而复杂的表示形式。在最后的处理阶段,信息从根本上得到了简化,生成了由几十个参数支持的图像表示形式。” “令人惊讶的是,我们发现神经网络的分类准确性紧密取决于其简化能力:简化信息越多,准确性就越高。”
对于SISSA来说,这是一个特别重要的结果,SISSA最近启动了一项数据科学新研究计划,旨在研究和开发用于处理复杂和大型数据集的创新算法。