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谷歌和OpenAI開發了新的工具來更好地研究機器視覺算法是如何理解世界的

時間:2019-03-30來源:廣州樂行機器視覺設備技術有限公司瀏覽次數:

     佐治亞理工學院(Georgia Institute of Technology)博士生拉姆普拉薩亞斯·塞爾瓦拉朱(Ramprasaath Selvaraju)沒有參與這項研究,他說這項研究很吸引人,結合了許多現有的想法,創造了一個非常有用的新工具。
    
     Selvaraju認為,在未來,這類工作將有許多用途,幫助我們建立更高效和先進的算法,并通過允許研究人員進入來提高其安全性和消除偏見。由于神經網絡的內在復雜性,它們缺乏可解釋性,但在未來,當H網絡通常用來驅動汽車和引導機器人。
    
     Openai的ChrisOlah也參與了這個項目,他說:這就像是在制作一個顯微鏡,至少,這是我們正在尋找的。
    
     要了解激活地圖集和其他功能可視化工具的工作原理,首先需要了解人工智能系統如何識別對象。
    
     實現這一目標的基本方法是使用神經網絡:一種與人腦大致相似的計算結構(盡管它在復雜性上落后了幾年)。每個神經網絡內部都有一個人工神經元層,連接起來像一個網。與大腦中的細胞一樣,這些細胞對刺激作出反應,這一過程稱為激活。重要的是總之,它們不僅可以被打開或關閉,還可以在光譜中注冊,為每個激活提供特定的值或權重。
    
     為了把神經網絡變成有用的東西,必須提供大量的訓練數據。在視覺算法的情況下,這意味著數十萬甚至數百萬個圖像,每個圖像都有一個特定的類別。在谷歌和OpenAI研究人員為這項工作測試的神經網絡的情況下,這些類別是廣泛的:從羊毛到溫莎領帶,從安全帶到空間加熱器。
    
     神經網絡使用多層連接的人工神經元來處理數據,不同的神經元對圖像的不同部分做出反應。
    
     當它提供這些數據時,神經網絡中的不同神經元對每一幅圖像都會亮起。這個模式與圖像的標簽相連,它允許網絡了解事物的外觀。一旦經過訓練,你就可以顯示你以前從未見過的網絡圖片,神經元將激活以匹配特定C的輸入。類別。
    
     如果所有這些聽起來都令人不安,那是因為,在許多方面,這是相同的。與許多機器學習程序一樣,視覺算法本質上只是模式匹配機器。這給了它們一些優勢(例如,只要你有必要的數據和計算能力,你就可以直接訓練它們)。但它也帶來了一些弱點(例如Y很容易被以前從未見過的輸入混淆)。

廣州樂行機器視覺設備技術有限公司專業從事自動化檢測設備,視覺傳感器研究與開發,提供各種行業的解決方案,作為專注于機器視覺應用的公司,我們在視覺、機械、電氣方面的整合能力達到了較高水平。能在短期內根據客戶的需求研發、設計、生產出較高水平的非標設備、檢測系統。

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