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苹果公布第一篇人工智能研研究文

来源:http://www.nb-machinery.com 作者:网上十大正规赌博平台 时间:2019-09-05 19:54

Google Research的Inception模型和Microsoft Research的Residual Net模型两大图像识别杀器结合效果如何?在这篇2月23日公布在arxiv上的文章“Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning”给出了实验上的结论。

  • 原文:机器之心 TechCrunch

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在该论文中,姑且将ResNet的核心模块称为residual connections,实验结果表明,residual connections可以提高Inception网络的准确率,并且不会提高计算量。这似乎是理所当然的。采用3个带有residual connection的Inception模型和1个Inception v4模型,ImageNet上的top 5错误率已经可以刷到3.08%啦。也就是说,错误率2.x%的时代已经指日可待了。

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  • 文章地址:《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》 arXiv.1607.08022
  • Github链接:

关于深度卷积神经网络的发展以及在各种视觉任务上的优异表现就不用赘述了。在讨论related work中,本文认为residual connection并不是训练very deep network的必要条件,但可以显著的加快训练的速度。同时,本文回顾了Inception模型的发展历程,原始的Inception模型,也就是GoogLeNet被称为Inception-v1,加入batch normalization之后被称为Inception-v2,加入factorization的idea之后,改进为Inception-v3。

在 12 月初的时候,苹果正式向外界宣布允许其人工智能和机器学习研究员公开发布和分享他们的最新研究成果,这一举措稍稍掀开了苹果久负盛名且神秘的创新研究进程的一角。仅在几周之后,他们的人工智能和机器学习研究的第一篇论文发表了,主要聚焦苹果在智能图像识别领域的研究。

(转载请注明出处:[译] 实例正则化:快速风格化缺失的成分 )

Google Research从DistBelief过渡到TensorFlow之后,不用再顾虑分布式训练时要做模型的分割。Inception-v4模型设计的可以更简洁,计算量也更小。具体的模型如下图:

机器学习研究也许会在苹果内部引领新的潮流。该公司最近成立的机器学习小组中六位研究员发表了一篇论文,这篇论文描述了一种用于模拟 无监督学习(simulated

摘要:本文回顾了Ulyanov等人快速格式化方法。我们展示了如何通过对结构的微小的变化,使生成图像的质量进行飞升,这个变化在于把Batch normalization变成Instance normalization,把后者运用到训练和测试中,由此产生的方法可以被用来训练高性能的架构,进行实时图像生成。该代码将在

图片 3inception-v4 网络模型

  • unsupervised learning)的新方法。其目的是提高合成训练图片的质量。这项研究展示了该公司希望在高速增长的人工智能领域中成为领导者的渴望。

近日Gatys等人介绍了一种方法,把一个图像上的风格转移到另一图像中,以fig 1为例。这个被风格化的图像同时匹配风格图和内容图,风格统计和内容统计都是从预训练好的用于图像分类的深度神经网络中提取出来的。风格统计是从浅层提取的,并且在空间位置上是均匀的,内容统计的提取则是从较深的层中提取,并且保留了空间位置上的信息。在这种方式中,样式统计信息是捕获风格图像的“纹理”,而内容统计是捕获内容图像的“结构”。

其中的Inception-A模块是这样的:

谷歌、Facebook、微软还有其他技术类初创公司一直稳步发展他们的机器学习研究小组。这些公司都发表了几百份的学术研究。他们的学术追求都是公开且有据可查,但是苹果公司一直很固执地将研究成果保密。

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图片 5Inception-A模块网络结构

变化是从本月初开始的。苹果的 AI 研究部主任 Russ Salakhutdinov 宣布该公司将很快开始发表研究成果。该研究小组的第一次尝试就是很及时很务实的。

尽管Gatys等人得方法已经能产生比较好的结果,但它在计算效率上实在是低下。风格化后的图像,事实上,是通过迭代优化得到的,迭代到它与所需的统计数据相匹配。需要耗费几分钟来风格画一张512x512尺寸的图像。还有两个近日发布的研究成果,ulyanov 和Johnson,试图解决效率低下的问题,通过学习等效的前馈生成网络,以便在单方向产生风格化的图像,这两种方法的不同,主要是在于生成器的结构细节不同,以及产生的结果的质量不同,然而,这两人产出结果从质量上看都没有Gatys那个超慢的方法好。

接下来将介绍重头戏,Inception-ResNet,其中的一个典型模块是这样的:

近来,使用合成图像和视频训练机器学习模型的频率越来越高了。不使用真实世界的图像是因为其花费的成本和时间很高,而生成图像的成本更少,更容易获取和定制化。

在这篇论文里,我们重新审视Ulyanov等人提出的前馈网络进行风格化的方法,并且针对生成器的结构提出一些小小的改变,这能带来结果上的大幅提升,能使生成的结果具备和Gatys相媲美的质量,同时能在GPU上实时转换。关键思想(Section 2)是把batch-normalization层替换成instantce-normalization层,并且在测试时也保持不变,直观的说,正规化处理允许从内容图中删除特定实例的对比度信息,从而能简化生成。在实践中,这个结论大大的提升了图像质量。

图片 6Inception-ResNet-A网络结构

在该研究中,苹果指出了与合成图像或计算机图像相比使用真实图像的优缺点,标注必须添加到真正的图像,这是一个「昂贵且耗时的任务」,需要一个人的劳动力单独标记图片中的物体。另一方面,计算机生成的图像能帮助促进这一过程,「因为标注是自动可用的。」

Ulyanov等人的工作证明了训练一个生成器网络g是可以应用于给输入图像x添加x0的风格的,再现Gatys等人得研究结果。在这儿,风格图x0是固定的,生成器g被训练作将风格应用到任意一个输入图像x中。变量z是一个随机种子,可以被用来获取样品结果。

其中的 就是residual connection了。通过20个类似的模块组合,Inception-ResNet构建如下:

尽管如此,完全换成合成图像可能会导致程序的质量下降的问题。这是因为「合成数据往往不够现实」,往往会产生只对计算机生成的图像的细节才能反应良好的用户体验,而且还不能很好地泛化到它面对的任何真实世界的物体和图像上。

函数g是一个卷积神经网络,从实例中学习得出的,这里一个例子就是一个内容图像xt t=1~n, 学习解决这个问题:

图片 7Inception-ResNet模型

这就是这篇论文的初衷所在——在「对抗学习」中综合使用模拟和真实图像,创建出一个领先的人工智能图像程序:

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基于Inception-v3和Inception-v4,文中分别得到了Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2两个模型。另外,文中还提到当卷积核超过1000个的大网络训练时,将残差(residuals)缩小有助于训练的稳定性。这个做法同原始ResNet论文中的two-phase training的效果类似。

在这篇论文中,我们提出了模拟 无监督学习学习,其目标是使用未标记的真实数据提升合成图像的真实性。经过提升的真实性能够在没有收集的真实数据或经过人类注释的大型数据集上实现更好机器模型训练。

我们发现这将实现高质量的真实图像的生成,而且经过了定性研究和用户研究的验证。

zt~N是从一个高斯分布的独立同分布的样本,loss L采用预训练的CNN去从一个x0图像中获取特征,内容图像xt,风格化后的图像g,跟前文说的一样比较他们的统计特征。

果然如winsty所讲,现在论文的公式越来越少了,网络框图开始越来越多了。本文行文并不足够规范,更像一个report。接下就是报各种很牛的实验结果了。

论文剩下的部分介绍了苹果在该主题下的一些研究细节,包括已经开始操作的实验和支持其研究发现的一些数据理论。虽然这篇论文只关注单个图像,但是苹果的该研究团队指出他们最终期望的结果是「探讨精炼的视频」。

因为生成器网络g很快速,作者Ulyanov等人发现用过多的训练集去训练它往往会获得更差的质量,尤其,一个网络被用16张图片训练,往往会比用1000张图片训练产生更好的结果,我们最重要的发现就是,由于每次卷积钱都用0填充图像的边缘,即使使用更复杂的边缘填充算法,它也不可能解决这个问题,最终,最好的结果表现在Ulyanov的论文中,是从非常少量的训练集中,提前很早停止得来的。我们推测,训练的目标对于神经网络来说学起来过于生硬。

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关键词: GA电子游戏

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