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伯克利AI研究所:新型元学习法MAML的前世今生。

雷锋网 AI科技评论按:伯克利AI研究所带来了他们的最新研究——未知模型元学习法(MAML)。它不会对模型的形式做任何假设,也没有为元学习引入额外的参数,极易应用于许多领域,包括分类、回归和强化学习。这种方法非常简单,并且优于已知的很多方法。 雷锋网(公众号:雷锋网) AI科技评论将其编译如下: 智能的一个关键层面是多才多艺——即拥有做许多不同事情的能力。目前的人工智能系统擅长掌握单一技能,如精通围棋的Go、深度回答能力超强的Watson,甚至还有自动控制直升机系统。但是,当你让人工智能系统去做不同种类看似简单的问题时,它就会举步维艰。在《Jeopardy》中的智力问答冠军Watson不能交谈,一个能熟练操控直升机飞行的系统不能应用于其他新的、简单的情形,比如为了扑灭火灾,进行定位、飞行和悬停操作。相比之下,人类可以做很多事,智能地适

MIT开发新型神经网络训练技术,打开AI决策黑箱

神经网络是一种模仿生物神经网络(如大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,它能在训练数据的过程中寻找模式以对数据进行预测和分类。近年来,神经网络的研究极大促进了人工智能的发展,科学家用它开发出不少高性能的系统应用——比如用神经网络识别数字图像中的某些对象或推断文本主题等。 虽然神经网络在受到训练之后能够很好地将数据分门别类,但是,即使是它的设计者也无从得知它们是如何思考的。它就像一个黑匣子。若是进行图像识别,也许还能通过反向运行神经网络找出它识别和决策的内在因素,正如雷锋网(公众号:雷锋网)文章《深度 | Nature:我们能打开人工智能的“黑箱”吗?》中曾提到的,Tyka 和 Google 的研究员为了深入研究黑箱问题而开发的 Deep Dream 算法,从一个图形开始,好比说一朵花或者一个沙滩,通过修改它来提高特定的顶级神经元的

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