《中国人工智能学会通讯》——4.42 类人概念学习会是未来吗？-低调大师

《中国人工智能学会通讯》——4.42 类人概念学习会是未来吗？

2017-09-03 679

4.42 类人概念学习会是未来吗？

那么，以贝叶斯规划学习为核心的类人概念学习将会是未来的主要方向吗？回答这个问题之前，我们首先看下深度学习的奠基者 Geoffrey Hinton 先生对 BPL 方法的评价。Geoffrey Hinton 先生首先肯定了BPL 模型通过视觉图灵测试的意义，他认为 BPL 方法最令人兴奋的成果或许是能让那些宣称智能计算机系统的学习方式与人类完全不同的批评者闭嘴，因为他们的主要论据正是计算机不能从单个例子中形成概念。

我们知道深度学习近年来取得了举世瞩目的成就，被广泛应用在许多领域，例如内容搜索、语音识别、图像识别等。但是现在看来，似乎贝叶斯规划学习要比深度学习的表现更好一点，因为这种方法更加适合我们人类适应环境的方式。当然，两种学习方法在不同的任务上还是独具特色，各领风骚，假如能彼此借鉴，相互融合，一定能够大幅提升人工智能的水平。当数据量巨大但较混乱的情况下，深度学习能发挥优势；而在数据量较少而清晰的情况下，贝叶斯规划学习占领上风。

笔者一直认为在科学研究中，哲学上的思路发展远比技术本身更加重要！类人概念学习和深度强化学习的未来也必然是浑然融合成一体，只有这样才符合人类学习和决策的过程，才真正能提升人工智能的水平。笔者也曾借助声音和图像融合研究的基础，花费大量时间研究这两种方法的融合，并致力于设计出一个异构学习方法融合的混血系统，来解决大数据中的降维、异构问题，并发挥小样本学习的优势，利用人工智能满足我们实际生活中的事务性需求。

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《中国人工智能学会通讯》——11.53 合成人脸画像质量评价

11.53 合成人脸画像质量评价下面对以上三章中提到的基于稀疏近邻选择方法（SFS, Sparse Feature Selection）、基于人脸幻象思想的合成方法（SFS-SVR, Sparse FeatureSelection & Support Vector Regression）和基于直推式学习的方法（TFSS, Transductive Face SketchSynthesis）三种算法，以及基于位置的人脸画像合成方法 (PFSS, Position based Face Sketch Synthesis)[15]和基于马尔科夫权重场的方法 (MWF, MarkovWeight Field) [7] 进行质量评价。用这五种算法在CUHK 学生画像数据库[6]和 AR 画像数据库[16]上进行合成实验，每种算法生成 223 张画像（CUHK学生数据库 100 张，AR 数据库 123 张），算法部分合成结果示于图 5 中。图中，第一列为数据库中照片；第二列为画家手绘真实画像；第三列至最后一列分别为 SFS 方法、SFS-SVR 方法、PFSS ...

2017-09-04

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3.2　与其他框架的对比 1）?TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其前身 DistBelief 的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩展，还能在不同计算机上运行：小到智能手机，大到计算机集群；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow有强大的社区、企业支持，因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。2）?Caffe：卷积神经网络框架，专注于卷积神经网络和图像处理，是用C++语言写成的，执行速度非常快。3）?Chainer：一个强大、灵活、直观的机器学习Python软件库，能够在一台机器上利用多个GPU，由深度学习创业公司Preferred Networks开发，在Github上有相当数量的项目；Chainer 的设计基于“define by

2017-09-04

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。