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机器学习是让计算机“理解”新概念,但它仍然是一个非常低效的过程,常常需要数以百计的例子进行训练。
现在这种情况可能很快会改变,然而,由于上周五公布的一项新的研究。
旨在缩短学习过程,让它更像人类的方式获取和应用新知识基于只是几个例子。
一个研究小组已经开发了一个贝叶斯学习程序框架,然后用它来教计算机识别和繁殖手写字符只基于一个例子。
而标准模式识别算法的概念表示为配置的像素或集合的特性,“解释”的底保方法学习算法提供的数据,在这种情况下,样本特征。概念被表示为概率计算机程序和算法本质上是程序本身通过构造代码来产生它看到的信。它还可以捕捉变化的方式不同的人画一个给定的信。
该模型还利用知识“学会学习”从以前的速度学习新的概念,所以它可以使用拉丁字母的知识更快地学习希腊字母表中字母,例如。
最引人注目的是,该算法允许电脑通过一种“视觉图灵测试。“具体地说,研究人员要求人类和电脑复制的一系列手写字符后只显示一个例子的;在某些情况下,受试者被要求创建全新的人物风格的那些最初显示。底线是:人类法官不能分辨结果。
研究人员他们的模型适用于超过1600种手写字符50书写系统,包括梵文、藏语、古吉拉特语和格拉哥里语。他们甚至试过等发明了汉字的电视连续剧“飞”。
周五有一篇描述这项研究发表在《科学》杂志上。其作者是Brenden湖,纽约大学Moore-Sloan数据科学研究员;Ruslan Salakhutdinov,助理多伦多大学的计算机科学教授;约书亚Tenenbaum麻省理工学院教授的大脑与认知科学和大脑,中心思想和机器。
“这是很难制造出机器,而这些机器需要尽可能少的数据作为人类学习新概念时,“Salakhutdinov说。“复制这些能力是一个令人兴奋的研究领域连接机器学习、统计、计算机视觉、和认知科学”。 我是来坐沙发的!
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