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标题党太吓人?这篇文章会告诉你DeepMind关系推理

时间:2017-09-27 04:24来源:未知 作者:admin 点击:
实际上这种报导不仅仅是误导性的,而且使得很多不明真相的吃瓜群众感到恐慌:AI真的已经强到如此地步了吗?在这篇文章中,将介绍DeepMind论文:A simple neural network module for relationa

  实际上这种报导不仅仅是误导性的,而且使得很多不明真相的吃瓜群众感到恐慌:AI真的已经强到如此地步了吗?在这篇文章中,将介绍DeepMind论文:A simple neural network module for relational reasoning,试着通过最简单的方式介绍这个最新的架构。

  从最简单的角度来说,关系推理就是学着去理解不同物体之间的关系(思想)。这种能力被认为是智能的一个基本特征。作者使用了一个图来解释什么是关系推理:

  作者提出了一种神经网络,其本质是为了捕捉关系(就像卷积神经网络是为了捕捉图像的特征)。他们提出了一个如下定义的架构:

  卷积网络可以通过图像学习到物体。这对于实际应用有很大帮助,因为从图像中推理远比用户手工定义物体数组更实用。

  在这之后,从CNN网络中得到的“物体“以及从LSTM网络中得到的向量被用来训练关系网络。每个物体对,以及从LSTM中得到的问题向量都被用作gθ(一个神经网络)的输入。

  本文也想通过正确的解读,来打破许多大型媒体关于“AI将会接管一切”的宣传,让大家正确的了解目前最好的方法能够做到什么程度。

(责任编辑:admin)
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