摄影测量的若干进展SomeProgressin.ppt

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2、超越深度学习朋友圈热传 朱松纯的长文浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一,朱松纯是谁?,1968年出生于湖北省鄂州市,1996年获美国哈佛大学计算机博士学位现任美国加州大学洛杉矶分校 UCLA 统计系与计算机系教授,UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。 三次问鼎马尔奖。在1990年代率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究,提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法,发展了广义模式理论 General Pattern Theory。在认知科学领域,如视觉常识推理、场景理解及人工智能等领域做出重要贡献。自2010年以来,两次担任美国视觉、认知科学、AI

3、领域跨学科合作项目MURI负责人, 并负责多个美国DARPA项目。对科研具有很强的前瞻性,长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。,朱松纯的长文,朱松纯的长文,人工智能的认知构架:小数据、大任务范式,一只乌鸦给我们的启示,把坚果子放到路上让车轧,碾碎后安全的取食,人工智能的认知构架:小数据、大任务范式,智能系统的根源:物理环境客观的现实与因果链条智能物种与生俱来的任务与价值链条学习的过程与驱动力外来的数据,即外部世界通过各种感知信号内在的任务人类智能的小数据、大任务范式“劳动创造了人”=任务塑造了智能,砸核桃,环境:看到一只核桃价值链条:我饿,核桃好吃任务:核桃壳硬

4、,我咬不开用石头砸用锤子砸用门夹.乌鸦:我没有手,背后的知识:比核桃硬的.,小数据学习的成功案例,D. George*, W. Lehrach, K. Kansky, M. Lzaro-Gredilla*, et al. A generative vision model that trains with high data efficiency and breaks text-based CAPTCHAs.Science,26 Oct 2017 (IF: 37.205),小数据学习的成功案例,RCN(Recursive Cortical Network)在多个CAPTCHA数据库中,获得了极佳的成绩:reCAPTCHA:66.6%BotDetect 64.4%Yahoo: 57.4%PayPal: 57.1%整体上以300倍的数据有效性(data efficiency)击败了深度学习的卷积网络模型。其中,在reCAPTCHA上,对于每个字母,RCN仅使用5个训练样本,而深度学习卷积网络模型达到相似的成绩使用了二百三十万个训练样本。,

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