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AAAI2017最佳论文出炉!(附PPT)|AAAI2017

编辑:yabo官方网站 来源:yabo官方网站 创发布时间:2021-06-10阅读40026次
  本文摘要:华军软佳园-AI高新科技评价盟军报道:英国太平洋时间2月8日早晨8:30,在美国旧金山的AAAI2017交流会进行了最好论文的颁奖盛典。

华军软佳园-AI高新科技评价盟军报道:英国太平洋时间2月8日早晨8:30,在美国旧金山的AAAI2017交流会进行了最好论文的颁奖盛典。最好论文授于给了斯坦福学校的RussellSteward及其其老师StefanoDrmon撰写的论文《Label-FreeSupervisionofNeuralNetworkswithPhysicsandDomainKnowledge》。该文章内容从不明的关联(如物理定律)需从,根据键入必不可少合乎物理定律的管束来训炼通过自学。论文概述在很多深度学习运用于中,携带标签的数据信息总数较少,而想获得更强的标签务必成本昂贵的成本。

大家引入了一种新的神经元网络监管自学方法,有别于应用必需得到輸出-键入对的必需实例的传统式计划方案。这类方式根据特殊的约束条件来登陆键入室内空间,而这种约束条件来源于此前的特殊行业科技知识,比如不明的物理定律。

大家展览了这类方式在现实世界和模拟仿真人工智能算法每日任务的实效性。运用这类方式,我们可以在训练样本没携带一切标签的状况下,成功训炼了一个卷积和神经元网络来检验和跟踪目标。这一方式还能够贞着提升对标识的训炼数据信息的务必,并另外带来了将先验科技知识编号为必需的损失函数的挑战。(论文全文查看网站地址:http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2017/PreliminaryPapers/12-Stewart-14967.pdf。

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PPT全文在颁奖盛典后,RussellSteward进行了有关这篇论文的详细介绍。下列是其详细介绍的PPT全文:互联网大数据是好产品,但“大标签”不容易给你痛苦不堪。那怎么办呢?我们可以运用约束条件并非标签。

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1.建立从f:X→Y的映射。2.通过自学怎样跟踪物件轨迹。约束条件是键入結果(依照物理学标准)必不可少是一个双曲线。

3.预测分析与标识的比照。4.推算出来f(xi)值。下边荐2个事例:事例1:预测分析仍未标识的照片人士的水准方向事例2:预测分析照片否包含超级马里奥和水蜜桃结果我们可以用以不明的高级恒定性关联来训炼支持向量机。

因此 ,相比起打标签,高级恒定性关联要更为必需。伴随着将来更为多普遍关联的挖到,确信将来在这里一行业不容易具备更强的运用于经常会出现。

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