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[科技前沿] 开放世界机器学习:探索未知与适应变化的智能之旅

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
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    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 2024-11-28 12:54:11 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    本帖最后由 xiejin77 于 2024-11-28 15:46 编辑 6 y) H% o; b% g8 _/ H; O) Q

    . d1 Z; }. b. |8 ?; n继续之前的一些人工智能相关的介绍,今天我们来探讨一个非常有趣而且前沿的话题——开放世界机器学习(Open-world Machine Learning, OWL)。这不是电影里的场景,而是我们生活中机器学习应用的一个重要发展方向。让我们从头说起,带你们进入这个神奇的世界。1 e# k$ Q. P+ G0 q# I
    1 C, L4 g1 y0 C0 d. N, C% j  B* F
    在传统的机器学习模型中,我们常常假设所有可能的类别在训练阶段都是已知的,这被称为封闭世界假设。这种假设在早期的图像分类、语音识别等任务中效果不错,因为我们可以提前将所有可能的类别都喂给模型。但现实世界可不是这么简单,新的物体、新的情况总是不断出现。这就引出了开放世界机器学习(OWL)的概念,OWL的目标是让机器学习模型在面对未知情况时,不会慌乱,而是能做出合理的响应。/ i6 u7 |" _3 i4 L
    + ~1 A8 W  l* H" \+ z
    OWL可以分为三个关键部分:未知拒绝(Unknown Rejection, UR)、新类别发现(Novel Class Discovery, NCD)和类别增量学习(Class-Incremental Learning, CIL)。
    ( T$ y1 c; [- ]) R' G& h
    % R; b% e& O) k8 ?: ]未知拒绝; @5 v* z+ x, X. ^
    首先,未知拒绝是OWL中的一个核心概念,当模型遇到无法确定的输入时,它会选择拒绝这个输入,而不是胡乱猜测。这就像是当你面对一道不会的题时,选择不答而不是乱选一个答案。举个例子,在自动驾驶领域,如果车辆识别到一个从未见过的交通标志,它不会盲目做出反应,而是会减速或停车,确保安全。未知拒绝技术的关键在于评估预测的不确定性,模型需要不仅有高准确率,还要有自我怀疑的能力。5 e, h* \6 V$ K' [3 R# ~

    0 p( x0 f8 S8 N3 U1 o  M目前的未知拒绝技术包括以下几种方法:
    6 G( p8 G1 p+ l- x4 I4 e  b/ z6 [+ N5 e8 e' e4 a) B
    基于置信度的拒绝:这种方法依赖于模型输出的置信度分数。当模型对某个输入的预测置信度低于某个阈值时,该输入被视为未知并被拒绝。
    0 k% Y( N1 k9 U& s. }2 L8 C0 m
    8 [0 d  L  |' v/ V: E( z/ I, N能量分数:在能量模型中,输入数据被赋予一个能量值,该值反映了数据与模型训练分布的一致性。能量值异常高的输入被认为是未知的。! [& e' O! P( u( s+ d' u, ~$ `
    $ B& F; X& o6 Q, C$ ^
    最近邻距离:通过计算输入数据与训练集中最近邻样本的距离,如果距离超过某个阈值,则认为该输入是未知的。) R& U# y# G; w/ v* ^3 _+ [, s
    ) v1 ^5 l" U5 z
    这些方法帮助模型在面对未知数据时做出合理的判断,确保模型在未知类别出现时不会过自信地做出预测。
    6 {0 m- U% {/ p9 ~7 G7 J& l$ M& ^, D3 x6 Q: b9 p! g
    新类别发现8 n. X. i) M' q: r& i) o
    接着,新类别发现是OWL的另一个重要任务,它旨在让模型能够识别出这些新出现的类别,并学习它们。这就像人类在生活中不断学习新事物一样。比如,医疗诊断系统可以通过分析大量新病例的数据,自动发现并学习新的疾病特征。新类别发现的方法包括:
    ) ^& k/ Q  H8 J* \2 |. s
    % o* B' o4 U% M8 N" E1 U基于原型的方法:这类方法通过在特征空间中寻找代表新类别的原型或中心点。这些原型可以是基于聚类的结果,也可以是通过学习得到的类别中心。: u5 }. d: q) q

    0 F% M3 x$ Y/ H1 M+ W& b基于聚类的方法:这些方法利用聚类算法来识别数据中的自然分组,并将这些分组作为潜在的新类别。聚类算法需要能够处理高维数据,并且对噪声和异常值具有鲁棒性。- x) h% o/ k' U# \

    . k- z4 ]# j* g2 F+ |5 ~& x3 U6 z基于生成模型的方法:生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等生成模型可以用来学习数据的潜在分布,并生成新的数据样本。这些方法可以帮助模型探索和理解数据的多样性,从而发现新的类别。. p, c# N0 h/ W0 m, R* m

    6 W3 g) p8 r8 H! R% R6 u2 D* S0 i7 D通过这些方法,模型能够从数据中挖掘出潜在的新模式,实现对未知类别的识别和学习。$ y5 Z! H, N9 i

    $ @6 l. A$ Q1 V" j: c$ |' Y6 d类别增量学习8 p  @( \( N  K' i2 e3 w4 b
    最后,类别增量学习则是OWL的一个关键组成部分,它允许模型在保持对旧类别知识的记忆的同时,学习新的类别。这在AI聊天机器人中非常重要,它们需要在与用户的对话中不断学习新话题,同时不忘旧有的对话模式。类别增量学习面临的挑战是“灾难性遗忘”,即在学习新知识时忘记旧知识。解决这个问题的策略包括:
    * _7 q: h( z$ Q- J6 o0 v1 A, B! G  ~: T/ }# S$ {
    基于正则化的方法:通过在损失函数中添加正则项来约束模型参数的变化,从而保持对旧类别的识别能力。
      V( I) x  D. U+ F0 h$ K/ l) l( C" |
    0 O4 j' E2 W6 O; I基于记忆回放的方法:这些策略涉及存储旧类别的样本或其特征表示,并在训练新类别时重新使用这些记忆。
    0 O$ F; \2 w  L" q# @4 e6 i
    ) T/ f! u4 _, |基于特征适应的方法:这些方法通过调整模型的特征提取器来适应新类别,同时保持对旧类别的识别。例如,通过冻结部分网络层或使用可学习的查询来实现。) L2 r4 d5 f# O' x1 R! ~
      Z( l% x4 [& _) V8 |
    这些策略确保模型在学习新知识时不会遗忘旧知识,实现了对新旧知识的平衡学习。
    ( a4 \, o  W( D* a% P+ i+ M- f/ D7 S
    OWL的实际应用& u% Y5 h" Q' J0 B+ l9 w7 a
    现在,让我们看看OWL在现实中的应用:
    - A2 Z* Q. M9 B' C7 Y& c" L
    6 i: v: Z) M+ }& z自动驾驶:车辆需要在不断变化的道路环境中做出快速决策。OWL技术让车辆在遇到未知物体时能安全停车或减速,同时学习新的交通模式。例如,车辆可以通过OWL技术识别出新的道路标志或路障,确保行驶安全。
      b4 B* F! J2 F. R6 |- k* j% _4 Y9 E$ ?$ t. u) f& W/ S
    医疗诊断:OWL使诊断系统能识别新出现的疾病,同时保持对已知疾病的诊断能力。这在面对如COVID-19等新型疾病时尤其重要。通过OWL,诊断系统能够在新疾病出现时快速学习其特征,提供准确的诊断。
    , x5 C- W0 `' }4 _5 h: l
    - l( F0 B9 L$ U0 c  `: XAI聊天机器人:聊天机器人需要理解和回应各种问题,包括那些超出其训练数据的问题。OWL技术让它们在面对新话题时也能自如应对。例如,当用户提问一些新出现的热点话题时,聊天机器人可以通过OWL技术快速学习并给出合理的回答。# B1 c! [3 w& s/ f1 p
    ' k% h1 n' W! n$ n: L8 T7 H# S' Y
    未来展望- a% O1 S# C" q6 v
    未来,OWL的发展方向很令人兴奋:
    % {- N7 L6 v) l
    - I4 Z4 M4 t, F; I! Y7 j构建通用OWL框架:我们希望能有一个统一的框架,能够处理所有OWL的关键任务。这种框架将利用大模型的能力,将复杂任务分解为更小的子任务,然后高效地处理。. |) E, ?' B% \; o9 c: H6 t

    " _1 [0 I+ m, |& c8 u4 ]7 d结构化数据与OWL的结合:OWL不仅仅应用于图像或文本,还可以处理结构化数据,帮助我们更好地分析和理解数据中的关系和模式。例如,在金融领域,OWL可以帮助识别新的交易模式或欺诈行为。
    7 u( M, [0 M, W# F: I& d6 u1 R* F( E  b* V6 F! h7 b1 n+ P
    与强化学习结合:通过结合强化学习(Reinforcement Learning),OWL模型可以更好地在动态环境中做出决策,适应不断变化的需求。, @! w7 }/ t( M0 r8 |1 X( U

    1 \/ i/ A7 R1 g. g" @多模态学习:OWL可以扩展到多模态学习,处理文本、图像、音频等多种数据类型,实现更全面的理解和学习。
    3 G* C2 n8 e# ]$ D( r6 M; f
    9 P7 N, [+ U) [" ?7 j3 M2 b: c6 e总之,开放世界机器学习为我们提供了一个更加智能、适应性强的人工智能系统的蓝图。随着技术的进步,我们也许可以期待在更多领域看到OWL的实际应用。9 K2 G2 d8 C, v6 Q$ d

    ! ?2 {2 m) N7 A5 n1 _5 i原文链接

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
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    [LV.1]炼气

    沙发
    发表于 2024-11-29 12:31:27 | 只看该作者
    , q1 @. M7 v4 s5 k
    深入浅出,学习了/ a* U- [3 i7 J+ R$ A  E, [) J

    , x5 I$ f' c$ R9 I  n+ q4 }
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