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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
  • 签到天数: 227 天

    [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 0 G+ f8 W. {$ b( s

    $ ]- ^; V4 n7 W0 |% Q* a1 T1 d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。
    4 ]' d+ V3 R0 k* h5 F& Q3 v- ]4 r- M5 k0 Q
    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。; E3 h. B: ]! t& D
    $ J- J4 W2 T9 F1 q6 L1 C3 j/ ]2 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)。. N) H' d% a3 m: ^

    & n$ z; Z4 S! v: c未知拒绝  ^* U9 G3 B7 f! 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。
    8 k2 l4 ~9 y6 a0 {# g
    1 ?0 h8 [. w+ e1 y& U( j5 L, |$ Z' u目前的未知拒绝技术包括以下几种方法:
    5 ~% p1 [9 A: L% a3 ]
    ( q- ~7 J( [: M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。
    2 N7 e! B; v5 }- p8 g
    6 T5 [7 E( v8 |  L5 b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。
    0 Q* p& u" \. U+ P2 M  j' V
    8 u( C- I; z& `* m+ F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。
      a1 h, ~7 E1 c2 U7 k+ B% X3 r% R# h: U; c
    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。
    ; |# `( L1 u8 r/ l
    1 `5 Z* W8 ^- j& o' f, D新类别发现7 n2 B) c, b+ |# _1 X, K6 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:
    + S1 S( F% `( O) o: j
    - h0 Z2 e  d) [  [, C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。( ]0 K7 P' h$ u" ]) b
    * R! |3 T- e% q% b. f
    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。
    $ v1 \( w" z- T4 |% {( {( `$ W# l
    . Z0 E& e  m4 l( X% z$ N- r  d+ R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。
    ( D; D+ v6 p5 ?+ _( t$ @+ c1 J7 m/ O/ K% d( k8 h8 \
    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。9 P4 Q2 n( H# X$ A
      V5 R# H/ C3 ~& r
    类别增量学习
    ( s: S3 @; Z8 D' `6 v; c! W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:) m' k& ~0 E4 t$ T6 Y! X
    : C$ x/ Q2 y" s: n4 v; K, _; U
    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。( X3 [  r2 c# K  J. L4 ?6 I
    $ X* ]$ d; `! i1 I, ~; v; |: S
    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。' r" C" N8 ~$ a; C) P
    ; w. W% ?2 x: B
    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。( R- h% V0 ?- V% Q. a" _  t" |

    / C) u4 g  t- Q) l0 I9 I5 e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。& M5 f) N+ Y$ g) s0 P) \

    + A9 g" x4 n8 K; x3 i0 DOWL的实际应用
    ; N' q9 z1 O, F0 v, R1 l6 E2 g8 ~  O现在,让我们看看OWL在现实中的应用:8 y: a4 e- P4 J+ t# K, z% m
    9 B. }/ J, C& _; L
    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。
    ' A7 M: z4 j# R
    5 S$ l4 q8 A2 O( {# M/ w0 e- v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。/ p5 O' D9 Z. _7 Z+ i: {

    2 B  S% U. |7 g* i, L  R: O5 vAI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。
    5 u0 i1 }1 v2 Q7 e. Y0 C4 l9 c/ C* l4 O6 S1 q" ?% x
    未来展望
    : _. p& d& q3 o: ~# C6 x未来,OWL的发展方向很令人兴奋:
    / R- n4 [& U" z  P% _# R( L3 c- k( y9 \9 |% 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。
    ( W1 T3 H, h. e- M% A. T* m& h  L* F' C5 a9 ]
    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。
    / L0 y' \  v: m' a
    3 L# _4 {- f  I1 l; [: L. ?: ]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。$ A- e3 j5 S6 F; j

    * l( n2 C9 {- p+ O1 D- ^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。- T5 V* G: ^$ v1 e0 h6 P
    - h8 N, M" R' u5 P
    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。- ?, v$ E! F8 F; `) @* `
    " N% X2 ~+ W$ \" ^
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]炼气

    沙发
    发表于 2024-11-29 12:31:27 | 只看该作者

    3 ?! q2 N0 M2 |* O0 }/ l深入浅出,学习了& p1 X9 y1 W4 ]  l& l! u

    : q- ?* l1 c# m$ B! i* n# |4 O: w
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