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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
    & ^6 X: I2 c$ k( D# l8 ^; ]2 S" k* u1 @: \5 @  F. }( n! E
    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。0 ]. R6 C2 {" i

      s4 D3 g. W& s  c4 |9 s( o7 n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。
    % b4 P/ \% a: ~  V1 L# y7 a% T$ v' E, s( J) }1 `+ s/ @) ^
    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)。- M( j. |& {% T0 h
    - B7 k( z, c2 K, B. f3 H
    未知拒绝; x0 A: ~% u* [+ y
    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。
    " T% g3 d& N3 y% p/ e5 W. I. W
    目前的未知拒绝技术包括以下几种方法:" {4 i4 Y( A$ w+ |" B

    & O+ e3 I+ N% v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。
    / e0 s) ^+ C- z; s! g2 Y* h; x$ q2 ~, }* t; h# z
    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。2 [0 p. y4 _3 i3 W7 w

    0 c" {  g3 g( b2 p" e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。  l' N4 M* R7 H. P, a- f1 c
    # z; D% ^2 `! l% g
    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。. j0 S0 T& B. ^/ i
    ; N% z2 l5 U  g- `/ K, ]
    新类别发现
    ! Q/ A# t" U% s! Q$ R. S' x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:& [& y( b2 A* S

    $ K$ g2 @# w7 ?3 `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。1 y. ?2 J9 @; K; U
    * D9 S+ z; l2 T0 [1 @
    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。
    ' e3 ~, O1 u8 N" Z; `4 H& L" 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。
    ; V" q4 z& ~# j/ [: O% T
    8 {3 ^. d* k: t6 ?( r- w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。& V) D$ M2 A4 `3 Z

    % I5 p$ v1 Y; b) H8 a类别增量学习) Q6 g# B9 K6 a( D2 K) S4 h
    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:
    , b1 f2 i1 _6 t+ h7 U4 W; Q% |
    ) ~9 Q3 U$ j( C& @: j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。; b# w) S2 j0 o: d7 J/ ^4 ^
    1 a7 n2 N2 V9 \' H2 H( z
    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。' n6 m2 m! V0 S* Y+ X- I" ~
    ; M$ a6 O- V' B- L' y6 p3 G
    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。' ~! I/ y4 j& K* k2 m2 Z( c9 i) y' o
    9 K8 E9 [6 G3 a$ Q  Z
    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。
    ( B- F4 v9 L* Y: T$ F
    * g/ {  g1 Y( zOWL的实际应用
    $ s- ?4 Y5 K, K现在,让我们看看OWL在现实中的应用:9 r1 E$ H' u4 f, h* M. r
    # R. b7 N# j  C; Y
    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。
    ; |8 K6 N) i% C! v% A( L! g$ @- ~7 d
    ! W0 o, J' f: X) Z7 I; k% J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。
    - E" ?0 L8 {3 c4 q( z/ L+ H
      z; B" `3 U: `+ LAI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。: @9 s  A) h: `' Z% Z  U

    / j. H* K$ ^, a+ [7 p9 K未来展望
    , E& n" h" ?- ?# T' r: ^未来,OWL的发展方向很令人兴奋:1 {$ |" V: j2 e9 O# {
    0 r5 Z1 L7 m) N4 Y* i# p& J" R
    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。
    & t; A4 Q7 D# [. Z
    9 E' M9 Z9 x* H( h: B# l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。
    - \' c# x: C8 j% [7 V, W! u. `7 w, u/ H. c) m
    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。3 f% h/ a# D( J) R
    ; x4 R4 k. A% m( F8 U
    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。
      h' a- v/ S* m
    " e8 k3 {( k2 o' g9 N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。( F* h% |6 B0 q6 C$ G
    ! U% ?, u/ N+ y" B# N( j" Z
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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

    : \# t* v* h( M$ s1 U5 F; m& `, m深入浅出,学习了7 ^- _  u/ }$ I9 D. l

    6 ]/ t9 B) p+ s$ f; O" x3 m1 J: r
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