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1、找啊找啊找木偶，图灵奖得主G.Hinton第一篇论文曝光！|GeoffreyHinton译者|李倩编辑|一一出品|AI科技大本营ID:rgznai100摘要针对在具有重叠构造的透明矩形中寻找木偶这一问题Hinton大神想到使用松弛算法通过从冲突部分解释网络中提取全局最正确图形的方式找木偶。介绍该程序的输入是透明矩阵的四个角坐标见图1。要找到木偶模型的最正确实例化的难点在于假如我们只考虑一个矩形及其重叠的矩形那么每个矩形可以是几个不同的子木偶组成或根本不存在子木偶所以必须通过找到全局最优解释来解决部分模糊性的问题。本文介绍了怎样使用松弛方法而不是将所有部分可解释的空间组合进展显式搜索。松弛方法有
2、以下几个优点1.利用并行计算可以快速地找到全局最优解释。在计算部分可能的数量上需要的时间不是指数级的因为组合没有被显式处理。2.所需的计算空间只随着可移植性的数量线性增加这使得该方法优于全局搜索以及宽度优先并行搜索方法并且宽度优先并行搜索方法存在组合爆炸的问题。3.该方法提供了全局最优解释而不仅仅是像启发式搜索那样只是得到一个可用的解释。图1a有一些额外矩形的木偶图1b使用松弛方法之前以及之后的矩形的部分假设。第二列表示图片的方向直接相关的感悟在下一列显示。木偶模型该木偶由15个矩形部件组成具有如下性质以及关系1.每一局部都有近端以及远端。其中近端是指最接近头顶的一端。对于每个部件沿近-远轴的
3、长度必须大于其宽度。2.躯干必须比所有的上肢部件都要宽而每一个上肢部件又必须比与其相连的下肢部件宽。此外头部必须比颈部宽。3.头部的面积必须大于颈部下肢面积必须大于双手或者双脚。4.相连的部件必须以正确的方式重叠。每个部件只能指定一个区域是否重叠而不能指定多个区域。大腿以及小腿之间连接的标准如图2所示图2c展示了一些正确重叠的例子以及存在近似误差的例子。图2a四个区域的感悟表2b展示膝盖区域关系的定义图2c两个令人满意的膝关节例子(上)以及三个有近似误差的例子下。箭头表示远端近端方向。大腿总是这两条腿中较宽的那条。木偶模型是非常随意的但是必须使用比简单连接更复杂的规那么来防止出现如图3所示的情
4、况。一种比拟灵敏的方式是只要其余部件仍是合理的允许扩展一些连接或者比例。这方面的影响将会在后面进展讨论。图3一种矩形的配置具有与木偶一样的连通性图但具有不同的关系以及比例不完全木偶感悟器是一种数据构造该数据构造可以表示木偶部件的矩形解释并且有插槽该插槽被其他相关联的感悟器所填充。关联关系也由数据构造显式地表示数据构造有两个点每个点对应一个相关的感悟器。当图中没有完好的木偶时会发现存在不完好的木偶即一些感悟器中有空插槽的木偶。假如给程序一些评估不完好木偶的方法那么它可以做同样的事情这样当有更好的选择时它就可以防止糟糕的全局解释。目前知足以下约束条件并且拥有最多关联关系那么被定义为最好的木偶1.一
5、个矩形只能表示一个部件。2.除了大腿以及上臂可以有两个插槽外没有一个插槽可以由多个关系填充。3.任何类型的部件被实例化的次数都不能超过它在模型中出现的次数例如不能有两条以上的大腿。4.除非感悟器存在否那么关系不存在。改善部分网络构造由于木偶的潜在不完好性导致很难排除部分的任何感悟因此采用替代方法从强烈暗示特定感悟器的部分配置开场管理它们。在这些核心元素中通过尝试填充与已存在的感悟相关的空闲时隙来增长网络。假如这样做失败了并且有适宜的重叠矩形那么使用与新创立的感悟器的关系而这些新感悟器的其他槽作为进一步的生长点。假如模型的最正确实例化至少包含一个核心元素那么生成的网络将包含所有必需的感悟器。它还
6、将包含许多其他的槽一些槽将由几个竞争关系来填充见图1b。然而一般来讲以这种方式开展起来的网络要比由所有部分可能性组成的网络小得多。感悟器之间的互相作用并行处理必须生成非常多的部分可能性结果以确保生成正确的可能性结果因此除非有快速排除不正确结果的方法否那么将不具有并行计算的时间优势。简单的本地竞争是行不通的因为正确的感悟有时会有一个更好的部分选择。但是假如感悟器也被允许通过他们的关系相互帮助那么可能会通过网络传播来帮助一个全局一致但部分较差的感悟见图4。这种类型的系统其中全局形式从部分互相作用中产生作为格式塔现象的根底是有吸引力的但假如系统快速到达稳定状态并且有一些最正确形式出现那么这种系统很有
7、意义。图4松弛法是将A解释为大腿而部分最优选择的结果是小腿。偏好约束网络找到最好的木偶相当于要从节点是感悟器的网络中提取并且关要知足某些约束的最正确子网。假如子网的值可以表示为其各个节点的首选项的以及并且假如约束等于可能状态空间中的超平面那么可以使用松弛方法。每个节点都有一个介于0以及1之间的实数也即可信度。该值不应与偏好相混淆可以解释为节点正确的概率即最正确一致子网的一局部。约束条件是可信度之间的不等式。例如n或者m表示为其中c(n)是节点n的可信度。节点的可信度可以表示为多维空间的轴。可信度分布是空间中的一个点是对每个平面的响应。为了知足不等式约束条件一个点必须位于相关的超平面或者其一侧。
8、知足所有约束条件的状态称为合法状态超出空间区域就是凸多面体因为它是超平面以及半空间的交集。应用关系到木偶图片对于木偶中不完好的局部给出了对该木偶最正确实例化的定义。关于可信度的约束条件表达式如下1.矩形的感悟关系式2.竞争关系表达式3.模型中出现n次部件的感悟关系式4.两个感悟器p,q之间的关系式讨论用来提醒松弛法原理的任务在许多方面都得到了简化。一个容易改良的点是缺乏对膝关节以及肘关节连接角度的关注。一个好的木偶模型需要肘部向一个方向弯曲膝盖能向另一个方向弯曲进而利用这些知识制造出更好的木偶。这种类型的约束的理论意义在于它是非部分的就像对于上下文无关语句来讲数字一致性标准是存在问题的(Lyo
9、ns1968)。针对上述问题解决方法是引入全局节点来表示木偶的边。这些边节点之间通过排他或者约束进展互相关联每个关联通过物体隐含约束条件关联到其他全局边节点。如今最好的实例是有兼容的膝部以及肘部。某情况下这是一个太过苛刻的约束条件因为在现实中有折断的胳膊肘总比没有的好。因此引入了没有额外限制的可选弱关联这样会以及有较强关联的互相冲突。所以假如有更好的偏好设置好的手肘要优于差的手肘但是差的手肘不会优于任何其他手肘。原文链接:/cs.toronto.edu/hinton/absps/puppet.pdf*本文为AI科技大本营编译文章转载请联络微信1092722531CTA核心技术及应用峰会5月25-27日由中国IT社区CSDN与数字经济人才开展中心结合主办的第一届CTA核心技术及应用峰会将在杭州国际博览中心隆重召开峰会将围绕人工智能领域邀请技术领航者与开发者共同讨论机器学习以及知识图谱的前沿研究及应用。更多重磅嘉宾请识别海报二维码查看。CTA深度培训已经开课主会议倒计时1天少量余票即将售罄欢送点击浏览原文购票参会更多详细信息15101014297备注“CTA解析票务和会务详情。推荐浏览危机加剧ARM釜底抽“芯华为腹背受敌点击浏览原文解析CTA核心技术及应用峰会