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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
    2 O3 T$ w. r& C1 v2 H  v8 K
    $ {5 D( ~; O/ f/ P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。( W0 n( F+ J- k' p

    9 k* O6 ~- c) G' ]/ p6 z, C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。7 L7 v- y  b! N; Z9 b, l5 S
    8 c, `, W1 p& U  s5 s* I  Q
    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)。
    1 g( {) \  r! z8 _
    8 R' K# g2 X$ O! J未知拒绝0 \1 N- ]6 F2 Z5 P# b# B, R# e
    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。
    9 I; ?+ X6 w* u: Y2 j& r9 J# ?" t9 k0 R8 z' B1 ~" ^+ k
    目前的未知拒绝技术包括以下几种方法:
    + z9 n2 R8 J; S! s* r. A9 W' f5 L# v/ y% [9 G
    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。& |8 b/ r. t1 I; j* m7 m
      T0 {% x# k6 b) |& i9 D" R3 d6 g
    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。& c' @9 @: f( G$ t
    ' d4 H7 d% ?  \: v
    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。
    ; f, F  d0 n9 q& i
    : \' \" O8 Y) {5 R% _. g- a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。
    & K3 M2 s; J& T) H% e4 t8 f4 ]4 c  x3 b: o! [  F( h
    新类别发现6 @: E) p% l/ R5 L) }# ^
    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:+ m( Y0 |- r9 S9 l

    2 ?% ^3 Z% H; a) I, X4 t$ X9 Y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。
    ! T* t. ~& A8 g  \1 M
    % g$ ?8 a7 U# d+ g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。# e* o2 ~8 b2 r2 T9 M

    : W7 W3 `1 s+ p% Z( I# F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。$ c5 O# J! o: z0 j1 _

    1 a: J9 J$ m% B* V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) Q; E4 v3 a3 @" A
    . Y& B' n4 d+ v+ P& c% M' w类别增量学习
    ) I, n' {( M& a: q2 M7 s3 C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:
    / @4 f9 g. j) F- _& h8 n# }+ w& m1 [' b/ W
    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。
    1 G9 ]0 [  \3 l, W8 l
    $ c# y/ a$ ], o/ C6 p, t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。
      D# t2 W* o  J3 Y3 O* u0 M7 m( [# R, Q5 ^7 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。" L, I4 y2 A% u# [$ v/ U* z* o
    8 G  i* w% m( W
    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。; C. R8 Z8 Q; A, d! @

    ( s  b4 W: m+ ^6 S$ m" YOWL的实际应用
    ) m, f5 h( z2 o5 s  J- ^' }0 _现在,让我们看看OWL在现实中的应用:
    4 J! h. i% e) x" D3 L
    5 X  [9 v* m6 s  t+ O/ I. e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。
    ( E! v7 W3 S8 X. S4 v1 c
    , x  _0 Z! n* G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。
    : d. ^: n. {; U) H: L
    " P4 J# r; [9 h0 @: U  x9 tAI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。
    ; ]# T" L8 l9 F7 E1 q! U& l4 d, F" p
    6 I% l2 g& k; b) r* Y! L未来展望1 o9 V: ~0 _, G6 o$ a% W8 S( N8 n* T
    未来,OWL的发展方向很令人兴奋:9 t* b5 s1 B: [3 v$ `

    1 {* \& F% c; F1 Z! R3 d- t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。
    7 z" I6 ?7 T; k/ U& t& ~) Z* k4 a& K$ c$ a6 ^/ q  }. u1 T
    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。
    " V7 o& L% H# e* `6 ]- m
    $ g" K# l+ J9 ?4 m$ 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。' R) P4 {1 Q- f  R& F
    4 M3 g$ N; `! |% i
    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。
    ) @! ^* r$ C- o8 j# X% O7 ^; M2 h& B8 U' h$ F( r
    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。0 U$ J, _; o1 O  }( Q- W( K. w

    8 f6 S7 O/ _+ r& x# B2 o1 h/ a原文链接

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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
    ' L! P0 D: m  s
    深入浅出,学习了
    ; z$ y0 n8 ~$ b7 y8 F4 E* \1 s: y, s" }& c
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