2月22日科学家们一直在寻求制造能够像人类一样看世界的计算机
不如笑着放手
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这些努力导致了他们自己的研究领域,统称为计算机视觉。计算机视觉的早期工作涉及符号人工智能的使用,这是一种软件,其中每条规则都必须由人类程序员指定。问题是,并非人类视觉设备的每个功能都可以用明确的计算机程序规则来分解。该方法最终取得了非常有限的成功和使用。
另一种方法是使用机器学习。与符号人工智能相反,机器学习算法被赋予一个通用结构,并通过检查训练示例来开发自己的行为。然而,大多数早期的机器学习算法仍然需要大量的人工来设计检测图像中相关特征的部分。
另一方面,卷积神经网络是开发自己的特征检测机制的端到端 AI 模型。训练有素的多层 CNN 以分层方式自动识别特征,从简单的边角开始到复杂的对象,如面部、椅子、汽车、狗等。
CNN 最早是在 1980 年代由 LeCun 引入的,他当时是多伦多大学 Hinton 实验室的博士后研究员。但是由于它们对计算和数据的巨大需求,它们被搁置了,并获得了非常有限的采用。CNN 花了三年时间在计算硬件和数据存储技术上取得进步,才能充分发挥其潜力。
今天,由于大型计算集群、专用硬件和海量数据的可用性,卷积网络在图像分类和对象识别中找到了许多有用的应用。
承蒙时光不弃 2023-08-15 16:27:39
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