廠家提(ti)供(gong)信(xin)息 　　記者從天津(jin)大學(xue)獲(huo)悉，該校胡清華(hua)教授(shou)團隊近日(ri)在人工智(zhi)能深度學(xue)習(xi)領域取得重要進(jin)展，首(shou)次提(ti)出“廣義多(duo)視(shi)圖學(xue)習(xi)框架”理論，有望改良(liang)“機器深度學(xue)習(xi)”局限性，創造真正實(shi)現“早期(qi)融合、分析思考”的“智(zhi)能大腦(nao)”。相(xiang)關研究(jiu)在新一期(qi)全球人工智(zhi)能領域權威(wei)期(qi)刊(kan)發表。

廠(chang)家　　深(shen)度(du)學(xue)習(xi)是(shi)讓機器變得(de)更加智能的(de)計算(suan)方法(fa)，其原理(li)即針對圖像、聲(sheng)音和文本等數據(ju)進行表征(zheng)學(xue)習(xi)，模仿人腦機制(zhi)來解釋(shi)這些數據(ju)，從大量實(shi)例中獲(huo)取(qu)數據(ju)、學(xue)習(xi)任務、分(fen)析(xi)(xi)結論(lun)。目前，主流的(de)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)“并不聰明”，存在著分(fen)析(xi)(xi)結論(lun)片面、難(nan)以得(de)出規律性(xing)認識等缺陷。如(ru)(ru)何(he)將復雜的(de)多源信息(xi)協同(tong)起來進行數據(ju)分(fen)析(xi)(xi)？如(ru)(ru)何(he)讓機器實(shi)現“眼觀六路、耳(er)聽八方、融合思考”？這是(shi)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)研究面臨(lin)的(de)艱(jian)巨挑戰(zhan)。

廠(chang)家　　胡(hu)清華團(tuan)隊率先提出的(de)(de)“廣義(yi)多視(shi)圖學(xue)(xue)習(xi)(xi)框架”算(suan)法，創(chuang)新性地提出了(le)“多源信(xin)(xin)息早(zao)期融合(he)(he)(he)、與特定任務(wu)聯合(he)(he)(he)學(xue)(xue)習(xi)(xi)，拓展信(xin)(xin)息融合(he)(he)(he)方(fang)向(xiang)”的(de)(de)研究(jiu)思路。與以往的(de)(de)人工智(zhi)能(neng)深度學(xue)(xue)習(xi)(xi)算(suan)法相比(bi)，“廣義(yi)多視(shi)圖學(xue)(xue)習(xi)(xi)框架”的(de)(de)創(chuang)新主要(yao)有兩方(fang)面：一是實現了(le)跨平臺、跨維度的(de)(de)信(xin)(xin)息“早(zao)期融合(he)(he)(he)”，將不同領域(yu)的(de)(de)大數據匯總成為立(li)體(ti)的(de)(de)“綜合(he)(he)(he)網(wang)絡”；二是構(gou)建了(le)讓機(ji)(ji)器(qi)“自覺學(xue)(xue)習(xi)(xi)”的(de)(de)數學(xue)(xue)模型，不再對大量數據進行“堆(dui)砌式分析”，而是通過(guo)對綜合(he)(he)(he)網(wang)絡數據的(de)(de)合(he)(he)(he)理(li)分析，得出精簡的(de)(de)規律(lv)性認識，甚至(zhi)能(neng)夠對復雜(za)任務(wu)進行預測和判斷，有望實現機(ji)(ji)器(qi)從“深度學(xue)(xue)習(xi)(xi)”到“融合(he)(he)(he)思考”的(de)(de)飛躍。