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改变目前基于经验主义“调参”的深度学习研究
急速飞驰 2019-07-09

  原标题:被Nature、CA-Cancer等顶刊同时引用,这篇国内期刊AI论文到底讲了什么?

  导读:FITEE出版的“2018人工智能2.0:理论与应用”特刊,一经刊发便在学术界引起广泛关注。其中,张拳石博士和朱松纯教授撰写的关于神经网络视觉可解释性的综述文章,成为AI领域值得一读的热文,发表一年多来,被引75次,其中包括Nature、CA-Cancer J Clin等顶刊。

  突破现有人工智能局限,迫切需要跨学科合作。为此,中国工程院院刊《信息与电子工程前沿(英文)》(以下简称FITEE)邀请来自计算机科学、统计学、机器人、医学等不同领域的海内外知名学者,就新一代人工智能的理论与应用展开深入讨论,出版了“2018人工智能2.0:理论与应用”特刊。

  近年来,作为人工智能的核心技术,以多层神经网络为特点的深度学习,在图像、语音、自然语言处理等领域取得了大量关键性进展。深度神经网络能取得如此辉煌的成绩,离不开其多层非线性结构强大的拟合能力。但也是由于这种复杂结构,对神经网络内部机理的解析困难重重,使其成为一个难解的黑箱。难以解释的神经网络特征表达,将对可靠性、可信任度、以及结果的准确性产生极大的影响。因此,深度学习难以被应用在诸如金融服务业等受到严格监管的领域,因为信任源于透明。澳门永利娱乐

  因此,可解释性深度学习已成为一个新兴科研领域,吸引着无数产业界和学术界的研究者投身其中。就像显微镜揭示了细胞一样,这些研究人员正在设计工具以洞悉神经网络是如何做出决策的。

  为此,FITEE邀请来自加州大学洛杉矶分校的张拳石博士和朱松纯教授撰写综述,介绍神经网络表示机制和可解释神经网络等方面的最新研究进展。

  张拳石,副教授, 上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心,2014年获东京大学博士学位,2014-2018年在加州大学洛杉矶分校从事博后研究,研究方向包括计算机视觉、机器学习、机器人、和数据挖掘。

  人工神经网络学科初创以来,学者们一直试图从不同角度解释神经网络。早期的研究往往从类脑仿生的角度解释神经网络的基本概念,或从模型优化算法的角度评测神经网络的表达能力与分析优化算法的优劣。

  第一,神经网络中层特征在语义层面的可解释性:(1)研究神经网络中层特征是否可在语义层面进行可靠地解释;(2)是否可将神经网络混乱的中层特征解构为语义清晰的基本概念;(3)是否可用严格的因果逻辑解释神经网络的预测结果;(4)是否可将神经网络表达转化为语义图模型。

  第三,在小样本条件下,基于神经网络可解释性理论,直接在中层特征层面对神经网络特征表达进行诊断和修复。

  第四,特征可解释性的一般性定义与评测标准。为面向不同数据类型的不同神经网络,分别提出体现可解释性问题本质的一般定义,并寻求理论建模方法,提出广泛适用的特征可解释性评测标准,指导其未来发展。

  第五,为神经网络中层特征的潜在表达能力提出理论建模,研究基于量化指标的深度学习方法,改变目前基于经验主义“调参”的深度学习研究套路。

  《信息与电子工程前沿(英文)》,原《浙江大学学报英文版C辑》,英文月刊,2010年从《浙江大学学报英文版A辑》分开独立成刊,同年被SCI-E收录。2015年开始与中国工程院合作办刊,改为现名,是中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。

  刊物近两年围绕信息工程领域各热点方向组织发表了10多个专辑专题,其中2017与2018年分别出版了两期人工智能专辑,正逐渐成为报导国内人工智能领域最新成果的前沿阵地。点击可下载两期专辑内容:

  2019年始,FITEE期刊发起了“信息与电子工程前沿论坛”系列论坛,目前已成功举办两届,分别在中国工程院与浙江大学举办,期刊与会议论坛合力,目标打造信息与电子工程领域高端学术交流平台。

  全年12期,个人及单位征订,请联系 杨树启编辑,电线全年期。返回搜狐,查看更多

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