【人工智能 青年科学家 报告 课件】《基于域自适应的小样本学习》
机器学习课件ppt
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
人工智能导论课件4 计算机视觉_2019
须识别出图像中的对象及其特征，如形状、 纹理、颜色、大小、空间排列等，从而尽可 能完整地描述该图像。
计算机视觉典型任务
计算机视觉典型任务
区分计算机视觉与其相关领域 • 图像处理
图像处理旨在处理原始图像以应用某种变换。其目标 通常是改进图像或将其作为某项特定任务的输入，而计算 机视觉的目标是描述和解释图像。例如，降噪、对比度或 旋转操作这些典型的图像处理组件可以在像素层面执行， 无需对图像整体具备全面的了解。
• 还要标出每个对象的边界。因此，与分类目的不同，相关模型要具有像素级的密集预 测能力
计算机视觉
• 计算机视觉典型任务 -图像分类 -定位 -目标检测 -语义分割 • 图像处理基本原理 • 计算机视觉基本原理
-通用策略 -现有数据集
• 目标检测原理及模型
-边界框、锚框 -F-RCNN -YOLO系列 -SSD
目标矩形框 – 例如，人脸检测（人脸为目标、 背景为非目标）、汽
车检测（汽车为目标、 背景为非目标）
计算机视觉典型任务
• 语义分割（semantic segmentation）
– 需要对图像的每一个像素点进行分类 – 这里的类别为：多个目标类别和多个非目标类别
• 左边为输入图像，右边为经过语义分割后的输出图像，该模型不仅要识别出摩托车和 驾驶者
• 语义分割
-目标识别 -目标追踪
图像处理基本原理
图像
• 什么是图像？
光学图像 Lena
IKONOS卫星 光学图像 423mile 高 16000miles/h 1m分辨率 EP－3, 海南陵水,01-4-4
大脑断层图 像
25km x 75km
基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型
基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型作者：唐义承纪惠芬来源：《计算机时代》2023年第10期关键词：廣义零样本学习；自编码器；对比学习；多模态0 引言在计算机视觉领域，传统的机器学习逐步向深度学习方向发展。
监督学习模型在有大量标记数据的情况下已经能够取得卓越的表现。
但是，由于有标签的数据收集费时费力，同时对每个类别的图片都需要人工来标注，这将大大提高深度学习的成本。
为此，零样本学习成为了近年来的热门课题，已被广泛用于解决现实任务中出现的难题。
在传统的零样本学习设定中，我们利用语义信息建立可见类与不可见类的联系，将可见类中学习到的知识转移到不可见类中，进而，完成对训练过程中没有出现过的不可见类的识别。
然而，在现实的分类情境中，需要同时对可见类和不可见类进行分类，这被称为广义零样本学习（Generalized zero-shot learning，GZSL）。
最近，越来越多的方法采用了基于对抗生成网络（GAN）[1]或变分自编码器（VAE）[2]生成模型来解决广义零样本学习的问题。
这种方法通过生成不可见类的合成样本，将零样本学习任务转化为传统的监督学习任务，从而缓解了可见类与不可见类之间的数据差异，提高了准确率。
然而，GAN 生成模型易出现特征混淆问题，也无法保证每次训练的稳定性。
相比之下，VAE 生成模型将视觉特征和语义属性映射到潜在空间中，使用潜在空间嵌入进行分类。
但是VAE 模型可能导致域偏移问题，影响分类结果。
此外，基于预分类的方法近期也成为热门研究方向。
在测试阶段，将测试样本分为可见类和不可见类样本，然后对这两类样本使用特定的监督学习分类器或零样本分类器进行训练。
但是由于训练集中没有不可见类样本，预分类可能不能取得很好的效果。
为了提高视觉特征与语义信息之间的关联性，缓解领域偏移问题，如图1 所示本文提出一种基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型。
首先，利用超球面变分自编码器[3]将视觉特征和语义属性映射到一个统一的球形潜在空间中。
课程名称 course title
课程名称 course title课程名称：人工智能技术基础人工智能技术基础课程旨在培养学生对人工智能领域的基础知识和技能，帮助他们理解和应用人工智能技术。
本课程将涵盖人工智能的基本概念、算法和应用，以及相关的数学和统计知识。
一、人工智能概述本课程将首先介绍人工智能的基本概念和发展历程。
学生将了解人工智能的定义、分类和应用领域，探讨人工智能在科学、工程和社会等各个方面的重要性和影响。
二、机器学习算法机器学习是人工智能的核心技术之一。
本课程将介绍机器学习的基本原理和常用算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
学生将学习如何使用机器学习算法解决实际问题，并了解算法的原理和应用场景。
三、深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个重要分支，目前在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
本课程将介绍深度学习的基本原理和常用神经网络结构，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
学生将学习如何设计和训练神经网络模型，并应用于实际问题中。
四、自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，涉及机器翻译、情感分析、问答系统等任务。
本课程将介绍自然语言处理的基本方法和技术，包括词向量表示、语言模型和序列标注等。
学生将学习如何处理和理解自然语言数据，并应用于实际应用中。
五、计算机视觉计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域，涉及图像处理、目标检测和图像生成等任务。
本课程将介绍计算机视觉的基本原理和常用方法，包括特征提取、目标识别和图像生成模型等。
学生将学习如何处理和分析图像数据，并应用于实际场景中。
六、人工智能伦理与社会影响人工智能的发展不仅带来了巨大的技术进步，也引发了一系列伦理和社会问题。
本课程将探讨人工智能的伦理原则和社会影响，让学生了解人工智能的发展趋势和挑战，培养他们的社会责任感和创新思维能力。
通过学习人工智能技术基础课程，学生将掌握人工智能的基本概念和原理，了解常用的算法和技术，培养解决实际问题的能力。
基于VAE和注意力机制的小样本图像分类方法
计算机应用与软件 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３６ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１９
基于 ＶＡＥ和注意力机制的小样本图像分类方法
郑欣悦 黄永辉
（中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室 北京 １００１９０） （中国科学院大学 北京 １０００４９）
摘 要 小样本图像识别是人工智能中具有挑战性的新兴领域。传统的深度学习方法无法解决样本匮乏带来 的问题，模型易出现过拟合导致训练效果不佳的情况。针对以上问题，提出结合表征学习和注意力机制的小样本 学习方法。通过预训练 ＶＡＥ（ＶａｒｉａｔｉｏｎａｌＡｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）从任务中学习丰富的隐特征；对提取出的隐特征构建注意 力机制，使得元学习器能快速地注意到对当前任务重要的特征；将注意力模块增强之后的特征使用分类器进行图 像分类。实验表明，该算法在 ＭｉｎｉＩｍａｇｅＮｅｔ和 Ｏｍｎｉｇｌｏｔ数据集上达到 ７２．５％和 ９８．８％的准确率，显著优于现有 元学习算法的性能。 关键词 小样本学习 元学习 注意力机制 图像分类 中图分类号 ＴＰ１８３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１９．１０．０３０
目前元学习的方法可以归类为以下几种：基于记 忆存储的 方 法［２，９］通 过 权 重 更 新 来 调 整 偏 差，并 不 断 地从记忆中学 习。Ｓａｎｔｏｒｏ等 利 ［２－３］ 用 神 经 图 灵 机 引 入的外部存储器来实现短期记忆并在标签和输入图像 之间建立连接，使输入能够与存储器中的相关图像进 行比较，以实 现 更 好 的 预 测。 基 于 梯 度 的 方 法 ［４－５］通 常通过训 练 额 外 的 网 络 来 预 测 分 类 器 更 新 策 略，如 Ｌａｒｏｃｈｅｌｌｅ等［５］提出训练 ＬＳＴＭ 优化器以学习分类器 网络的参 数 优 化 规 则。 关 系 网 络［６］和 匹 配 网 络［７］采 用度量学习的思想，不再使用人工设计的指标，而是完 全利用神 经 网 络 来 学 习 深 度 距 离 度 量。 Ｆｉｎｎ等［８］提 出了一种称为 ＭＡＭＬ模型无关的元学习方法。该方 法的基本思想是同时启动多个任务，然后获取不同学 习任务的合成梯度方向来更新神经网络。这样的优化 方式能找到最适合网络的初始化位置，这里的初始化 位置被定义为：仅通过几个小样本的训练可以调整到 最好表现。Ｒｅｐｔｉｌｅ［１０］是 ＯｐｅｎＡＩ提出的简化版 ＭＡＭＬ 算法，ＭＡＭＬ需 要 在 反 向 传 播 中 计 算 二 阶 导 数，而 Ｒｅｐｔｉｌｅ只需要计算一阶导数，消耗更少的计算资源且 更易于实现。
小样本学习在计算机视觉中的应用与优化
小样本学习在计算机视觉中的应用与优化引言：计算机视觉是人工智能领域的重要分支，涉及到图像识别、目标检测、人脸识别等诸多应用。
然而，计算机视觉算法在应付大规模数据集时表现出色，而在小样本学习问题上的效果有待提升。
本文将介绍小样本学习在计算机视觉中的应用和目前的优化方法。
一、小样本学习的背景和意义小样本学习是指在数据集较小的情况下进行学习和推理的问题。
在实际应用中，获取大规模标注数据是非常困难和耗费资源的，而小样本学习能够在数据稀缺的情况下有效地进行模型训练和预测。
因此，小样本学习在计算机视觉领域具有重要的意义。
二、小样本学习的应用1. 图像分类在图像分类任务中，小样本学习可以帮助解决只有几个样本的类别识别问题。
传统的图像分类算法依赖于大规模数据集的信息，对于少样本问题无法达到理想的效果。
小样本学习通过使用一些采样和增强技术，能够充分利用少量的样本进行模型训练，提高分类准确率。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它要求快速而准确地找到图像中感兴趣的目标。
在小样本学习中，目标检测算法面临着数据少的挑战。
通过利用小样本学习方法，可以更好地适应数据稀缺的情况，提高目标检测的准确度和鲁棒性。
3. 人脸识别人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要技术，在实际应用中广泛运用于安防、人脸支付等领域。
然而，由于人脸数据的难以获取和标注的复杂性，小样本学习在人脸识别中具有重要意义。
采用小样本学习方法可以在少量人脸样本的情况下实现精确的人脸识别。
三、小样本学习的优化方法1. 元学习元学习是一种指导学习算法学习如何学习的方法。
通过元学习，可以使得模型在处理小样本任务时更加高效和准确。
元学习算法可以通过学习到的先验知识或模型参数，快速适应新的小样本任务。
2. 数据增广数据增广是一种常用的小样本学习优化方法。
通过对原始数据进行旋转、翻转、缩放等操作，可以生成更多样本以增加训练数据分布的多样性。
这样可以帮助模型更好地学习数据的不变性和泛化能力。
面向小样本学习的轻量化知识蒸馏
面向小样本学习的轻量化知识蒸馏
陈嘉言;任东东;李文斌;霍静;高阳
【期刊名称】《软件学报》
【年(卷),期】2024(35)5
【摘要】小样本学习旨在模拟人类基于少数样例快速学习新事物的能力,对解决样本匮乏情境下的深度学习任务具有重要意义.但是,在诸多计算资源有限的现实任务中,模型规模仍可能限制小样本学习的广泛应用.这对面向小样本学习的轻量化任务提出了现实的需求.知识蒸馏作为深度学习领域广泛使用的辅助策略,通过额外的监督信息实现模型间知识迁移,在提升模型精度和压缩模型规模方面都有实际应用.首先验证知识蒸馏策略在小样本学习模型轻量化中的有效性.并结合小样本学习任务的特点,针对性地设计两种新的小样本蒸馏方法:(1)基于图像局部特征的蒸馏方法;(2)基于辅助分类器的蒸馏方法.在miniImageNet和TieredImageNet数据集上的相关实验证明所设计的新的蒸馏方法相较于传统知识蒸馏在小样本学习任务上具有显著优越性.
【总页数】16页(P2414-2429)
【作者】陈嘉言;任东东;李文斌;霍静;高阳
【作者单位】南京大学计算机科学与技术系
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于知识蒸馏和深度可分离卷积的轴承故障轻量化诊断
2.多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类
3.面向高光谱影像场景分类的轻量化深度全局-局部知识蒸馏网络
4.融合自我知识蒸馏和卷积压缩的轻量化人体姿态估计方法
5.通道剪枝与知识蒸馏相结合的轻量化SAR目标检测
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机器学习(完整版课件)
• 聚类模型评估指标：轮廓系数、CalinskiHarabasz指数等。
模型评估与选择
交叉验证
通过多次划分训练集和验证集来评估模型的性 能。
网格搜索
对不同的超参数组合进行穷举搜索，以找到最 优的模型参数。
随机搜索
在指定的超参数范围内进行随机采样，以找到较好的模型参数。
03
监督学习
线性回归与逻辑回归
励。
马尔可夫决策过程
强化学习任务通常建模为马尔可夫 决策过程（MDP），包括状态、 动作、转移概率和奖励等要素。
值函数与策略函数
强化学习通过估计值函数（状态值 函数或动作值函数）来评估不同行 为的好坏，并根据策略函数来选择 动作。
Q-learning与Sarsa算法
01
Q-learning算法
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法，通过不断更新Q值表来
线性回归
一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据 的统计方法。它假设因变量和自变量之间存在线性关系，并 通过梯度下降等优化算法求解模型参数。
逻辑回归
一种用于解决二分类问题的广义线性模型。它使用sigmoid 函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类 的概率。逻辑回归通过最大似然估计求解模型参数，并使用 交叉熵作为损失函数。
• 嵌入法：在模型训练过程中进行特征选择。
特征选择与特征提取
根据领域知识提取有效特 征。
自定义特征提取
卷积神经网络等。
图像特征提取
词袋模型、TF-IDF等。
文本特征提取
模型评估与选择
分类模型评估指标
准确率、精确率、召回率、F1分数等 。
回归模型评估指标
均方误差、均方根误差、平均绝对误 差等。
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∞
1
푥 2푚+훼
퐼푥
훼
=
푚=0
푚!
Γ
푚+ 훼+
1
2
12
工作进展一：非 高高效斯建模概率方分法布的
创新点
① 提出扩展变分法，构造新的变分下界，使贝叶斯积分可直接计算，避免 采样，得到了解析解算法
经典变分法
引入辅助函数
扩展变分法
18
工作进展二：非 可高 靠斯 特分 征布 提数 取据 框的架
创新点
① 针对有界分布数据矩阵，提出了在数据分布的参数域进行共轭贝叶斯非
负矩阵分解的思路
② 利用非高斯中性矢量变量的“互独立”、“可交换”、“可聚集”性质，
提出了最优非线性快速独立化方法
u1
输出一组相互独立的变量
中性矢量
作为输入
R
xx11,1
创新点
① 针对有界分布数据矩阵，提出了在数据分布的参数域进行共轭贝叶斯非 负矩阵分解的思路
服从beta分布
有界分布 数据矩阵
服从gamma先验
퐴푧 푋푝,푡 ≈ 퐴푧 + 퐵푧
数据值分布在 [0,1]区间
原矩阵的非线 性重构
푓(퐙|퐗) ∝ 푓 퐗 퐙 푔(퐙)
构建贝叶斯 估计模型
Zhanyu Ma et al., “Variational Bayesian Matrix Factorization for Bounded Support Data”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)，长文.
퐿 푞 = 퐄푞 ln 푝 X, Z − 퐄푞 [ln 푞(Z)]
퐿 푞 = 퐄푞 ln 푝 X, Z − 퐄푞 ln 푞 Z ≥ 퐄푞 ln 푝 X, Z − 퐄푞 ln 푞 Z
퐄푞 ln 푝 X, Z
= 퐿(푞)
对于非高斯分布，
≥ 퐄푞 ln 푝 X, Z
퐄푞 ln 푝 X, Z 积分 不可求，解析解
扩展变分法与MCMC采样方法计算时间对比（单位：秒）
非高斯概率模型 扩展变分法 MCMC采样 性能提升
IBMM
0.38
1.23
69%
IDMM
1.19
4.56
74%
InDMM
1.03
4.17
75%
15
现有研究基础
工作进展一：非高斯概率分布的高效建模方法 工作进展二：非高斯分布数据的可靠特征提取框架 工作进展三：非高斯分布数据的准确分析与融合方法
16
工作进展二：非 可高 靠斯 特分 征布 提数 取据 框的架
挑战：因非高斯分布数据的特性（有界、比例分布）， 传统的线性变换方法不适用，数据的分布无法保留且 算法复杂度高
难点一
如何在有效降维同 时保持分布特性？
难点二
如何提升相应算法 的计算效率？
17
工作进展二：非 可高 靠斯 特分 征布 提数 取据 框的架
Zhanyu Ma, et al., “Bayesian Estimation of Dirichlet Mixture Model with Variational Inference”,
Pattern Recognition (PR).
13
工作进展一：非 高高效斯建模概率方分法布的
创新点
① 提出扩展变分法，构造新的变分下界，使贝叶斯积分可直接计算，避免 采样，得到了解析解算法
14
工作进展一：非 高高效斯建模概率方分法布的
创新点
① 提出扩展变分法，构造新的变分下界，使贝叶斯积分可直接计算，避免
采样，得到了解析解算法 ② 将单变量下界近似发展为多变量下界近似，增加扩展变分法的灵活性
突破：实现了非高斯概率模型的高效贝叶斯估
计，针对典型非高斯分布推导出解析解算法， 与数值解算法相比，计算效率平均提升73%
② 将单变量下界近似发展为多变量下界近似，增加扩展变分法的灵活性
变分下界 单变量近似 多变量近似 多种近似策略选择
Jalil Taghia, Zhanyu Ma, et al., “Bayesian Estimation of the von-Mises Fisher Mixture Model with Variational Inference”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 长文.
智源论坛 Live | 青年科学家线上报告会
基于域自适应的小样本学习
北京邮电大学 2020年2月
报告提纲
1.基本情况介绍 2.现有研究基础 3.拟开展的工作
8
研究背景
人工智能发展进入新阶段，已经成为国际竞争的新焦点
人工智能是国家发展战略的核心要素之一
以模式识别与机器学习为基础的数据建模与分 析，是人工智能实现突破与持续发展的基石
11
工作进展一：非 高高效斯建模概率方分法布的
挑战：非高斯概率分布的贝叶斯估计中，目标函数的 积分无法直接计算，模型估计的解析解算法缺失，采 样方法导致计算量大
难点一
如何获得解析解算 法，提升计算效率？
示例一:伽马函数的表达式 （beta、Dirichlet分布）
∞
Γ 푥 = න 푡푥−1푒−푡 푑푡
+
퐄푞 ln 푝 X, Z
积分可求
构造新的变分下 界，优化퐿(푞)得
算法不存在
到解析解算法
Zhanyu Ma, et al., “Bayesian Estimation of Beta Mixture Models with Variational Inference”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 长文.
x1,2
x2,1
u2
x3,1
R
x2,2 x4,1
u3
푥1,1
푢1 = 푥 + 푥2,1
1,1
1
푢2
=
푥3,1 푥4,1 + 푥3,1
푥1,2 푢3 = 푥 + 푥2,2
1,2
Zhanyu Ma, et al., “Nonlinear Decorrelation of Neutral Vector Variable: Theory and Applications”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS).
9
研究背景
视觉 大数据
语音 大数据
时空 大数据
文本 大数据
非高斯特性
（有界、有序、 比例分布等）
数据 驱动
模型 构建
知识 学习
数据的非高斯建 模与分析
知识 图谱
城市 安防
智慧 医疗
场景 感知 类脑 计算
10
现有研究基础
工作进展一：非高斯概率分布的高效建模方法 工作进展二：非高斯分布数据的可靠特征提取框架 工作进展三：非高斯分布数据的准确分析与融合方法