计算机专业外文翻译----计算机视觉中的学习

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1、计算机视觉中的学习：几点想法MariaPetrouCommunicationsandSignalProcessingGroup,ElectricalandElectronicEngineeringDepartment,ImperialCollege,LondonSW72AZ,UK摘要：归纳的能力是学习的最重要的品质，并且归纳总结可以通过模型识别系统了解知识的规律而不是它的表面，一个叫知识库的东西已经被提上口程了，通过它所有的知识都能过被组织起來，一个通过使用这个知识库和效用理论方面的知识的翻译场景系统也被

2、提上日程了，同吋有人认为，全部一致的标签解决方案是一•个人造认知体系既不可能，也不可取。1引言通常“学习”这个词在现代社会有很多种解释，特别是从计算机语言来看。它已经被用來解释很多事物，从传输数据到怎样去识别视觉结构，这些领域最冇价值参数的定义都将可以得到解释。所以，我们应该试着去理解这个世界的现象，就像它击现在认知领域相关数学方程式中的问题一样。在下面的部分，我们首先要从电脑视角去了解学习的意义，同时去探究这个世界的两种定义之间的可能联系。2学习的主要特:征和认知任务冇关的第一算法的部分内容已经被提上F

3、1程，它们的主要内容主要是冇关的神经网络的。神经网络的支持者们经常评论他们所开发的神经网络的归纳能力。归纳是学习的主要特点之一。事实上，我们在教我们的孩子时常常用童话故事和比喻，通常假定他们冇能力把它们推广到实际情况中去。为了能确保我们能够教会我们的孩子，我们时常希望把生活中可能遇到的情况都交给他们，我想这种情形是十分可笑的。因此我们可以肯定推断归纳总结的能力是学习中最重要的能力。L.Rueda,D.Mery,andJ.Kittier(Eds.):CIARP2007,LNCS4756,pp.1-12,20

4、07.cSpringer-VerlagBerlinHeidelberg2007这意味着这种利用训练样本区间跨越特征空间的经典模型识别方法并不是这个世界认知意识的真正的学习方法。为了能够更好的推广，这种建立在规律上的神经网络通常在很大程度上依赖于有足够的训练样木才能填充足够的特征空间。神经网络的这种训练方法通常被用来去靠近与分段线性部分特征空间中的类边界。当一个未知的模式到来时，它能够和已经确定的填充空间联系起来，从而能够把模型出现的地方填充起来。一些旧的和一些最近刚开发的方法是通过选择在类边界中其主要作用

5、的模型实现的，而不是使用高一级的归纳能力，这些方法都是一些简单可行的方法。所以，神经网络和模式识别方法并不是这个世界认知意识上的学习方法。问题在于:是这种被认知科学家和心理学家理解意义上的学习就是算法，还是某种超越目前掌握的数学形式?反对学习就是算法的证据是人类的学习能力來口于一些简单的例了。同样相反的观点是人类花大量的时间去学习，我们所见证的是一个简单的学习是这些新方法的应用的表现，比如一些通用的规则，元知识一直慢慢刻画在潜意识里了。我要澄清一下，“学习”在这里不是指取得一个大学学位。这的确是一个很漫长

6、的过程，这是需要大约三分之一的寿命的一个人。学习这里喻指生存技能，操作技能在日常生活屮。由于人类成长期在大约12-15岁之间，我们可以假定自然认为人类儿童已经准备好怎样面对生活在那个阶段。所以，我们可以说，人类作为独立的实体生命“学习”他们耍学习的东西耍经过12-15年的时间，这将是他们生命中很长的一段时间。所以，人类似乎是一个很慢的学习者。他们花很多时间去了解元知识的规则。正是这些被人们从数学算法的角度学握的规则使人们能够很快的掌握知识，这就是我们经常的见到的例子。我们也许会从以上的观点得出以下结论：-

7、归纳总结的一个重要特征是学习；-在算法学习中，概括必须得到足够的训练，从而能够填充整个类空间部分，或者是类边界的部分地方；-我们都有真实的归纳命题能力，只有当由训练的例子学会知识变成如何间接地提取物体的身份而不是对象的类。如果这样的学习发生，完全未知的东西可能会得到正确的解释,即使在没有先前的例了的情况下。这个结论意味着我们必须教导计算机怎样去做，为的是建造一个认知系统，这是关系，而不是事实。例如，背字典的一种语言，没有教一个人的语言。这个人必须去学习单词Z间的关系，以掌握这门语言。这是同意温斯顿的创新实

8、验教计算机认识拱门，但不给计算机所有它可能遇到拱门。他把这个例了和柜台拱的例了教给它，教它识别组件之间的关系，如“支持”和“被支持”之间的关系。2知识和元知识至少有50个学习方面的理论的已经被认知科学家写出来了。在计算机科学中，我们往往会区分两种形式的学习：试验式的学习和证明式的学习。归纳学习也被计算机科学家使用了，但是我们不应该像那样去处理，因为它意味着学习者已经学会了逻辑法则。所以，归纳学习可能被认为是已学屮的应用元知识规