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“AI自动提取特征”的简易范例*

作者:高焕堂时间:2020-05-27来源:电子产品世界收藏

  高焕堂(台湾铭传大学、长庚大学教授)

本文引用地址:/article/202005/413614.htm

*:本文里的图片引自妮图网和百度图片。

0 引言

在人与之间,最典型的协同合作模式是:由人们去观察而萃取特征,然后依据该特征进行分类,这称为:人工提取特征。此外还有进一步的合作模式:让自己来学习萃取特征,并且进行分类。这称为:自动提取特征。

本文将借由很简单的范例来展示“自动提取特征”,以便充分发挥各种AI模型的特色,来促进特征提取的效率。

  1 人工提取特征

  1.1

  由于人人对于周遭的现象(或事)都具有观察、分类和萃取特征的天赋,所以人人都可以把这项智能和能力传授给AI。其中,最关键的是要把“分类与特征之关联性”传授给AI(如图1)。

微信截图_20200603133059.png

  人人都有天赋的分类能力。例如,您看到一群三角形,会区分为“正三角形”与“倒三角形”两个类别。接下来,从“正三角形”类别里,萃取其内含各三角形的共同特色与表征(简称:特征),如图2所示。

微信截图_20200603133117.png

  同时,也从“倒三角形”里,萃取其特征(即共同的特色和表征),如图3所示。

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  接下来,就来把人们的智能示范给AI,引导AI来领悟和归纳之。那么,AI如何领悟呢?AI模仿人类的归纳性推理,从观摩人类的示范里,自我归纳出“类别与特征”之相关联的规律,并且牢牢记住它。

  此时可以利用Excel来表达出人们脑海里的智能,以便引导AI自我观摩学习。于是就可以把上述智能安排于Excel工作表里。然后按下“学习”按钮来指示AI展开自我学习了。大约经过十几秒钟之后,AI就会告诉您:”我学习“完成了”(如图4)。

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  以上就帮您复习了上一章的主要内容 [1-2] ,让您更清晰地领悟到了,当您传授更完整的智能给AI之后,AI与您的智能越一致,双方越能心心相印,因而双方的协同合作就越流畅完美了。

  1.2 协同合作:由人提取特征、A I分类

  一旦AI学习完成了,就能顺从人们的心意而去完成:【特征→分类】的任务了。例如,您可以在Excel画面输入特征值:[1, 1]。然后,按下“AI分类”按钮。这时AI就会读取这些特征值,并依据它的智能来进行分类,然后告诉您:“我预测它是一个倒三角形”。如图5所示。

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  以上说明了人与AI最典型的协同合作模式。接下来,将介绍更密切的分工合作模式:让学习自动提取特征,人们就不必去做萃取特征的工作了,就更轻松了。

  2 AI自动提取特征

  现在可以进一步传授更多智能给AI,让AI可以代替人们现在的工作:人工提取特征。于是,就来说明如何教导AI去自动提取特征。这样,人们就不必去萃取特征了,只需要示范心中的分类给AI看,来引导AI自我学习如何提取特征。例如,只要把人们脑海里的“正三角形”与“倒三角形”两种类,示范给AI即可了。不必人工提取特征了,真是太轻松了呀(如图6)。

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  同样,也要让AI委屈一些,由AI向人们学习,从观摩人们的示范中,自我观察,提取特征,并进行分类。这样,AI就能帮忙人们更多了。这样,人们只需要示范脑海里的分类给AI看就可以了。

  2.1

  由于人们不必做提取特征的事了,只需要示范“分类”就可以了。也就是,只需要示范一堆正三角形图片,以及一堆倒三角形图片就可以了。例如,在本范例里,把图片放在电脑的c:/oopc/t_data/tarin1/档案夹里。在这个/train1/档案夹里,又包含了2个小档案夹:1_正三角形,2_倒三角形(如图7所示)。其中的 /1_正三角形/ 里有一堆图片,如图7。

微信截图_20200603133220.png

  另外,在 /2 倒三角形/ 里也有一堆图片,如图8。

微信截图_20200603133227.png

  这个时候,您已经将一群三角形图片预先“分类”了。包括2类:

  正三角形:示范图片放在c:/oopc/t_data/train1/1_正三角形/里。

  倒三角形:示范图片放在c:/oopc/t_data/train1/2_倒三角形/里。

  接下来,就可以把您的上述关于分类智能,呈现于Excel的工作表里。现在,请您按下“准备”按钮,这些图片名称会呈现于Excel画面上。如图9。

微信截图_20200603133242.png

  准备好了考卷(即图9里的所有三角形图片)和答案(即图9的分类值),就请您按下点选“工作表2”,出现另一个画面。接着,按下“Train”按钮,开始引导AI展开自我学习了。AI就依据考卷和答案的指引,先去观察c:/oopc/t_data/train1/里两个类别的所有图片,并且自动提取其特征。然后,自动归纳出“类别与特征”之相关联的规律,并且牢牢记住它。

  大约经过几分钟之后,AI就会告诉您:“我学习完成了”,如图10。

微信截图_20200603133250.png

  当您传授更多智能给AI,它就更聪明了,也就能帮您更多事情,您就更轻松了。

  2.2 协同合作:A I自动提取特征(并分类)

  一旦AI学习完成了,就能顺从人们的心意而去完成:【观察→特征→分类】的任务了。在此范例里,于c:/oopc/档案夹里已经有了一些图片?扇我馓粞1张三角形图片,来让AI观察,提取特征,并进行分类。例如,选取im037.jpg图片,并且按下“Show”,就会呈现出这图片,如图11。

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  接着,请您按下“Predict”,AI就会去观察这张图片、自动提取特征,并进行分类。然后输出如图12。这时AI告诉您:“我有98%的信心判断这是一个倒三角形”。

微信截图_20200603133303.png

  以上是拿几何三角形的分类来示范给AI观摩,引导AI自我学习、提升智能。然后基于这项智能去观察三角形图片,自动提取特征,并进行分类。

  3 结语

  大家都知道深度学习的特色就是:自动提取特征。然而如何引导AI自我学习,获得智能来进行自动提取特征,是一项重要议题。所以本文借由一个简易的范例,让您更多发挥丰富的想象力和创意,来传授更多智能给AI,让人与AI分工合作更为自然流畅。

  参考文献:

  [1] 高焕堂.迁移学习:共享AI智慧的途径[J].电子产品世界,2020(3):85-88.

  [2] 高焕堂.AI协作的设计模式[J].电子产品世界,2020(4):88-90.

 。ㄗⅲ罕疚睦丛从诳萍计诳兜缱硬肥澜纭2020年第06期第85页,欢迎您写论文时引用,并注明出处。)



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