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OpenAI推新工具可解释机器学习模型中神经元ai学习

  当地时间4月14日,非营利组织OpenAI推出了一款名为“显微镜”(Microscope)的神经元可视化工具,包含了9个当行的神经网络。正如它的名称一样,这套新工具可以像实验室中的显微镜一样,帮助AI研究人员更好地理解拥有成千上万神经元的神经网络结构和行为。ai学习

  OpenAI成立于2015年底,是一个非营利的人工智能研究组织,旨在通过促进和发展友好的人工智能,而使人类整体受益,创始人中有硅谷“钢铁侠”马斯克。

  OpenAI在自己的博客上称,“显微镜”对几种常见模型里每一个重要层和神经元都做了可视化,对神经网络的可解释性进行了研究。“显微镜”让这些神经网络内部特征变得更加容易,也能帮助研究员朝着理解这些复杂系统的发现前进。

  据OpenAI介绍,“显微镜”的模型由神经网络层的“节点”图组成,这些图通过“边”相互连接。每个操作包含数百个“单元”,大致类似于神经元。在机器学习和认知科学领域,神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。我们的神经元可以给一些输入,然后输出一个结果,在机器学习中,神经元也起到相同的作用,它是一个数学函数的占位符,它的工作就是对输入使用一个函数,然后给一个输出结果。ai学习

  “显微镜”包含的初始模型包括了机器学习领域里重要,且经过广泛研究的计算机视觉模型。例如,2012年IgeNet挑战赛冠军AlexNet, AlexNet在研究中被引用了5万次以上;还有2014年IgeNet赢家GoogleNet,以及ResNet v2。OpenAI表示每种模型的可视化都带有一些场景,并且图像在OpenAI Lucid库中可用,也可以在Creative Commons授权许可下重复使用。

  “我们希望任何想知道神经网络如何运行的人,都可以使用这个工具。ai学习这个工具的主要价值在于可以提供持久的共享,从而促进对这些模型的研究。我们还希望有相关专业知识的研究人员,例如神经科学家能够轻松使用这些模型,同时还能从模型中找到价值。”OpenAI称。

  除了“显微镜”的神经元可视化外,近年来,机器学习领域里也有人试图将机器学习模型的活动可视化。Facebook在去年秋天推出了Captum,使用可视化技术来解释机器学习模型做出的决策。2019年3月,OpenAI和Google还发布了激活地图集技术,将机器学习算法做出的决策进行了可视化。

  关键词

  我是中国社科院拉美所副研究员谭道明,关于巴西的经济衰退和危机,问我吧!

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