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大多数人可以识别一个物体一次或两次，而计算机视觉和语音识别算法需要成千上万个例子才能熟悉一个新图像或新单词。今天，国外媒体报道称，谷歌研究人员找到了一种绕过这些学习过程的方法。
谷歌deepmind的研究人员对深度学习算法进行了一些巧妙的调整，使其可以基于单个样本识别图像中的物体。这个过程被称为 一次性学习 。团队对大量带标签的图片和含有文字的论了相关实验，结果还不错。
要知道，最精确的算法也能有效识别物体，但由于其对数据的巨大需求，其开发相当耗时且昂贵。例如，如果你想让算法识别路上的汽车，你需要提供成千上万个例子，以达到无人驾驶汽车的可靠精度。
谷歌deepmind的研究员auriol wen jarls在深度学习系统中加入了记忆组件。该团队使用名为imagenet的标记图片数据库来验证该系统的能力。这个软件仍然需要分析数百张图片，但在此之后，它可以学习用一张照片识别新的物体。
本质上，它通过分析图片中的独特元素来完成识别任务。这个算法只看一个例子就可以达到和传统深度学习系统差不多的准确率。
温·贾尔斯(wen jarls)表示，该算法可以快速理解新单词的意思，这项研究特别有用。他指出，这对谷歌来说意义重大，因为它可以让系统快速学习新搜索词的含义。
当然，在专业人士看来，我们还远远无法揭开一次性学习的奥秘。机器的学习能力跟上人类还需要一段时间，但这种进步显然促进了人工智能学习能力的进步。
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识别算法学习需求
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