稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)作識(shí)別方法及其并行化研究
發(fā)布時(shí)間：2014-09-10 09:39
【摘要】 動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值,但是現(xiàn)有的動(dòng)作識(shí)別方法依然存在各種各樣的缺陷,研究穩(wěn)定可靠的動(dòng)作識(shí)別方法,對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的理論發(fā)展與應(yīng)用推廣具有重要的意義。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型,它受到脊椎動(dòng)物視覺神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā),能夠直接從灰度圖像學(xué)習(xí)出抽象的高級(jí)特征,具有強(qiáng)大的圖像分類能力,但它不能直接應(yīng)用于視頻中的動(dòng)作識(shí)別。為了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力推廣到動(dòng)作識(shí)別,本文對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了擴(kuò)展,本文的貢獻(xiàn)主要有以下幾個(gè)方面：基于時(shí)空卷積特征提取,開發(fā)了一個(gè)時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。該模型以多個(gè)連續(xù)視頻幀為輸入,交替進(jìn)行卷積和子采樣操作,逐步提取出多種復(fù)雜抽象的高級(jí)特征,具有出色的特征學(xué)習(xí)能力與分類能力。為了進(jìn)一步提高時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,在組合卷積層的輸入特征圖時(shí),提出了一種稀疏自組合策略。通過對(duì)輸入特征圖增加稀疏性限制,使卷積層能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)出最佳的特征圖組合作為輸入,與傳統(tǒng)的手工設(shè)置方式相比,省略了手工設(shè)置的繁復(fù)步驟,實(shí)驗(yàn)表明,采用稀疏自組合策略的時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的特征學(xué)習(xí)能力與分類能力。提出了一種基于MapReduce的矩陣并行相乘算法,基于該矩陣并行算法,在Hadoop平臺(tái)對(duì)稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用MapReduce編程模型并行化,并與串行實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證了稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化的可行性、穩(wěn)定性、正確性,并獲得了一定的加速比。為了利用多核CPU的計(jì)算能力,將MapReduce的Map過程和Reduce過程采用多線程實(shí)現(xiàn),將該算法用于稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練測(cè)試,性能進(jìn)一步得到提高。分別在WEIZMAN和KTH兩個(gè)公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),展示了時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種場(chǎng)景下的表現(xiàn)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他基準(zhǔn)方法相比,本文提出的方法在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出了非常有競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】 動(dòng)作識(shí)別； 深度學(xué)習(xí)； 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； MapReduce； 多核；
第一章緒論
1.1課題背景和研究意義
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模迅速增大，同時(shí)視頻數(shù)據(jù)每天以海量方式產(chǎn)生和積累，研宄如何利用深度學(xué)習(xí)對(duì)這些海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模并行處理，既具有現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，對(duì)于發(fā)揮挖掘深度學(xué)習(xí)的并行處理能力同樣意義重大。MapReduce是由Gooogle公司提出來的一個(gè)用于處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模型，由于它簡(jiǎn)單實(shí)用，因而迅速成為云計(jì)算方面的標(biāo)準(zhǔn)模型。是基于MapReduce的JAVA開源實(shí)現(xiàn)，具有配置簡(jiǎn)單、易擴(kuò)展、編程容易等特點(diǎn)，從而成為分布式集群的標(biāo)準(zhǔn)配置。研究如何利用Hadoop平臺(tái)對(duì)動(dòng)作識(shí)別方法進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)，將理論與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，同樣具有重要的現(xiàn)實(shí)意義與理論價(jià)值。多核CPU的快速發(fā)展，提高了計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度，而現(xiàn)有動(dòng)作識(shí)別方法運(yùn)算復(fù)雜，執(zhí)行效率低，研究如何利用多核CPU的并行加速能力對(duì)動(dòng)作識(shí)別應(yīng)用進(jìn)行改進(jìn)，具有重大意義。
1. 2動(dòng)作識(shí)別相關(guān)研究
早期的時(shí)候，研究者試圖對(duì)人體進(jìn)行跟蹤，并把人體部分作為動(dòng)作分類的特征，這是一種很自然的表示方法，因?yàn)槿说年P(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)就形成了動(dòng)作。Yacoob和Black[i2]對(duì)人體的主要關(guān)節(jié)部分進(jìn)行跟蹤，并用參數(shù)化方法來表示人體各個(gè)部分的旋轉(zhuǎn)和平移，用這些參數(shù)對(duì)動(dòng)作進(jìn)行表示。Ali等人早期的關(guān)節(jié)模型進(jìn)行改進(jìn)，在跟蹤時(shí)只跟蹤主要關(guān)節(jié)，使跟蹤更具魯棒性；同時(shí)，對(duì)側(cè)影進(jìn)行骨架化，獲得一個(gè)支柱組合似人體；在跟蹤關(guān)節(jié)時(shí)，形成一個(gè)關(guān)節(jié)軌跡，一個(gè)視頻序列被表示成一組關(guān)節(jié)軌跡，然后輸入到一個(gè)基于模板的K近鄰分類器。Carisson和Sullivan[i4]將動(dòng)作識(shí)別看成一個(gè)形狀匹配問題，每個(gè)動(dòng)作通過一個(gè)特別的姿勢(shì)來表示，識(shí)別就通過比較姿勢(shì)來完成，實(shí)際上就是邊緣匹配，這說明了形狀信息的重要性。Blank等人[15]從每一幀提取人體側(cè)影，將10幀人體側(cè)影序列作為“時(shí)空形狀”。從該3D形狀中提取局部特征可以通過解決一個(gè)泊松方程來完成，最后使用一個(gè)基于模板的最近鄰分類器進(jìn)行分類。Wang和Suter[i6]也使用了人體側(cè)影對(duì)視頻序列進(jìn)行分類。他們從側(cè)影序列中米用KPCA提取特征，然后使用因子條件隨機(jī)場(chǎng)(Factorial Conditional RandomField)進(jìn)行分類。
…………
第二章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念
假設(shè)有訓(xùn)練樣本那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提供一個(gè)非線性復(fù)雜的假設(shè)模型來擬合這些數(shù)據(jù)，它有兩個(gè)參數(shù)和對(duì)于一個(gè)只有單個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以由圖2-1表示：
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層與層之間都是全連接網(wǎng)絡(luò)，即輸入層的所有神經(jīng)元都與輸出層的神經(jīng)元相連，假設(shè)輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，那么連接數(shù)為圖2-3是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有1個(gè)輸入層、1個(gè)隱含層、1個(gè)輸出層。連接數(shù)實(shí)際上就是神經(jīng)元參數(shù)數(shù)目，圖2-3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有16條連接，所以共有16個(gè)參數(shù)。當(dāng)神經(jīng)元個(gè)數(shù)非常多時(shí)，連接數(shù)非常多，相應(yīng)的訓(xùn)練的參數(shù)非常多，這必然增加訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難度。
2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1959年，Hubel和Wiese[3G]兩位科學(xué)家在對(duì)貓的視覺實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)了貓的視覺系統(tǒng)是分級(jí)的，這種分級(jí)可以看成是逐層迭代、抽象的過程：瞳孔接收像素，方向選擇性細(xì)胞抽象出邊緣，對(duì)邊緣進(jìn)一步抽象得出形狀，對(duì)形狀進(jìn)一步抽象得出是什么物體。高級(jí)特征是低層特征的組合與抽象，越高級(jí)的特征越能體現(xiàn)人類的語義信息。圖2-5對(duì)這種逐步抽象的分層模型進(jìn)行了展示，越高層的表示，越具有抽象表達(dá)能力。后來研究者提出了一個(gè)新名詞來命名這種模型一即“深度學(xué)習(xí)模型”。 上述模型正是CNN的雛形，這也是首個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。圖2-6是Neocognitron的模型示意圖。之后，在實(shí)踐和理論分析中，很多學(xué)者為CNN的發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)。
………
第三章稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)作識(shí)別方法........ 15
3.1引言.......... 15
第四章稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化 ....... 45
4.1引言 ......45
第五章總結(jié)與展望.......... 71
5.1 總結(jié) ........... 71
第四章稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化
4.1引言
從海量數(shù)據(jù)中挖掘潛在的信息，推動(dòng)了基于云平臺(tái)的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，目前，基于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的廣告推薦、商品個(gè)性化推薦成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的必備“掘金術(shù)”。在此背景下，眾多研宄者為了將機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展到大規(guī)模應(yīng)用中做出 了諸多嘗試。Mahout[78]是Apache Software Foundation (ASF)基于Hadoop開發(fā)的一個(gè)全新的開源項(xiàng)目，其主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可伸縮的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Mahout可以快速有效地?cái)U(kuò)展到云中，該項(xiàng)目分為推薦、聚類、分類三個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn) 了包括K-Means、Canopy、Naive Bayes、Random Forests等典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是目前最受歡迎的開源的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)庫。
4.2 MapReduce
MapReduce是一個(gè)出色的并行編程模型，它在處理一些適定的問題時(shí)才能發(fā)揮它的優(yōu)勢(shì)，換句話說并不是所有的問題都適用MapReduce。首先，MapReduce適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，一般達(dá)到TB級(jí)以上，如果數(shù)據(jù)很小，可能橫向擴(kuò)展(增加集群的單機(jī)數(shù)量)的代價(jià)要大于縱向擴(kuò)展(升級(jí)硬件)。其次，MapReduce適用于離線文件分析，文件讀寫頻繁時(shí)不適用。再者，MapReduce適用于統(tǒng)計(jì)，但不適用于建模：因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)過程可以插分成小任務(wù)再來求和，這與Map和Reduce過程是一致的，比如單詞計(jì)數(shù)非常適用于MapReduce;而建模過程往往前后依賴，無法拆分成多個(gè)獨(dú)立的Map和Reduce過程，比如斐波那契數(shù)列的求解就禾適用MapReduce。最后，MapReduce不適用于需要實(shí)時(shí)反饋的任務(wù)，因?yàn)镸apReduce的大規(guī)模處理能力是對(duì)于一些無法在可接受的時(shí)間內(nèi)給出可行解的任務(wù)，采用MapReduce過程往往能夠給出可行解。
........
第五章總結(jié)與展望
5.1總結(jié)
為了利用MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，及其并行加速能力，創(chuàng)新性地將稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于MapReduce的Hadoop開源警臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并提出了矩陣分布式乘法等改進(jìn)措施，最后進(jìn)行了一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)，說明稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MapReduce并行化是可行的，并獲得了穩(wěn)定的正確性與一定的加速比。5.2展望
本文編號(hào)：8750
【關(guān)鍵詞】 動(dòng)作識(shí)別； 深度學(xué)習(xí)； 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； MapReduce； 多核；
第一章緒論
1.1課題背景和研究意義
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模迅速增大，同時(shí)視頻數(shù)據(jù)每天以海量方式產(chǎn)生和積累，研宄如何利用深度學(xué)習(xí)對(duì)這些海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模并行處理，既具有現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，對(duì)于發(fā)揮挖掘深度學(xué)習(xí)的并行處理能力同樣意義重大。MapReduce是由Gooogle公司提出來的一個(gè)用于處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模型，由于它簡(jiǎn)單實(shí)用，因而迅速成為云計(jì)算方面的標(biāo)準(zhǔn)模型。是基于MapReduce的JAVA開源實(shí)現(xiàn)，具有配置簡(jiǎn)單、易擴(kuò)展、編程容易等特點(diǎn)，從而成為分布式集群的標(biāo)準(zhǔn)配置。研究如何利用Hadoop平臺(tái)對(duì)動(dòng)作識(shí)別方法進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)，將理論與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，同樣具有重要的現(xiàn)實(shí)意義與理論價(jià)值。多核CPU的快速發(fā)展，提高了計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度，而現(xiàn)有動(dòng)作識(shí)別方法運(yùn)算復(fù)雜，執(zhí)行效率低，研究如何利用多核CPU的并行加速能力對(duì)動(dòng)作識(shí)別應(yīng)用進(jìn)行改進(jìn)，具有重大意義。
1. 2動(dòng)作識(shí)別相關(guān)研究
早期的時(shí)候，研究者試圖對(duì)人體進(jìn)行跟蹤，并把人體部分作為動(dòng)作分類的特征，這是一種很自然的表示方法，因?yàn)槿说年P(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)就形成了動(dòng)作。Yacoob和Black[i2]對(duì)人體的主要關(guān)節(jié)部分進(jìn)行跟蹤，并用參數(shù)化方法來表示人體各個(gè)部分的旋轉(zhuǎn)和平移，用這些參數(shù)對(duì)動(dòng)作進(jìn)行表示。Ali等人早期的關(guān)節(jié)模型進(jìn)行改進(jìn)，在跟蹤時(shí)只跟蹤主要關(guān)節(jié)，使跟蹤更具魯棒性；同時(shí)，對(duì)側(cè)影進(jìn)行骨架化，獲得一個(gè)支柱組合似人體；在跟蹤關(guān)節(jié)時(shí)，形成一個(gè)關(guān)節(jié)軌跡，一個(gè)視頻序列被表示成一組關(guān)節(jié)軌跡，然后輸入到一個(gè)基于模板的K近鄰分類器。Carisson和Sullivan[i4]將動(dòng)作識(shí)別看成一個(gè)形狀匹配問題，每個(gè)動(dòng)作通過一個(gè)特別的姿勢(shì)來表示，識(shí)別就通過比較姿勢(shì)來完成，實(shí)際上就是邊緣匹配，這說明了形狀信息的重要性。Blank等人[15]從每一幀提取人體側(cè)影，將10幀人體側(cè)影序列作為“時(shí)空形狀”。從該3D形狀中提取局部特征可以通過解決一個(gè)泊松方程來完成，最后使用一個(gè)基于模板的最近鄰分類器進(jìn)行分類。Wang和Suter[i6]也使用了人體側(cè)影對(duì)視頻序列進(jìn)行分類。他們從側(cè)影序列中米用KPCA提取特征，然后使用因子條件隨機(jī)場(chǎng)(Factorial Conditional RandomField)進(jìn)行分類。
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第二章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念
假設(shè)有訓(xùn)練樣本那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提供一個(gè)非線性復(fù)雜的假設(shè)模型來擬合這些數(shù)據(jù)，它有兩個(gè)參數(shù)和對(duì)于一個(gè)只有單個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以由圖2-1表示：
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層與層之間都是全連接網(wǎng)絡(luò)，即輸入層的所有神經(jīng)元都與輸出層的神經(jīng)元相連，假設(shè)輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，那么連接數(shù)為圖2-3是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有1個(gè)輸入層、1個(gè)隱含層、1個(gè)輸出層。連接數(shù)實(shí)際上就是神經(jīng)元參數(shù)數(shù)目，圖2-3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有16條連接，所以共有16個(gè)參數(shù)。當(dāng)神經(jīng)元個(gè)數(shù)非常多時(shí)，連接數(shù)非常多，相應(yīng)的訓(xùn)練的參數(shù)非常多，這必然增加訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難度。
2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1959年，Hubel和Wiese[3G]兩位科學(xué)家在對(duì)貓的視覺實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)了貓的視覺系統(tǒng)是分級(jí)的，這種分級(jí)可以看成是逐層迭代、抽象的過程：瞳孔接收像素，方向選擇性細(xì)胞抽象出邊緣，對(duì)邊緣進(jìn)一步抽象得出形狀，對(duì)形狀進(jìn)一步抽象得出是什么物體。高級(jí)特征是低層特征的組合與抽象，越高級(jí)的特征越能體現(xiàn)人類的語義信息。圖2-5對(duì)這種逐步抽象的分層模型進(jìn)行了展示，越高層的表示，越具有抽象表達(dá)能力。后來研究者提出了一個(gè)新名詞來命名這種模型一即“深度學(xué)習(xí)模型”。 上述模型正是CNN的雛形，這也是首個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。圖2-6是Neocognitron的模型示意圖。之后，在實(shí)踐和理論分析中，很多學(xué)者為CNN的發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)。
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第三章稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)作識(shí)別方法........ 15
3.1引言.......... 15
第四章稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化 ....... 45
4.1引言 ......45
第五章總結(jié)與展望.......... 71
5.1 總結(jié) ........... 71
第四章稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化
4.1引言
從海量數(shù)據(jù)中挖掘潛在的信息，推動(dòng)了基于云平臺(tái)的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，目前，基于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的廣告推薦、商品個(gè)性化推薦成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的必備“掘金術(shù)”。在此背景下，眾多研宄者為了將機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展到大規(guī)模應(yīng)用中做出 了諸多嘗試。Mahout[78]是Apache Software Foundation (ASF)基于Hadoop開發(fā)的一個(gè)全新的開源項(xiàng)目，其主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可伸縮的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Mahout可以快速有效地?cái)U(kuò)展到云中，該項(xiàng)目分為推薦、聚類、分類三個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn) 了包括K-Means、Canopy、Naive Bayes、Random Forests等典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是目前最受歡迎的開源的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)庫。
4.2 MapReduce
MapReduce是一個(gè)出色的并行編程模型，它在處理一些適定的問題時(shí)才能發(fā)揮它的優(yōu)勢(shì)，換句話說并不是所有的問題都適用MapReduce。首先，MapReduce適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，一般達(dá)到TB級(jí)以上，如果數(shù)據(jù)很小，可能橫向擴(kuò)展(增加集群的單機(jī)數(shù)量)的代價(jià)要大于縱向擴(kuò)展(升級(jí)硬件)。其次，MapReduce適用于離線文件分析，文件讀寫頻繁時(shí)不適用。再者，MapReduce適用于統(tǒng)計(jì)，但不適用于建模：因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)過程可以插分成小任務(wù)再來求和，這與Map和Reduce過程是一致的，比如單詞計(jì)數(shù)非常適用于MapReduce;而建模過程往往前后依賴，無法拆分成多個(gè)獨(dú)立的Map和Reduce過程，比如斐波那契數(shù)列的求解就禾適用MapReduce。最后，MapReduce不適用于需要實(shí)時(shí)反饋的任務(wù)，因?yàn)镸apReduce的大規(guī)模處理能力是對(duì)于一些無法在可接受的時(shí)間內(nèi)給出可行解的任務(wù)，采用MapReduce過程往往能夠給出可行解。
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第五章總結(jié)與展望
5.1總結(jié)
為了利用MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，及其并行加速能力，創(chuàng)新性地將稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于MapReduce的Hadoop開源警臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并提出了矩陣分布式乘法等改進(jìn)措施，最后進(jìn)行了一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)，說明稀疏自組合時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MapReduce并行化是可行的，并獲得了穩(wěn)定的正確性與一定的加速比。5.2展望
本文的動(dòng)作識(shí)別方法展示出一定的動(dòng)作分類能力，主要依賴于使用眾多的參數(shù)對(duì)人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行模擬，雖然該模型盡量采用自然的、自動(dòng)的學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練眾多參數(shù)，但是依然存在參數(shù)難以調(diào)諧的難題。比如在設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、卷積核的大小等參數(shù)時(shí)，依然采用手工設(shè)置的方式，這些參數(shù)變化大，無法找到一種有效的自動(dòng)學(xué)習(xí)策略進(jìn)行學(xué)習(xí)，與真正的自然的視覺識(shí)別系統(tǒng)相差甚遠(yuǎn)。因此，未來的工作可以在參數(shù)的自動(dòng)學(xué)習(xí)方面進(jìn)行改進(jìn)。
動(dòng)作識(shí)別不是一個(gè)單一偏狹的問題，它與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等存在非常緊密的聯(lián)系，單單從計(jì)算機(jī)科學(xué)出發(fā)不可能得以解決，因?yàn)閮H僅依靠幾個(gè)參數(shù)不可能模擬出人類大腦的認(rèn)知能力，人類大腦的記憶、推理、抽象等功能是一個(gè)整體，因此，真正的動(dòng)作識(shí)別方法依賴于人工智能的徹底實(shí)現(xiàn)。但是，人工智能的重點(diǎn)不是研究計(jì)算機(jī)，重點(diǎn)在于研宄人，如果有一天人類完全揭開了人類大腦的工作奧秘，計(jì)算機(jī)一定能夠展示出人一樣的智能，自然也能像人一樣對(duì)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別。
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本文編號(hào)：8750
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