第1269期机器学习日报(2018-03-10)

更新于 2018年3月11日 机器学习
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2018-03-10 日报 机器学习

机器学习日报 2018-03-10

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全部9 自然语言处理5 深度学习4 算法3 资源3 语音2 公告板1 应用1 知识工程1 视觉1

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西瓜大丸子汤   网页版 2018-03-10 15:39
公告板 知识工程 问题 语义网 知识库
语义网(知识图谱)是什么?有什么好处? http://t.cn/REBsjCv 在知乎专栏重发了这篇文章 ​

 

wx:雷锋字幕组   网页版 2018-03-11 02:28
入门 深度学习 算法 语音 自然语言处理 霍雷刚 李晶 林尤添 论文 吴璇
「视频 | 2分钟读懂DeepMind新WaveNet」AI 科技评论按:这里是雷锋字幕组编译的 Two minutes paper 专栏,每周带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解 AI 领域的最新研究成果。 原标题:DeepMind’s WaveNet, 1000 Times Faster | Two Minute Papers #232翻译 | 李晶 霍雷刚   字幕 | 凡江    整理 | 吴璇  林尤添   ▷每周一篇 2 分钟论文视频解读本期 2 分钟论文 Parallel WaveNet: Fast High-Fidelity Speech Synthesis,主要介绍了 2017 年最新版的 WaveNet 技术运用的训练方法 Probability Density Distillation ,由该技术虽然不是实时生成,却比实时生成快了 20 倍,产生的系统能够由 Google 助手在线部署,还能提供英语、日语语音多项服务。WaveNet 是 2016 年 Google 旗下 DeepMind 实验室推出的一种文本转语音算法。一直以来,WaveNet 的迭代方向都是生成「更好更逼真的语音音频波形」。近期,WaveNet 出了新版本,DeepMind 的研究员们算出了一个速度更快的 WaveNet,比原始的快 1000 倍。在旧的 WaveNet 算法情况下,程序员必须为每一秒连续声音片段,生成 24000 个样本。而且,这些新样本是一个一个生成的,让一个计算单元完成所有的工作,意味着同一时间内,其它的计算单元什么都不做,并不适合如今所需的大规模计算,也很难在实时生产环境中部署。DeepMind 的研究员们一直在想办法让这算法并行起来。他们找到的解决方式是——并行生成样本。因为语音不是类似于随机噪音的东西,当新样本高度依赖原有样本时,它是高度相关的,这样的话我们一次只能生成一个新样,那么我们如何并行地使用这些多个计算单元,并且创建新的波形呢?具体算法还请观看视频解读及论文,论文原址https://arxiv.org/abs/1711.10433更多文章,关注 AI 科技评论。添加雷锋字幕组微信号(leiphonefansub)为好友,备注「我要加入」,To be an Volunteer !—————  AI 科技评论招人了  ————— —————  给爱学习的你的福利  —————三大模块,五大应用,手把手快速入门NLP 海外博士讲师,丰富项目经验算法+实践,搭配典型行业应用随到随学,专业社群,讲师在线答疑点击阅读原文或扫码了解详情▼▼▼———————————————————— via: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NTIxNTg0OA==&mid=2247489970&idx=3&sn=9c0469994736a16a13756f0902321b97&scene=0#wechat_redirect

 

wx:奕欣   网页版 2018-03-11 02:28
深度学习 算法 资源 自然语言处理 Python 行业动态 神经网络 书籍 数据科学
「学界 | ArXiv中最受欢迎的开源框架大起底,第一名当然是……」在深度学习研究领域最受关注的开源框架是什么?相信大家心中都有答案。AI 科技评论了解到,近日 Keras 作者 François Chollet 近日在 Twitter 上公布了一项他所做的调查,统计了在过去三个月中 ArXiv 上(截至 3 月 7 日)被提及(mention)最多的几大开源框架。结果显示,谷歌开源的 TensorFlow 以超过 800 的「存在感」毫无争议得获得了第一名。第二至第四名分别是基于 Python 的深度学习库 Keras、同属 facebook 的 Caffe 和 PyTorch;去年已宣布停止更新的 Theano、亚马逊官方开源平台 MxNet、英特尔的 Chainer 及微软 CNTK 则分列其后。据 François Chollet 在 Twitter 上回复 @Jack Clack 所言,这一统计数据仅仅是通过谷歌搜索指数来筛选的,也没有对论文的详细文本进行细致分析,但他认为这样的统计方式会更加准确。此外他也在后续的 Twitter 上提及,统计数据表明,相对于学术研究领域,Keras 更受工业界的欢迎,而且大公司和创业公司都「通吃」;另外在数据科学社群,Keras 也有着颇高的人气。Keras 于 2015 年正式发布,在 2017 年 3 月更新了 Keras 2,并于 8 月进一步更新功能。目前 Keras 在 GitHub 上拥有 star 数 26393 个,fork 数 9625 个,有 635 位开发者为它的发展做出贡献。Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。而近日 Keras 也正好上线了官方中文版文档,感兴趣的同学了解一下:《喜大普奔,Keras 官方中文版文档发布啦!》此外,François Chollet 还统计了开源框架们的「综合人气指数」,这回排名则有所变化,第一名仍然是 TensorFlow。值得一提的是,百度的 PaddlePaddle 也入选了这一榜单,还有一个新面孔是包括深度学习框架 deeplearning4j。而在过去一个月内(2018 年 2 月 10 日至 2018 年 3 月 8 日),在 GitHub 上的新 Fork 数则由 TensorFlow 包揽大局,凭借 10836 的新 Fork 数承包了该榜单冠军;比后续 10 个开源框架的总和加起来还多得多(第二名的 Keras 有 439 个)。此前 AI 科技评论曾在 2017 年末做过开源框架的系列盘点报道:《迎来 PyTorch,告别 Theano,2017 深度学习框架发展大盘点》,一一细数过上述的开源框架。如果对开发内容希望有更系统的回顾和了解,欢迎点击阅读原文购买《开发老司机们「填坑避雷」的 50 篇经验之谈|AI 科技评论 2017 年度特辑「1067 页 PDF/60M」》雷锋网学术频道AI科技评论年度特辑。 —————  AI 科技评论招人了  ————— —————  给爱学习的你的福利  —————三大模块,五大应用,手把手快速入门NLP 海外博士讲师,丰富项目经验算法+实践,搭配典型行业应用随到随学,专业社群,讲师在线答疑扫码了解详情▼▼▼———————————————————— via: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NTIxNTg0OA==&mid=2247489970&idx=2&sn=a67bd590ab531643bde3f9e4e62cafdd&scene=0#wechat_redirect

 

爱可可-爱生活   网页版 2018-03-10 06:03
算法 语音 资源 代码 神经网络 视频
【神经网络语音合成】《Neural Network Voices – YouTube》by Siraj Raval http://t.cn/RE1BE3h GitHub:http://t.cn/RE1BE37

爱可可-爱生活 网页版 转发于2018-03-10 06:38
“神经网络语音合成” #bilibili# 搬运:http://t.cn/RE1gZ6r

 

爱可可-爱生活   网页版 2018-03-10 04:57
深度学习 Brain Activation
《Toward a universal decoder of linguistic meaning from brain activation》F Pereira, B Lou, B Pritchett, S Ritter, SJ Gershman… [Siemens Healthineers & MIT & DeepMind] (2018) http://t.cn/RE1ut9m Home:http://t.cn/RE1ut9u

爱可可-爱生活 网页版 转发于2018-03-10 07:09
今日焦点:从脑激活看通用语意解码——一种构建大脑解码系统的新方法,在由大量文本语料库构建的语义空间中将单词和句子表示为向量

 

wx:   网页版 2018-03-10 20:17
会议活动 视觉 应用 自然语言处理 Ben Katz Di Carlo Jared Di Carlo Jared Weintraub 代码 会议 活动 机器人 谢小呆
「【机器人解魔方秒杀人类】MIT学生开发机器人解魔方仅需0.38秒!(视频)」【2018新智元AI技术峰会倒计时 19 天】 诺贝尔奖唯一计算机领域评委亲临,峰会首批嘉宾阵容公布 早鸟票已经售罄,现正式进入全额票阶段。 即将于北京举办的2018年中国AI开年盛典——2018新智元AI技术峰会上,我们邀请到了德国总理默克尔的科学顾问、诺贝尔奖唯一计算机领域评委、工业4.0教父、世界顶级自然语言处理专家Wolfgang Wahlste教授。Wahlster教授将亲临329峰会现场分享欧洲对人工智能科技发展和AI产业化的思考。想现场一睹诺奖评委的风采,点击文末阅读原文,马上参会! 抢票链接:http://www.huodongxing.com/event/8426451122400   新智元编译  来源:Techxplore编译:谢小呆 【新智元导读】麻省理工学院(MIT)学生Ben Katz和软件开发人员Jared Di Carlo共同创建的全新机器人以0.38秒解开三阶魔方,打破此前的0.637秒记录。研发者称,从电机上对机器人进行了改进,提高了速度。 2016年年底一个名为“Sub1 Reloaded”的机器人用时0.637秒复原一块三阶魔方,并创造了吉尼斯世界纪录。现在一个由麻省理工学院(MIT)学生Ben Katz和软件开发人员Jared Di Carlo共同创建的全新机器人以0.38秒解开三阶魔方,而人类的记录为4.59秒。 这是Katz解魔方机器人的视频: Jared Di Carlo网站上说:“我们注意到快速魔方解算器都是使用的步进电机,如果我们能够使用更好的电机,解魔方机器人就能取得更好的成绩。” 所以他们选择了具有高转矩惯性比的科尔摩根ServoDisc电机,。 Di Carlo说:“这种电机是无铁芯的,转子上没有重型钢片,不会出现钢片饱和,因此它可以非常快速地加速。在10毫秒的四分之一转中,电机能达到1000转。”他们一共使用了6台电机,6台定制电机驱动器以及2台PlayStation Eye摄像机,和最普通的魔方。Ars Technica的Lee说,Katz和Carlo用了一对摄像头来检测魔方的当前状态。它们放在魔方的对角,使得每个摄像头都能检测到三个面。”Lee说摄像机难以区分红色和橙色,所以他们将魔方的橙色面图成了黑色。Carlo说机器人解决了超级快速拼魔方的难题,他们选择使用最便宜的魔方,因为知道在实验过程中,会有很多魔方损毁。 读者可以在GitHub上找到解决魔方问题的软件(软件链接附在文末)他们使用OpenCV进行颜色检测,然后该软件识别颜色,构建魔方描述,最后使用min2phase求解器进行求解。 “得到的求解字符串被转换为紧凑的立方体序列消息,并使用连接到差分串行IC的USB串行适配器同时发送到所有电机控制器。”他说,这个过程大约需要45毫秒,“大部分时间都花在等待摄像头驱动程序和检测颜色上。” 从更高的角度来看,Jared Weintraub在9to5Toys中表示:“80年代的经典儿童玩具Rubik魔方 ,到今天仍然受到科学家,数学家和书呆子的钟爱。近几年来,已经有一些聪明的人能够在几分钟内完成魔方拼图,研究人员也开发出了能够在几秒钟内解决这个问题的机器人。”这种机器人寻求竞争模式下的快速解决方案,以此来博取人们的眼球。但是有几个这样的机器人给读者留下了深刻的印象呢?不是因为时间的流逝,而是因为耗费大量时间来完成魔方拼图没有太大的意义。有的评论说:“魔方的目的是娱人” 也有人说“可以锻炼解决问题的技巧。”还有评论认为“如果是机器人自己想出来的拼图方案会非常令人印象深刻……” 原文链接:https://techxplore.com/news/2018-03-dont-robot-cube-puzzle-solution.html软件链接:https://github.com/dicarlo236/cube-solver 【2018新智元AI技术峰会倒计时 19天】点击阅读原文查看嘉宾与日程  峰会门票火热抢购,抢票链接:http://www.huodongxing.com/event/8426451122400 【扫一扫或点击阅读原文抢购大会门票】 via: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652014703&idx=5&sn=cc31a2bc8c2a66c4e6447fe6d78b6156&scene=0#wechat_redirect

 

新智元   网页版 2018-03-10 12:40
资源 行业动态 课程 雷鸣 徐小平
【新智元导读】3月8日,清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第一讲开课。本讲将由真格基金创始人、新东方联合创始人徐小平老师亲临现场,与清华海峡研究院大数据AI生态专委会专家委员、百度七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣老师共同参与,深度探讨人工智能时代创业和投资的趋势与机遇。…全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4216002600909479

 

爱可可-爱生活   网页版 2018-03-10 05:39
深度学习 自然语言处理 论文
《The emergent algebraic structure of RNNs and embeddings in NLP》S A. Cantrell [Excella Consulting AI Research] (2018) http://t.cn/RE11crQ view:http://t.cn/RE11cr8

 

爱可可-爱生活   网页版 2018-03-10 05:16
自然语言处理 论文
《SentRNA: Improving computational RNA design by incorporating a prior of human design strategies》J Shi, R Das, V S. Pande (2018) http://t.cn/RE13vY5 view:http://t.cn/RE13vYq

 


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