Основные события этой недели: астрономы изучают возможности использования изображений, созданных искусственным интеллектом; Создайте сверхбыструю машину для глубокого обучения менее чем за 1000 долларов; Почему для глубоких нейронных сетей нужно так много памяти?; Вассерштейн ГАН
Новости
Выпущен набор данных Fake News Challenge
Fake News Challenge
В глазах некоторых «фейковые новости означают все, с чем я не согласен. Это не то определение, которое принято для FNC…www.fakenewschallenge.org»
В рамках Этапа I Fake News Challenge был выпущен набор данных для изучения того, как технологии искусственного интеллекта можно использовать для борьбы с фейковыми новостями. Ознакомьтесь с подробностями о задаче, наборами данных и получайте удовольствие, помогая обществу!
Waymo, GM и Tesla публикуют данные об испытаниях беспилотных автомобилей
Калифорнийский департамент транспортных средств выпустил серию отчетов, в которых дается представление о темпах развития технологий беспилотных автомобилей и угадайте, кто лидирует? — Уэймо
Астрономы изучают возможности использования изображений, созданных искусственным интеллектом
По мере того, как GAN привлекают все большее внимание, астрономы также изучают, как их можно использовать для создания изображений для обучения программ распознавания изображений и научного программного обеспечения.
Статьи
Главные прорывы в области искусственного интеллекта, с Яном Гудфеллоу и Ричардом Маллахом
В 2016 году произошло несколько значительных изменений в области искусственного интеллекта. Прочитайте, что Ян Гудфеллоу из OpenAI и Ричард Малла из FLI рассказали о прогрессе ИИ за последний год. Это подкаст, так что вы можете слушать его и в дороге.
ИИ собирается учиться большему, как люди — с небольшой неопределенностью
Нейронные сети сейчас в моде. Но они все еще несовершенны. Поэтому ведущие технологические компании рассматривают новые формы ИИ, которые лучше справляются с неопределенностью.
Учебники и инструменты
Обнаружение кликбейтных заголовков с помощью глубокого обучения
С таким большим вниманием к кликбейтным заголовкам и фейковым новостям, это интересный проект с открытым исходным кодом, который обнаруживает кликбейтные заголовки с помощью глубокого обучения. Проверьте это и посмотрите, сможете ли вы создать классификатор!
Создайте сверхбыструю машину для глубокого обучения менее чем за 1000 долларов США
По крайней мере, эта установка легко превзойдет Macbook Pro за 2800 долларов по всем показателям, кроме энергопотребления, и, поскольку ее легко модернизировать, она будет опережать его на несколько лет вперед.
Использование машинного обучения для прогнозирования сложности парковки
Использование машинного обучения для прогнозирования трудностей с парковкой
. Когда Соломон сказал, что всему свое время и место, он не столкнулся с проблемой парковки в своем…исследовании. .googleblog.com»
Ранее на этой неделе Google запустил новую функцию, которая может предоставить информацию о сложности парковки для пунктов назначения и даже помочь пользователям решить, какой способ передвижения выбрать. Узнайте, как они внедрили построенную систему, в которой используется сочетание краудсорсинга и машинного обучения.
Почему для глубоких нейронных сетей требуется так много памяти?
Посмотрите, как сегодня используется память в системах глубокого обучения на базе процессоров и графических процессоров, и узнайте, почему нам нужны большие подключенные хранилища памяти с системами машинного обучения, когда наш мозг, кажется, хорошо работает и без них.
Исследовательская работа
В этом исследовании представлен новый алгоритм под названием WGAN, альтернатива традиционному обучению GAN. В этой новой модели они повышают стабильность обучения, избавляются от таких проблем, как сбой режима, и обеспечивают значимые кривые обучения, полезные для отладки и поиска гиперпараметров.
Учимся компоновать с помощью профессиональных фотографий в Интернете
Модель на основе сверточной нейронной сети учится составлять фотографии. Отличие заключается в том, что они разрабатывают почти неконтролируемый подход для создания неограниченного количества пар изображений высокого качества для обучения сети.
Если вам нравится то, что вы читаете, пожалуйста, подпишитесь и порекомендуйте своим друзьям или поделитесь благодарностями в Твиттере! Буду рад услышать ваши предложения и рекомендации @deephunt_in или в комментариях ниже!
Первоначально опубликовано как Информационный бюллетень Deep Hunt.
