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【AI每日播报】PyTorch开源

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本期周刊:【CSDN AI 周刊】No. 007 | SIGIR 2016信息检索精选论文

以下为今日要闻:


资讯


PyTorch开源

@新智元

从此用 Torch GPU 训练神经网络也可以写 Python 了。

对于 PyTorch (Github Page) 与 Torch 的关系,Facebook 研究员田渊栋在接受媒体采访时表示:

基本C/C++这边都是用的 Torch 原来的函数,但在架构上加了 autograd, 这样就不用写 backward 函数,可以自动动态生成 computational graph 并且自动求导,反向传递后自动回收内存,这个让写程序变得更方便了。另一个重要的不同是权值(weights)和activation/gradInput 分开了,这样同一个 layer 可以复用很多次,存储的时候也不用 clear gradient,不像以前 torch 需要clone_many_times。另外从 numpy ndarray 可以转到 torch.Tensor,不需要 copy。

Lua 这边一直有每个 thread 2G 的限制,这个对写多线程的程序不是很有利。Python有GIL,所以一般用 multiprocessing 写程序,PyTorch 针对这个有比较好的支持,比如支持进程间共享内存(这个对 parameter server 有利),支持 shared Cuda context,等等。

我自己已经在用了,写了一个增强学习的框架,效果还是不错的。

Google发布一个用于监督学习中语义消歧的大规模语料库

@机器之心

同一个单词在不同的句子中承担着不同的含义。比如,句子「he will receive stock in the reorganized company」中,根据新牛津美语词典(NOAD),我们依据上下文可以知道「stock」是指「公司企业通过发行和认购股份筹措到的资金」。但是,词典中,从「存货(goods in a store)」到「一种中世纪刑具」,stock 的定义有十多个。我们人类可以轻松理解,但是机器不行。为了解决这个问题,谷歌发布了基于流行的 MASC 和 SemCor 数据组的词义标注,人工标注了 NOAD 的各种词义。同时发布 NOAD 词义到研究社区更常用到的 English Wordnet 的映射,English Wordnet 是最大的全词义标注英文语料库发布之一。(Github Page


初学


机器学习完整入门指南

@大数据文摘

建议在进入深入学习领域之前,应该了解机器学习的基本知识。“机器学习的学习路径”是一个完整的资源,让你开始了解该领域。

用TensorFlow搭建图像识别系统

@雷锋网

阅读本文前你并不需要具备机器学习的相关经验。示例代码是使用Python写的,如果你有Python的基础知识是最好的。但如果你只是掌握其他的编程语言,那也已经足够了。

作者Wolfgang Beyer目前正在学习人工智能和机器学习的内容。他认为最好的学习方式不是仅仅阅读各类材料,而是要真正地去动手搭建一个系统。

在这篇文章中Beyer将向你展示如何搭建一个系统,去完成一项简单的计算机视觉任务:识别图像内容。


进阶


GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo

@CSDN

生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。

本文主要分为三个部分:

  1. 介绍原始的GAN的原理
  2. 同样非常重要的DCGAN的原理
  3. 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集

2016年人工智能技术进展大盘点

@CSDN

如果说2015年大家还在质疑深度学习、人工智能,认为这是又一轮泡沫的开始,那么2016年可以说是人工智能全面影响人们生活的一年。从AlphaGo到无人驾驶,从美国大选到量子计算机,从小Ai预测“我是歌手”到马斯克的太空计划,每个焦点事件背后都与人工智能有联系。纵览2016年的人工智能技术,笔者的印象是实用化、智能化、芯片化、生态化,让所有人都触手可及。下面我们以时间为坐标,盘点这一年的技术进展。


趣味


让Alexa为你读论文

@Medium

Alexa有一个很有趣的功能(点击这里)。通过调用这个功能,你的Alexa能够为你朗读arxiv上最新的机器学习相关论文,Alexa会先读标题,然后问你是否想要继续摘要部分。你可以随时打断她,只要对她说“Alexa, next”。

这个功能会改变你很多习惯,例如早上的时间、通勤的时间都能被有效利用。

Just try it out.


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