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【AI每日播报】周志华最新论文 | 深度森林:探索深度神经网络以外的方法

西瓜书作者,著名的南大教授周志华日前发表论文,提出了一种基于树的方法,挑战深度学习。Redis之父低调忠告开发者,要学会“取巧编程”,以成为“一打十”的程序员。百度最近公关压力山大,日前百度成立无人驾驶事业组,由二把手陆奇担任总经理,而曾经的百度无人车教主王劲被“内部休息调整”。好在今天百度牵头“深度学习技术及应用国家工程实验室”的揭牌仪式在百度大厦成功举行,但仍扳不回各路媒体人对其的冷嘲热讽,更有新媒体表示:“李彦宏的中年危机可不仅是捡牛粪”。具体情况如何,请看今日播报。

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学术


周志华最新论文 | 深度森林:探索深度神经网络以外的方法

西瓜书《机器学习》作者、南京大学周志华日前发表论文,提出了一种基于树的方法,挑战深度学习。在设置可类比的情况下,新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果,而且更容易训练,小数据也能运行,更重要的是相比神经网络,基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。周志华和冯霁在论文里写道,“我们认为,要解决复杂的问题,学习模型也需要往深了去。然而,当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度树(deep forest),为在许多任务中使用深度神经网络之外的方法打开了一扇门”。

学会“投机取巧”——Redis之父九条忠告,如何成为“一打十”的程序员

本文为Redis之父Salvatore所写,CSDN编译,具体讲述了其心目中成就一名“野兽级”程序员的可贵品质。包括:

  • 纯编程能力:不写一行多余代码
  • 经验:踩在前人的肩膀上
  • 专注:高效利用时间
  • 不要吝惜时间设计:防止推倒重来
  • 简洁性:避免细节错误才是程序简洁的根本
  • 完美主义:高效产出的最大阻碍
  • 知识:某些关键问题还是要依靠理论解决
  • 底层:熟悉计算机的脾性
  • Debug能力:无需多言

基于移动设备的机器学习,本地与云端孰优孰劣?

如果您觉得,是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法…..这是个好想法!但您会怎么选择?

绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点:

  • 采集数据
  • 利用采集的数据来训练一个模型
  • 使用该模型进行预测

需要什么样数据、设计什么样的模型、以及该如何训练这个模型,完全取决于您想构建什么样的应用程序。但如何把机器学习系统融合到您的产品中,还需做出一些抉择,这也是本篇博客存在的原因。

需要做出决定的事情主要是:

  • 想训练自己的模型吗?
  • 在自己的电脑上还是在云中训练?
  • 在云中进行推断还是在本地设备上进行推断(离线状态下)?

换言之,应该使用云服务进行深度学习,还是应该自己一手操办?让我们一探究竟!

LSTM的反向传播过程推导

近些年来,随着深度学习的崛起,RNN模型也变得非常热门。如果把RNN模型按照时间轴展开,它也类似其它的深度神经网络模型结构。因此,我们可以参照已有的方法训练RNN模型。

现在最流行的一种RNN模型是LSTM(长短期记忆)网络模型。这里有一些关于LSTM的背景知识介绍文章,Karpathy的博客和Chris Olah的博客。

尽管我们可以借助Tensorflow、Torch、Theano等深度学习库轻松地训练模型,而不再需要推导反向传播的过程,但是逐步推导LSTM模型的梯度并用反向传播算法来实现,对我们深刻地理解模型是大有裨益的。

因此,我们首先按照LSTM的公式实现正向传播计算过程,然后推导网络模型的梯度计算过程,最后用numpy来实现模型的求解。


【AI创新者】系列专访


AI创新者是CSDN人工智能频道精心打造的专栏,采写AI领域杰出学者、资深专家、技术缔造者、顶尖团队。寻求报道请邮件wangyi@csdn.net,或扫描文末二维码加我微信。

TensorFlow贡献者黄文坚:解读对比13个深度学习框架后的选择

为了帮助机器学习、分布式计算领域的学生、从业者,特别是正在学习深度学习技术,立志从事AI相关行业的朋友快速上手TensorFlow,PPmoney黄文坚和Uptake唐源共同撰写了《TensorFlow实战》一书,希望可以帮助读者快速入门TensorFlow和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。日前,黄文坚接受CSDN记者专访,介绍了他在深度学习领域的实践经验和成长心得,以及完成《TensorFlow实战》一书背后的原因和故事。

云知声梁家恩:当 AI 遇见 IoT——云知声的 AI 之路

早在2012年创立之初,梁家恩和创始团队便已设想和规划了团队的人工智能布局,这也是“云知声”三个字的来源:云——指底层的大数据机器学习及服务平台,是数据和智能的核心载体;知——指语言、知识与思维等认知能力,是人工智能的核心;声——指云知声目前广为业界熟知的物联网语音交互,对云知声而言,“声”就是智能终端的切入点和语音大数据的入口。

人工智能与物联网的结合,绕不开两个基本问题:一是真实场景下的用户体验,解放双手和双眼;二是达到工业级规模化推广的完整解决方案。在本次采访中,云知声创始人、CTO就语音落地IoT的三个难点一一解读:远讲降噪、离线优化、云端优化。


业界


百度成立智能驾驶事业群组 陆奇亲任总经理

一直以来,百度的智能汽车业务架构较为分散,几个事业部隶属于不同的业务群组,不利于内部资源协调和业务统筹发展,外界也对相关业务的隶属存在疑惑。

百度今日通过内部邮件宣布,对现有业务及资源进行整合,成立智能驾驶事业群组(IDG),由百度集团总裁和首席运营官陆奇兼任总经理。

此次调整之后的新架构简单明了,陆奇亲自挂帅,统筹各相关组织及业务模块,亦可见百度对智能驾驶相关业务的重视程度非比寻常。

百度无人车两年幻梦:10亿美元拆分未成,大神携手离职创业

百度极有效率,邮件发出的当天,“五号人物”的头像,就从官网消失了。一切早有准备。

3月1日上午十点半,那封邮件按原计划发送出来。邮件中宣布,把自动驾驶事业部等三合一,成立智能驾驶事业群组(IDG),交由到任不久的“二号人物”陆奇负责。同时百度高级副总裁、原自动驾驶事业部总经理王劲,“内部休息调整”。

王劲治下,百度曾把车子开上五环。也正是那个时候,百度顺势成立自动驾驶事业部,王劲担任事业部总经理。王劲当时喊出的口号是“三年商用,五年量产”。

气势正盛的王劲,去年曾试图把百度无人车业务拆分出来独立运营,并且在一定范围内开始与投资人展开接洽。据一位业内资深人士对量子位透露,当时王劲给这个业务的估值为10亿美元。不过最终因为种种原因未有结果。

王劲为什么离开百度?原因可能是多种多样的,也许是一个复杂的原因,导致了今天的局面。也许只是一个简单的不能再简单的原因。无论如何,三年未到,人去楼空。下面的接力棒,已经交到了陆奇的手中。

中国深度学习「国家队」入场,李彦宏:「百度对人工智能是严肃的」

3月2日,「深度学习技术及应用国家工程实验室」揭牌仪式在百度大厦举行,这被认为是当初「中国大脑」概念的最终落地,也被认为是中国将人工智能发展提升到国家战略的重要标志。

现场李彦宏表示,对于百度来说,这是鼓励也是责任,实验室的成立代表中国的人工智能水平,「所以我们不仅要做成全国的第一,也要在世界上做到让人仰慕,让人家像朝圣一样到这儿来看一看。所以我们是深度学习的国家队,不是国足那个国家队,起码要做像女排那样的国家队。」


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