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【CSDN AI周刊】第18期 | 2017中国人工智能大会将于7月在杭州举行


活动


2017中国人工智能大会将于7月在杭州举行

为了更好地引导和推动我国人工智能领域的研究和发展,由中国人工智能学会、蚂蚁金服主办,CSDN承办的2017中国人工智能大会(CCAI 2017)将于7月22-23日在中国杭州举办,预计将有2000多位技术精英和专业人士参加此次盛会。

作为中国国内级别最高、规模最大的人工智能大会,本届中国人工智能大会有幸邀请到Thomas G. Dietterich AAAI前主席、通用机器学习技术权威专家、俄勒冈州立大学教授;Masashi Sugiyama 机器学习理论知名专家、日本理化学研究所(RIKEN)先进智能研究中心主任;Toby Walsh 逻辑人工智能权威专家、AAAI执行委员会成员、澳大利亚新南威尔士大学教授均出席本次大会并发表主题报告。

AI 在线峰会 | 人工智能核心技术解析与应用实战

5月13日,CSDN人工智能在线技术峰会有幸邀请到来自阿里巴巴、思必驰、第四范式、一点资讯、58集团、PercepIn等在AI领域有着领先技术研究的一批专家,他们将针对人脸识别、卷积神经网络、大规模分布式机器学习系统搭建、推荐系统、自然语言处理及SLAM在机器人领域应用等热点话题进行分享。


AI创新者


大脑理论与智能机器探索者:Palm创始人Jeff Hawkins

“虽然没人确切知道恐龙是怎么灭绝的,与之相关的理论却很多——关于大脑则完全相反。”作为工程师,Jeff Hawkins创立了两家便携式计算机公司,Palm和Handspring,开发了风靡一时的PalmPilot和Treo智能电话。然而作为科学家,理解大脑运作方式、原理,并按同样原理制造智能机器才是他一生的追求。日前,Jeff Hawkins接受了《程序员》采访。


技术


基于卷积神经网络(CNN)的中文垃圾邮件检测

就分类任务而言,CNN比RNN更为合适。CNN目前在图像处理方向应用最为广泛,在文本处理上也有一些的应用。本文将参考 Denny Britz 的 WILDML 教程 IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW来设计一个简单的CNN,并将其应用于中文垃圾邮件检测任务。

通俗理解信息熵

决策树算法中,在特征的选择过程,我们会使用到信息增益的概念。那么其最本质的信息熵的原理是怎样的?

最大熵模型中,我们要让熵最大化,这个熵的原理又是什么?

浅说深度学习:核心概念

本文旨在提供直观简明的深度学习引导,涵盖深度学习的基本概念,而不涉及很多数学和理论细节。当然如果要做更深入的研究,数学肯定是必不可少的,但是本系列主要还是用图片和类比等方式,帮助初学者快速建立大局观。

周志华教授gcForest(多粒度级联森林)算法预测股指期货涨跌

对于周志华教授的文章,网上已经有人做出很详细的解释啦。我们对论文进行简单描述之后,然后直接从策略开始讲起。

如何用PyTorch实现递归神经网络?

许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组,一种被称为递归神经网络(recursive neural network)的深度学习模型考虑到了这种结构,这方面已经有大量的研究。虽然这些模型非常难以实现且效率很低,但是一个全新的深度学习框架 PyTorch 能使它们和其它复杂的自然语言处理模型变得更加容易。

用于图像分割的卷积神经网络:从R-CNN到Mark R-CNN

在本文中,我们将介绍目标检测和分割的某些主流技术背后的直观知识,并了解其演变历程。具体来说,我们将介绍 R-CNN(区域 CNN),卷积神经网络在这个问题上的最初的应用,及变体 Fast R-CNN 和 Faster R-CNN。最后,我们将介绍 Facebook Research 最近发布的一篇文章 Mask R-CNN,它扩展了这种对象检测技术从而可以实现像素级分割。

ICLR-17最佳论文作者演讲:如何用PATE框架有效保护隐私训练数据?

ICLR 2017 总共有三篇最佳论文,其中有一篇是关于如何有效保护机器学习训练中的隐私数据,名为「用半监督知识迁移解决深度学习中训练数据隐私问题」(Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data)。论文给出了一种通用性的解决方法,名为「教师模型全体的隐私聚合」(Private Aggregation of Teacher Ensembles/PATE)。该论文第一作者是 Nicolas Papernot。在近日举办的 ICLR 2017 大会上,Papernot 对论文和研究方法进行了口头演讲。


资讯


用NVIDIA Quadro系列打造台式超算工作站

近日,InfoComm China 2017展会在北京举行。NVIDIA携其最新基于Pascal架构的系列Quadro GPU亮相。该系列GPU由高端型号GP100领衔,包括GP100、P4000、P2000、P1000、P600和P400 ,立足企业级,旨在帮助用户打造台式超算工作站,助力专业人士如工程师、设计师、研究人员以及艺术家简化工作中的设计及计算流程。

ICLR 2017现场最令人瞩目的5个亮点

为期3天的ICLR 2017深度学习顶会正在法国土伦召开,6场Invited Talk,15场Contributed Talk(oral paper), 310个论文海报展示让任何人置身其中的时候,都不免产生一种信息量巨大,怎么看也看不完的错觉,本文从现场的亮点中来理出一些对大会深入学习的蛛丝马迹。

IBM 在蒙特利尔新建 AI 实验室,与 Bengio 团队合作探索深度学习

IBM 日前也在蒙特利尔建立 AI 实验室,加强与 Bengio 团队的沟通,确保双方研究人员每日都能交流。据介绍这所名为 IBM-MILA 的实验室将在人工智能、机器学习和深度学习领域进行基础科学的先进研究。蒙特利尔在人工智能尤其是深度学习方面有着深厚的积累、大量优秀的学术人才,近来在产业和技术落地方面也不断发力。谷歌大脑也在蒙特利尔开设了分部。各大巨头在加拿大和蒙特利尔这座城市本身的动向都值得我们关注。

让智能体合作,谷歌团队提出自然语言的产生方法

在ICLR 2017会议上,Angeliki Lazaridou等研究者在oral paper论文《Multi-agent cooperation and the emergence of (natural) language》提出一个基于多个智能体的语言学习的架构。本文介绍了基于多智能体合作交流游戏(multi-agent coordination communication games)研究的第一步。

谷歌大脑首次实现机器人端到端模仿人类动作

机器人仅需观察人类行为就能模仿出一模一样的动作,这一机器人领域发展的长期目标最近被谷歌大脑“解锁”。在新发布的一项研究中,谷歌大脑团队介绍了他们使用自监督式学习的方法,通过多视角的时间对比网络(TCN)来实现机器人端到端模仿人类动作。另外,他们所提出的TCN模型,在图像分类上的错误率也大大地低于ImageNet-Inception。

Twitter在超分辨率技术上取得新进展,能还原打码图片

Twitter 及哥本哈根的研究人员认为,在超分辨率处理过程中,直接对低像素图像进行最大后验概率估值是非常重要的,就像如果想要确保样图图像先验,就需要先构建一个模型一样地重要。想要进行摊销最大后验概率推断,从而直接计算出最大后验概率估值,本文在这一步引入的新方法是使用卷积神经网络。研究人员创造性地引入了新型神经网络架构,在这个网络里,有效解决超分辨率的方法是,向仿射子空间进行投影。


泛读


深度学习相关最新图书推荐

关于深度学习,市场上已经有很多参考资料以及著作。若您是个书虫,Amazon上有很多关于深度学习最新的一些书。这里我们主要推荐一些理论和实践相结合得比较好的书,供大家学习参考。

浅说深度学习简史

第一个貌似深度学习的、具有多层非线性特征的算法可以追溯到1965年,Ivakhnenko和Lapa 用多项式激励函数组了个模型(图1),不宽但还挺深,结合统计方法做分析。

腾讯优图连夺世界冠军背后:百万级人脸识别达83%,人眼只有23%

腾讯优图是腾讯AI的三大核心支柱之一,与微信AI团队和新成立的腾讯AI Lab共同驱动腾讯的 AI 发展。本年度人脸识别标志性比赛:LFW 和 MegaFace上,优图都拿到了冠军的成绩。

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在线直播 | 人工智能核心技术解析与应用实战峰会由CSDN学院倾力打造,力邀一线公司技术骨干做深度解读。本期直播(5月13日)邀请来自阿里巴巴、思必驰、第四范式、一点资讯、58集团、PercepIn等在AI领域有着领先技术研究的一批专家,他们将针对人脸识别、卷积神经网络、大规模分布式机器学习系统搭建、推荐系统、自然语言处理及SLAM在机器人领域应用等热点话题进行分享。限时特惠199元即可听6位技术专家的在线分享,欢迎报名参加,加微信csdncxrs入群交流。 图片描述

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