Основные события недели: SoftBank покупает робототехнических фирм Boston Dynamics и Schaft у Alphabet; научиться сотрудничать, конкурировать и общаться; От исследования до инженерного рабочего процесса; Точная, большая мини-пакетная обработка SGD: обучение ImageNet за 1 час
Новости
SoftBank покупает робототехнических компаний Boston Dynamics и Schaft у Alphabet
Неожиданный поворот событий: SoftBank — производитель дружелюбного робота Pepper и крупный игрок в области слияний и поглощений в мире технологий — покупает Boston Dynamics и Schaft у Google.
Apple только что улучшила возможности машинного обучения iPhone
Apple представляет Core ML — платформу программирования, призванную упростить запуск моделей машинного обучения на мобильных устройствах компании.
Статьи
Инфлюенсер Эндрю Нг планирует следующий этап своей выдающейся карьеры
Эндрю Нг — один из самых влиятельных людей в области искусственного интеллекта. Он руководил крупными инициативами в области искусственного интеллекта в Стэнфорде, Google, Coursera и Baidu и за это время создал замечательные команды. Он отвечает на вопрос: «Что дальше?»
Учимся сотрудничать, конкурировать и общаться
Многоагентные среды, в которых агенты конкурируют за ресурсы, являются ступеньками на пути к AGI.
Учебники, инструменты и советы
Как ездят беспилотные автомобили? Часть 1. Помощь в удержании полосы движения
Вы проданы за самоуправляемые автомобили (SDC), верно? Вы так много читали о будущем мобильности и о том, насколько разрушительными могут быть самоуправляемые автомобили. Вы даже продолжаете возвращаться к этому блогу… Теперь давайте попробуем…
От исследования до инженерного рабочего процесса
Переход от исследовательской идеи к экспериментам имеет фундаментальное значение. Дастин Тран описывает шаги, которые он предпринимает, переходя от исследовательской идеи к экспериментам, и то, как они способствуют его пониманию и помогают в пересмотре идеи.
Райан Даль, первоначальный автор Node.js, пишет о своем годичном опыте работы резидентом Google Brain.
Как я создал обратный поиск изображений с помощью машинного обучения и TensorFlow
Узнайте, как создать приложение для машинного обучения и как сделать собственный обратный поиск изображений. Для этой демонстрации работа состоит из ⅓ обработки/настройки данных, ⅓ разработки модели и ⅓ разработки приложения.
Исследовательская работа
Точный, большой мини-пакет SGD: обучение ImageNet за 1 час
В этой статье команда Facebook эмпирически показывает, что в наборе данных ImageNet большие мини-пакеты вызывают трудности оптимизации, но когда они решаются, обученные сети демонстрируют хорошее обобщение.
Самонормализация нейронных сетей
В этой статье представлены самонормирующиеся нейронные сети (SNN), позволяющие использовать высокоуровневые абстрактные представления с самонормализующимися нейронными сетями (SELU) в качестве функций активации. Они вызывают свойства самонормализации и заставляют SNN автоматически сходиться к нулевому среднему и единичной дисперсии.
Нейронный подход к реляционным рассуждениям
Ключевой задачей при разработке систем ИИ с гибкостью и эффективностью человеческого познания является наделение их способностью к реляционным рассуждениям — построению логических выводов о том, как физические объекты, предложения или даже абстрактные идеи связаны друг с другом. В двух новых статьях Deepmind исследует способность глубоких нейронных сетей выполнять сложные реляционные рассуждения с неструктурированными данными.
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!
