نيو جي وون جي وون الجديد اليوم

الأنفس جي تقرير جديد

المصدر: أرخايف، مجلة كوانتا، الخ

محررين: ون جيون، ليو شياو تشين

[استعراض فاز جي الجديدة DeepMind مشتركة جوجل الدماغ، MIT وغيرها من المؤسسات 27 من الكتاب نشرت ورقة ثقيلة، وهذا هو المتوقع "خريطة شبكة" (شبكة الرسم البياني)، والتعلم النهاية وحثي المنطق المشترك، من أجل حل مشكلة لا يمكن أن يكون عميق التفكير العلاقة التعلم.

كما معيارا الصناعة، وكان الاتجاه DeepMind AI محور هذه الصناعة. في الآونة الأخيرة، ويبدو أعلى AI مختبر في العالم أن تركز على هم استكشاف "العلاقة" أعلاه، منذ يونيو، وأصدرت سلسلة من الأوراق "مع وجود علاقة" غير قليل، مثل:

• العلاقة التحيز الاستقرائي (العلائقية التحيز الاستقرائي لبناء البدني في البشر والآلات)
• العلاقة بين عمق تعزيز التعلم (العلائقية ديب التسليح التعلم)
• العلاقة RNN (العلائقية المتكررة الشبكات العصبية)

المزيد من الأوراق، ولكن ما إذا كانت هناك أوراق لمعرفة أكثر، فإنه يجب اختيار هذا - "العلاقة التحيز الاستقرائي التعلم والشبكات العمق"

هذه المقالة يجمع الجامعة DeepMind، وجوجل الدماغ، MIT وادنبره 27 الكتاب (فلذلك من 22 DeepMind)، ويبلغ طوله من 37، والعلاقة بين شبكة التحيز حثي (شبكة الرسم البياني) امتلأ إيابا.

DeepMind عالم أبحاث، دانيال أوريول Vinyals الدعاية نادرة جدا في هذا العمل (وهو أيضا واحد من الكتاب؛) على تويتر، وأن هذا الاستعراض "شاملة جدا".

هناك العديد من الباحثين المعروفين AI أيضا جعل بعض التعليقات على هذه المادة.

وبمجرد أن تدريب الدماغ جوجل، وقال تعزيز التعلم في دراسة متعمقة لديني بريتز إنه مسرور لرؤية أن شخصا ما سوف الخريطة (الرسم البياني) من الدرجة الأولى المنطق والمنطق الاحتمالي للعمل معا في هذا المجال وربما الدخول في إحياء.

علق Graphcore مؤسس شركة رقاقة كريس جراي أنه إذا استمر هذا الاتجاه وتحقيق النتائج حقا، ثم AI سيخلق أساسا لأكثر اعدة الآن من عمق التعلم.

دكتوراه في الرياضيات من جامعة كورنيل / MIT ما بعد الدكتوراه سيث ستافورد يعتقد، الشكل الشبكة العصبية (الرسم البياني كالة أنباء البحرية) قد يحل الفائز جائزة تورينج جوديا بيرل أشار إلى أن التعلم العميق قادر على القيام القضية الأساسية من التفكير السببي .