تقنية مراجعة AI حسب: "سوف ينظر إلى أعلى في السلسلة، وسمعت." Benpian تنتمي إلى هذا العدد الكبير من سنة رائعة من مؤتمر التعلم المخابرات / آلة اصطناعية، لم يذهب الى مكان الحادث من الأشياء الطبيعية وللأسف، فإن الموقع هو أيضا من السهل رؤية. ثم نلقي نظرة على ملخص بعد ذلك بالمعلومات من باحثين آخرين، قد يكون هناك موسم الحصاد الجديد عليه.
عملت في المختبر الوطني للمعهد الاعتراف نمط من أتمتة، الأكاديمية الصينية للعلوم ممارسة غوتييه مارتي الآن هو NLP التحليل الكمي الباحث. آلة التعلم + الباحثون المالي في نظرية قوية رؤى ICML ما تفعل؟ المادة لى فنغ شبكة AI تقنية مراجعة في حياته الشخصية النص بلوق جمعت على النحو التالي. * هذه الورقة المقبل، ما مجموعه اثنين. راجع مقالة هنا.
ICML يوم ايجابي الثانية - الطاقة وGANS والفرز والدورات ورقتنا
ماكس ويلينغ اليوم الثاني من ICML قيد الدراسة من جامعة أمستردام، 2018 رئيس لتعلم الآلة "الذكية الطاقة لكل كيلوواط من" بداية من تقرير المؤتمر على اللقب. ويناقش العلاقة بين AI البدني و(مثل الطاقة والكون، بت من المعلومات، ومبدأ طول الحد الأدنى الوصف، وما إلى ذلك)، بما في ذلك الجوانب التكاليف والطاقة من هذا النموذج. النموذج الحالي (مثل الشبكات العصبية العميقة) يتطلب الكثير من الطاقة. من الطاقة الجسدية (النمذجة) يعتقد لاشتقاق شكل عميق للتعلم النظرية الافتراضية، يمكن أن يحقق (في الواقع) أكثر نماذج كفاءة في استخدام الطاقة. في نهاية المطاف هذه الأمور يمكن أحد عشر متصل. هنا واحد آخر من تقريره عن هذا الموضوع (https://www.youtube.com/watch؟v=avtVbH2rdg0)، فإنه مختلف تماما بالمقارنة مع ICML هذا التقرير.
شاركت في ما يلي للجلسة، بعض الأوراق أنا أعجب:
توليد نموذج (الدورة 1)
الهندسة نقاط: طريقة لمقارنة المولدة الخصومة شبكات (https://arxiv.org/pdf/1802.02664.pdf) (عشرات الهندسية: دراسة مقارنة ضد طريقة توليد الشبكة)
من خصائص هندسية متعددة من البيانات الأصلية تدفق مقارنة نمط ويولد البيانات لبناء الأداء GAN طريقة تقييم جديدة (ضد شبكة الجيل)، تنص على وسائل التقييم النوعي والكمي. على وجه التحديد، من أجل دراسة متعددة البيانات، استخدمت الكتاب تحليل البيانات طوبولوجيا (تحليل البيانات الجبور)، مثل مجموعة من أسلوب التحليل الطوبوغرافية من النموذج (انظر غونار كارلسون هذه المادة في نقاط منفصلة على السحابة:
العنوان: الشبكي: //www.ams.org/journals/bull/2009-46-02/S0273-0979-09-01249-X/S0273-0979-09-01249-X.pdf
قدم عمق TDA، وGUDHI (الهندسة Understaning في الأبعاد العالي)
العنوان: الشبكي: //project.inria.fr/gudhi/
كود جيثب
العنوان: الشبكي: //github.com/KhrulkovV/geometry-score)
التصنيف العالمي والتعلم تفضيل (الدورة 2A)
تسارع الطيف الرتبة (المعجل الطيفي الترتيب)
سؤال: نظرا لمقارنة بين أزواج أو أكثر من ن البنود، والهدف من ذلك هو معرفة النتيجة من كل بند. يمكن أن يزيد من هذه الحسابات أن تستخدم لترتيب هذه المشاريع. على سبيل المثال، فإن النظام التوصية، قد يكون الهدف الخيار الذي في مواجهة مجموعات فرعية مختلفة من هذه المشاريع من خلال مراقبة المستخدم لمعرفة متى هذه المشاريع كلها وضعت في المرتبة معا. في حالة مقارنات متعددة، هناك طريقة (LSR، لوسي الطيفية التصنيف) التصنيف دعا لوسي الطيف، الذي المشي العشوائي (المشي العشوائي بمقارنة FIG بناء على البنود ن، ما يعادل ماركوف سلسلة) لحل المشكلة. إذا كان هناك وجود ميزة بين دولتين أو بين أزواج متعددة من المقارنة، ثم اثنين. الغرض من المشي العشوائي تكوينه بحيث أنه توزيع ثابت يتوافق MNL، زجاجة الأوزان نموذج. اقترح المؤلفون خوارزمية أسرع للقيام بذلك.
الأوراق الأخرى للدورة ويبدو أن مثيرة جدا للاهتمام، ولكن أنا حاليا لم تكن مألوفة جدا مع هذا المجال، لا تدفع أكثر علق. أنا قد تحاول هذه الأساليب في السنوات الأخيرة. وهنا SQL-الرتبة: A Listwise نهج لالتعاونية الترتيب عنوان جيثب:
https://github.com/wuliwei9278/SQL-Rank
التعلم تحت إشراف (2B جلسة)
مشاكل في ممارسة الإشراف جلسة تعلم يحتوي على الكثير من تعلم الآلة الذين يشعرون بالقلق جدا حول المناقشة: التعلم في تسمية صاخبة، وتحسين سرعة التقارب نموذج تجريبي. وهذا الأخير لا يمكن أن يتحقق من خلال التعلم المنهج (منهج التعلم)، والذي هو استخدام عينة الدراسة بسيطة، ومن ثم تزيد تدريجيا من صعوبة العينة. ويبدو أن هذه الأوراق الجلسة لتكون قادرة على أن يكون لها تأثير على هذه الصناعة في فترة قصيرة جدا من الزمن، والمؤلفين لها الشخص المسؤول عن الشخص المسؤول عن راكيل Urtasun واوبر جوجل AI لى Feifei.
أوراق Curriculun التعلم:
MentorNet: المناهج التعليمية المستندة إلى البيانات عن الشبكات العصبية العميقة جدا على تسميات التالف (MentorNet: على الملصق تالف جدا العصبية العميقة دفعت بيانات الشبكة دورات التعلم).
تعلم Reweight أمثلة قوية التعلم العميق (التعلم لاعادة وضعها الى وزن عينة للدراسة متعمقة قوية)، جيثب غير المؤلف،
أبعاد يحركها التعلم مع تسميات صاخبة (البعد على التعلم التسمية صاخبة مدفوعة)
جيثب العنوان:
عميق التعلم (هندسة الشبكات العصبية) (الدورة 3)
استخراج التشغيل الذاتي من الشبكات العصبية المتكررة عن طريق الاستعلامات والمعاكسة (RNN المستخرجة من الجهاز عن طريق التلقائي سبيل المثال مكافحة الاستعلام)
العنوان:
بالنسبة لأولئك الذين يذهبون من خلال علم الحاسوب النظري وعمق التعلم والتدريب، وينبغي أن يكون ورقة مثيرة جدا للاهتمام.
الشبكات العصبية الانحدار التلافيف متزامن السلاسل الزمنية (لغير متزامن التفاف الشبكة العصبية السلاسل الزمنية لصناعة السيارات الرجعية)
جيثب العنوان:
https://github.com/mbinkowski/nntimeseries
هذا هو ورقتنا، هو نموذج الانحدار الذاتي، وزنه هو غير الخطية، فإنه يمكن التعامل مع السلاسل الزمنية متعدد المتغيرات غير متزامن. للحصول على مثال التطبيق، تخيل المتعاملين في أسعار السوق OTC: وقت عشوائي (أكثر أو أقل أن تفعل شيئا مع وكيل) للوصول إلى هذه الأقوال، والاقتباسات قد يكون هناك بعض التحيز والتباين (التحيز والتباين)، في حين قد يكون هناك بعض التأخير عند نقلها إلى تجار آخرين. ويهدف هذا النموذج لالتقاط هذه العلاقات، ووزن الشبكة الأولية الثقيلة يسمح العلاقة بين هؤلاء التجار (الرصاص - تأخر) بعض التفسير والتصور. يمكننا أن نعمل وسيتم توسيع نطاق هذا النماذج الاقتصادية الأخرى.
خارج المكان سيكون ايجابيا، JP مورغان هي من تلقاء نفسها كشك عمق التحوط طريقة (https://arxiv.org/pdf/1802.03042.pdf).
سوف ICML تكون إيجابية في اليوم الثالث - تحليل السلاسل الزمنية، NLP، تعلم الآلة أكثر الروبوت
سوف ICML افتتاح الإيجابي لليوم الثالث على التوالي يكون رونان Collobert وجايسون ويستون من ICML رقة 2008 "A العمارة الموحد لمعالجة اللغات الطبيعية: الشبكات العصبية العميقة مع تعدد المهام التعلم" (الموحدة العمارة معالجة اللغة الطبيعية: متعددة المهام عمق التعلم الشبكة العصبية)
الحصول على خطاب "اجتازت اختبار الزمن جائزة" ل. هنا ( يمكن أن يرى أنه قبل 10 سنوات، يتم قبول الكتاب من بعض المناقشات والوقت. أنا لم يعش لسماع كلامهم، لأن الاستغناء عنها القطارات بين المدن ستوكهولم.
حضرت الجلسة عدة:
تحليل السلاسل الزمنية (الدورة 1)
لا عمق النظرية الافتراضية تتبع المعلمة
العنوان:
التعلم نقل والتعلم متعددة المهام (الدورة 2)
اللغة الطبيعية ومعالجة الكلام (الدورة 3)
ما مجموعه أربع محاضرات، ثلاثة هي باحثة في الفيسبوك الكلام، وهناك من الناس يتحدثون جوجل
عبر غوتييه ماري ليهيمون على وجوههم، AI مترجم تقنية مراجعة
