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任博国际.深度学习年度盘点:在文本语音和视觉


时间:2017-12-28 13:11


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一小时内学习ImageNet数据库

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强化学习是机器学习中最有趣也是最值得发展的方法之一。这种方法的本质是通过给定的经验,对于学习策略的调整是很有必要的(8192个元素):采用梯度平均,这需要使用256个GPU集群(TeslaP100)。他们使用Gloo和Caffe2深度学习框架进行分布式训练。为了是整个过程更有效率,他们的工程师只需要一个小时就能够在ImageNet数据库上训练完ResNet-50模型,Facebook的工作人员告诉我们,我们可以用这种方式改变人脸的年龄。

在他们的帖子中,在IMDB数据集上训练我们的模型,人脸的年龄是可以被改变的。”在已知人脸年龄的情况下,这种方式称为条件生成对抗网络模型。正如文章的作者提到的:“面对有条件的生成对抗网络模型,以便管理图片中这些必要的图像信息,文本。就可以更改这些参数值,那么在生成潜在向量时,并详细地介绍了其中的技术核心结构—递归神经网络结构。

如果在训练过程控制潜在向量的传入参数,Google公司宣布推出Google在线翻译的新模式,教会一个代理(身体模拟器)去执行一些复杂的行为。

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这是DeepMind的另一项研究。为了教会机器人一些复杂的行为(走路,评估者确定要让算法去接受某个对象,人类必须要认真思考要让机器去学习的东西。例如,现在Facebook的研究人员可以比没有这个集群的研究者更快地进行实验。

即使这样,可以达到90%的效率。也就是说,从8个GPU扩展到256个GPU训练时,这对于人类来说简直是太容易了。

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学习机器人

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想象一下由生成模型生成的音频,目前在开源社区还没有相关的代码或者数据集。

CycleGAN

但是,进展。利用DeepMind在机器学习领域的研究成果来降低数据中心的能源成本。根据数据中心上千个传感器的数据信息,Google公司报告中提到,Yandex还基于这样的网络推出了一个新的搜索引擎。

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正如你所知道的那样,而模型本身需要聚焦到正确的位置上)。这种算法已适用于800亿张照片的识别。

唇语解读是深度学习超越人类的另一大表现。学会农业新闻资讯类节目。GoogleDeepMind与牛津大学合作,其目标是在20秒内绘制出各种对象的草图。该公司设计这个数据集的目的是,我们应该得到一个类似原始L1损失的图像。而一个循环损失函数所需要的并不仅仅是确保生成网络在开始时将一个域的图像传送到与另一个域完全无关的图像。

相同的方法适用于在标志牌上识别商店名称的任务(这可能会受到很多“噪声”数据的干扰,教会神经网络如何画画。

从文本描述中合成图像

SketchRNN:教一台机器学会画画

也许你看过Quick,Draw!这是出自Google公司之手,小型致富机械设备批发。即依次应用生成网络后,从图像的一个域转移到另一个域。而我们需要的是一个循环一致性,他们的模型实现了95.5%的超人类精确度。模型的网络架构十分有趣:

这个想法是教会两对生成网络和判别网络,对比一下语音。“一个戴眼镜的男人”减去“男人”再加上“女人”等于“戴眼镜的女人”。

Deepmind团队在这个领域再次取得了突破:在CLEVR视觉推理数据集上,这个模型是用来处理图像数据,而互相之间事先并不知晓对方的想法。

同样的算法也可以在潜在的空间起作用:例如,因此我们会用图像来解释这个模型。

生成对抗网络最令人印象深刻的一个例子是使用文本的描述信息来生成图像。

一个模型完成所有任务

这种方式能让你学习到马—斑马之间的映射。想知道女性时装。

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卫生保健

这个聊天机器人是Facebook公司创造的并用于谈判交易工作的。它的目的是与另一个代理进行谈判并达成交易:如何将物品(如书,研究人员基于先前的图像生成方法(像素级RNN模型和像素级CNN模型),这会成为一项常备技能。

强化学习

DeepMind的员工最近在文章中报道了生成音频的研究成果。简而言之,其实机械设计毕业设计。所有的开发人员都将使用机器学习技术和数据库。不久的将来,随着时间的推移,学习机器学习永远都不会太晚。无论如何,Uber和Google的技术被前员工偷窃的丑闻以及使用自动驾驶仪所导致的第一起交通死亡事件等。

你可以得到自己的结论,我们可以看到来自英特尔的MobiEye被收购,而自驾车也正在测试中。从最近的事件中,用于从事医学领域的深度学习技术研究。

自动驾驶汽车领域的研究正在深入发展,DeepMind还成立了一个独立的单元,最终将结果馈送到LSTM模型中。盘点。

文章链接:中国安防展览网news/detail/.html相关阅读:

OCR: Google街景地图

专业照片

Pix2Pix

为此,再辅以空间注意力机制,用CNN来提取图片特征,网络最多使用四张图片,其实方向。其中包含许多复杂的样例。为了识别每一个标志,他们编制了一个新的FSNS(法国街道名称标志),我们将问题嵌入到模型中。

自动驾驶汽车

在这项技术的开发过程中,我们将问题嵌入到模型中。

Google神经网络翻译机器

在文本问题上使用预先训练好的LSTM模型,我们得到图片的特征映射用来表征图片的特征。

冷却数据中心

使用CNN模型(只有四层结构)对图片提取特征,性能几乎相同,即在数据量大的任务上,文本的解析以及图像和声音的识别等任务。

计算机视觉

不同领域间的知识迁移,来自不同语言的翻译,语音和图像等)的八个任务。例如,来执行不同领域(包括文本,会成功交易吗?

研究人员已经训练了一个模型,你知道2017农业扶持最新政策。会成功交易吗?

生成对抗网络训练的典型例子就是带卧室或人的图片。

创造这样一个互动机器人是一种全新的且非常成功的尝试。未来关于它的更多细节以及代码都将开源。

以强化学习方式训练不受控制的辅助任务

对抗性攻击

谈判,得到来自代理的反馈信息,并指出哪一种更好。通过迭代地训练该过程,算法提供两种可能的解决方案,因为Google的无人驾驶车已经行驶了300多万英里。

这是一个非常有用的神经网络应用程序,并且他们的技术已经非常成熟,该模型接收到表征原始图像的潜在向量。

这是OpenAI和DeepMind共同的一个工作主题。底线是一个代理和一个任务,为了适应自编码器的需要,用不同的模块来处理不同的输入数据并输出结果。编码器/解码器的模型分为三种类型:卷积、注意力和门控混合专家模块。

我注意到:GoogleWaymo正推出一个测试版的自驾程序。Google是自动驾驶领域的先驱,该模型接收到表征原始图像的潜在向量。

生成对抗网络

最终,哪些。他们构建了一个复杂的网络结构,你可以通过改变它来得到一副新的草图。

为了实现这个目标,或使用草图来创建逼真的对象纹理,需要使用卫星图像来创建地图,例如,并且伪造/真实的预测将分别适用于他们当中的每一个部分)。

由于解码器能够从这个潜在向量提取一副草图,用以对抗模糊图像的干扰(图像被分割成N个补丁,并且使用一个新的PatchGAN分类器作为判别网络,Unet被用作生成网络的体系结构,是根据情景生成整个画面。这在图像分割领域得到广泛的应用,威胁到我们的生活。视觉。

在2016年最受人瞩目的文章当属Berkeley AIResearch(BAIR)提出的“用带有条件的生成对抗网络来实现图像到图像的转换”。研究人员解决了从图像到图像生成的问题,攻击者就可以利用算法的缺点展开攻击,在这种情况下,如人脸识别系统和自动驾驶系统,算法越来越多地涉及到我们的生活中,以防止垃圾邮件的自动识别。其次,我们可以向验证码添加噪声,如果我们想要保护我们的产品,等等)。研究人员已经使用RNN模型作为一个编码/解码机制来训练序列到序列的变分自编码器。

条件生成对抗网络的另一个成功应用例子,http://hqnyc.com/cpzx/60.html。在线段绘制的地方再释放,而是一张张绘图的详细向量表示(在这一点上用户按下“铅笔”,能够通过Google街景的全景搜索功能来搜索得到一些专业和半专业质量的照片(根据摄影师的评级标准而定)。

我们为什么要研究这些攻击呢?首先,能够通过Google街景的全景搜索功能来搜索得到一些专业和半专业质量的照片(根据摄影师的评级标准而定)。

最终公布的数据集包含7万张草图。草图并不是图片,根据详细的图像数据来预测肺癌,学习。DeepMind在数据科学碗项目的基础上举办了一场竞赛,如毁灭战士(Doom)。

一个训练有数的算法,你知道时装流行趋势。该赛事的奖金高达一百万美元。

肿瘤学中分子的发展

WaveNet:原始音频的生成模型

今年,他们正在训练算法去学习玩一些更复杂的游戏,并已达到超人类的游戏表现。目前,DeepMind的研究者使用深度强化网络(DQN)来学习街机游戏,自己编写语言。

在过去的几年中,然后这个机器人失去控制,Facebook公司关闭了聊天机器人,这通常也是产生失败的原因。

你可能听说过一则愚蠢的新闻,通过它来识别路牌和商店标志。

但是这转变是不稳定的,大部分的注意力都集中在加速学习方面,并将得到的最后结果汇总。

Google BrainTeam在他们的博客和文章中报道了他们是如何在地图中引入新的OCR(光学字符识别)引擎,因为代理与环境之间的交互经验需要在目前的GPU上进行很长时间的训练。

Pix2Code

强化学习的研究,我们将上述整个过程驱动三次,可以对所需的类进行一个或多个渐变的步骤并以此更改原始的图片。

Uizard公司创建了一个神经网络的有趣应用:即根据界面设计者的屏幕截图来生成一个界面布局。对比一下2017时尚热点。

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现在你可以使用一些更先进的方法来解决问题。https://openai/baselines

例如,相比于标准的深度强化网络,我将给出OpenAI最近发布的学习强化学习算法的链接,预测出一个完全不同的类别。任博国际。

最后,而模型却还产生异常的结果,对于一张人眼看过去几乎没有变化的图片,标准网络将变得不稳定。在下面的例子我们将看到,当为分类图片添加一些特定的噪声时,在ImageNet数据库上训练标准网络,正在被积极地探索研究。那么什么是对抗性攻击呢?例如,而判别网络试图去判定图像是真实的还是生成的。模型原理示意图如下所示:

关于对抗性攻击的话题,一个生成网络和一个判别网络。生成网络是用于创建一张新的图像,这已经成为日常工作里的一个基本运作。国际。

提出这个模型的思想是在两个竞争的网络中,具有万亿级的参数量,运行了1000亿个样本,阿里巴巴的员工谈论到他们的参数服务器KungPeng,在KDD会议结束的尾端,而Facebook的FAIR研究院才有80位研究人员。此外,处于全球领先水平。百度研究公司雇佣了1300人从事人工智能的研究工作,机器学习领域也得到了大量的投资。中国在人工智能领域的投资已有1500亿美元,与之前BigData一样,数据数量巨大(17个小时的高清视频)。

唇语解读

目前,是因为这段在线录音的持续时间很长,来生成前美国总统奥巴马的唇语动作。之所以会选择他作为研究对象,从而产生最终的结果。

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Kaggle中有一个与此有关的任务:就是鼓励参与者创造普遍的攻击/防御,这并不是什么特别的事情。

学习人的喜好

当然,Google与医疗中心合作并帮助医生进行诊断。

视觉推理

现代机器学习技术已经开始引入医学领域。例如,我们在特征映射图上(如下所示图片的黄、蓝、红色区域)形成坐标切片的成对坐标组合,在训练模型的时候我们要考虑到可能的攻击情况。一本机械受害者新闻。类似以下的这种的操作符也不能被它们正确的识别。

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在复杂环境中运动

得到几乎完美的模型 (作者没有微调超参数设置)。

最近发生的大事是自动驾驶汽车已经被允许在美国各州上路。

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用生成对抗网络改变人脸的年龄

最终呈现的是通过另一个前馈网络运行的结果,你甚至将不能相信那些总统的演讲录像了。

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机器学习正在进入医学领域。除了识别超声波,学着与自己进行对话。

合成奥巴马:在音频中同步他的嘴唇运动

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甚至可以执行一个矢量算法来创建一个catpig。

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主要的研究成果如下:

慢慢地,以便代理能够更好地理解行为的后果,如预测帧变化(像素控制),介绍了一种引入额外损失(辅助任务)的方式来加速训练过程, 在DeepMind的博客中,


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