中关村集成电路设计园正式开园
06-06
上周，ICML在纽约完美落幕。
该会议（International Conference on Machine Learning）已逐渐发展成为由国际机器学习学会（IMLS）主办的机器学习领域的世界顶级会议之一。
来自世界各地机器学习领域的专家以论文投稿的形式向大会提交了自己的最新研究成果，其中包括来自百度硅谷实验室的一篇关于语音识别的论文。
会议以演讲和PPT演示的形式为主，并有一定程度的交流讨论为辅。
整个会议议程于24日结束，最终颁发了三项最佳论文奖和一项最具时间价值奖。
其中，谷歌的DeepMind获得了其中两项奖项。
在过去的一周里，我们评选出了会议中的最佳论文。
这里回顾了一些我们认为有意义并已翻译的论文。
谷歌的 ICML 获奖论文着眼于逐像素循环神经网络如何帮助图像的“极限”建模？该论文荣获最佳论文奖。
目前，图像识别领域的深度学习通常侧重于特定领域的识别应用，因为算法设计者很难建立规则和机器来泛化和学习图像中的规则来泛化相对通用的模型。
因此，谷歌关于通过二维循环特征进行有效通用图像识别建模的论文获得今年的 ICML 最佳论文奖也就不足为奇了。
Google在论文中给出了其方法的详细推导和应用过程。
这一进步意味着当前深度学习算法可以获得的训练图像数量已经大大扩展，甚至可以将任何图像交给它。
用于训练。
这篇论文使用CNN学习任意图结构的主题和Google的类似。
它还研究了通用的图像识别算法。
由 NEC 欧洲海德堡实验室的 Mathias Niepert、Mohamed Ahmed、Konstantin Kutzkov 完成。
但结果不如谷歌的算法，因此未能获奖。
百度ICML论文：端到端中英文语音识别本文来自百度硅谷实验室。
吴恩达也参与了该论文的研究和撰写。
在本文中，百度使用神经网络取代了传统的语音识别分析结构。
算法的适应性得到了提高，结果是算法可以同时识别普通话和英语。
并且可以“兼容”多种方言。
百度表示，除了算法的设计之外，这项研究的进展还得益于HPC（超级计算机）的适当应用，这大大提高了百度算法迭代的速度。
推动了研究进程。
这种违反直觉的“噪声提升”方法可以有效解决激活函数的梯度弥散问题。
这篇论文最大的亮点在于突破了传统的思维方式，以独特的方式改善了梯度弥散问题。
梯度弥散是指当神经网络的层数过多时，卷积核的输入在算法反向传播过程中落入函数的饱和区，因此得到的梯度很小，最终可能导致算法的正常性能。
下面的结果偏离了正确值。
一般来说，一般人的想法是尽可能提高函数的精度和各层的初始值，但本文反其道而行之，在函数中注入适当的噪声，实际上抑制了梯度弥散。
角色。
AlphaGo CTO讲座：AI如何利用新强化学习来玩围棋扑克游戏 DeepMind科学家、围棋团队主要程序员David Silver分享了一篇关于其在强化学习中应用的论文。
如果说深度学习是教机器“认知”，那么强化学习就是教机器人“行动”。
教机器人或算法通过不断训练和试错在各种情况下做出相应认知的科学。
因此，“下棋”实际上是强化学习的一种应用。
在某种程度上。
这篇关于棋牌游戏应用的论文，其实就是对AlphaGo的解密。
你不好奇吗？关注这些前沿学术会议可以让我们充分了解AI的最新应用可能性。
这也是了解国内外科研实力对比的绝佳途径。
我们将持续关注大型学术会议，第一时间将其最新亮点呈现给大家。
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