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2018-06-29 第32期 |
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NLP通用模型诞生？一个模型搞定十大自然语言常见任务 |
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目前的NLP领域有一个问题：即使是再厉害的算法也只能针对特定的任务，比如适用于机器翻译的模型不一定可以拿来做情感分析或摘要。然而近日，Salesforce发布了一项新的研究成果：decaNLP，一个可以同时处理机器翻译、问答、摘要、文本分类、情感分析等十项自然语言任务的通用模型。Salesforce的首席科学家在接受外媒采访时表示：我们的decaNLP就好比NLP领域的瑞士军刀！ |
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模拟狗狗的“魔鬼步伐”，比更真还更真 |
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针对四足运动控制的问题，来自爱丁堡大学的团队研发了一种被称为“模式自适应神经网络”的新型神经网络架构，它可以通过学习实际的非结构化的运动数据，端到端地生成出自然的动画，整个过程无需用于相位或运动步态的标签，也无需对一组固定的权重值进行优化。整个研究使用Unity3D/Tensorflow完成开发。 |
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马斯克晒特斯拉Autopilot疯狂驾驶模式，称还要开发“极速惊魂”模式 |
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2017年底，特斯拉发布纯电动半挂卡车Semi，当时的宣传图片非常的酷炫，让人联想到疾驰的速度。时隔半年，一位推特网友贴了一张电影《疯狂麦克斯》的截图， 并且将一辆特斯拉Semi电动卡车“移植”到了海报上，认为“疯狂麦克斯”是未来的发展前景。让人吃惊的是，网友的这一想法得到了马斯克的证实，上周日马斯克转发这条推文，并配文：‘疯狂麦克斯’模式下的特斯拉Semi ”。 |
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机器学习和洗衣机的关系？ |
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本文作者是一名风投经理，从自己的独特视角提出关系数据库和自动化是帮助理解机器学习的两个重要概念。作者认为，洗衣机是自动化机器的一种，但是它没有“智能”，而机器学习也可以看作一种可以实现自动化的技术，人们用它打造的只不过是一台台智能时代的“洗衣机”。 |
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10行代码实现目标检测，请收下这份教程 |
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2012年之后，深度学习技术的突破性及其快速应用，带来了诸多高精度目标检测方法。想要使用这些基于深度学习的目标检测方法，我们需要深刻理解数学知识及深度学习框架。数百万的专业计算机程序员和软件开发人员想要集成和创建用于目标检测的新产品。但是，理解并在实际中使用目标检测产品需要额外且复杂的方法，这种技术超出了一般程序员的能力范围。 |
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一边吃瓜看球，一边完成AI应用实践——手写体识别入门 |
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本文是邹欣老师的AI应用开发实践系列教程之手写识别应用入门，本次教程学习主要分三步：1.从零开始搭建你的开发环境，无论是Windows还是MAC OS环境；2.简单的MNIST模型训练；3.入门手写体识别应用实践。教程中不仅介绍了每步需要做什么，还准备了有参考价值的命令行、代码、各安装软件版本号的明确说明、需要下载或者访问的链接以及截图和教程视频，非常全面。 |
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一文教会你三维网格物体识别 |
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如何输入3D网格物体（原始三角形和顶点），得到分类概率的输出。你可能会有这几种解决方案：1.对物体进行缩放并将其分割成体素。将体素给到神经网络中。2.计算大量描述符，将其放入分类器；3.从多侧进行物体投射，尝试用单独的分类器进行识别，然后将其放到元分类器中。本文讲述的是一种相对简单有效的方法，即 DeepPano方法。 |
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如何在Kaggle上受到万人敬仰？ |
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李飞飞曾对Kaggle评论道：“Kaggle是搜寻、分析公共数据集，开发机器学习模型，和提高数据科学专业水平的最佳场所。” 本文是一篇在Kaggle上发表的关于共享数据集收集工作的困难和重要性的文章，由斯坦福大学研究计算和斯坦福医学院的研究软件工程师Vanessa Sochat撰写，相信对经常泡Kaggle的学习者来说是个不错的经验分享。 |
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