2019年6月24日，第四代树莓派Raspberry Pi 4 Model B发布，售价35美元起。树莓派4搭载博通BCM2711处理器，1.5GHz，采用ARM Cortex-A...
无监督学习一直被认为是让人工智能在真实世界中有效工作的研究方向，此前大多数研究都会在训练时为人工智能加入奖励机制以明确目标。UC Berkeley 最近发表的论文提出了一种更为先进的方式，研究人员称这种「好奇心驱动」的人工智能算法不需要奖励机制就能学会如何进行《超级马里奥兄弟》和《Doom》两种游戏，并能达到超越以前方法的表现。该论文已被将于 8 月 6 日召开的 ICML 2017 大会接收。论...
强化学习（RL）和生成对抗网络（GAN）都是近来的热门研究主题，已经在许多领域得到了非常出色的表现。近日，伯克利和 OpenAI 的一项新研究将这两者组合到了一起。在一篇名为《用于强化学习智能体的自动目标生成（Automatic Goal Generation for Reinforcement Learning Agents）》的论文中，研究者提出了一种让智能体可以自动发现目标的方法。机器之心对...
在最近一次机器学习热潮中，GPU 一直是承担神经网络模型训练和处理的主要计算设备，大多数模型都是针对 GPU 进行优化的。最近，微软研究院的 Jacob Devlin 等人发展了另一条路线，他们在神经机器翻译任务中选择 CPU 作为解码的主要计算芯片，并实现了超过 GPU 效能的结果。这或许能为我们优化模型性能带来新的思路。论文：Sharp Models on Dull Hardware: Fas...
文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。本文主要介绍了文本生成的定义、任务、评价指标和实现方法。重点介绍了目前正在成为文本生成技术主流的数据驱动方法。1.文本生成定义自然语言生成系统定义为接受非语言形式的信息作为输入，生成可读的文字表述。包括了文本到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成的文本生成技术。2.文本生成任务按照输入数据的区别，可以将文本生成任务大致分为...
目前绝大多数深度学习模型中的数学都是实数值的，近日，蒙特利尔大学、加拿大国家科学院-能源/材料/通信研究中心（INRS-EMT）、微软 Maluuba、Element AI 的多名研究者（其中包括 CIFAR Senior Fellow Yoshua Bengio）在 arXiv 上发布了一篇 NIPS 2017（今年 12 月在美国 Long Beach 举办）论文，提出了一种可用于复数值深度神...
人类将这个世界理解为事物之间的关系。我们了解世界运行的方式，因为我们能对不同事物之间的联系做出逻辑推理——物理对象、语句，甚至抽象的想法。这种能力被称为关系推理，它是人类智能的核心。在 DeepMind 最近发表的两篇论文中，研究人员探索了深度神经网络对非结构化数据执行复杂关系推理的能力。第一篇论文《A simple neural network module for relational rea...
微软亚洲研究院于日前将分布式机器学习工具包（DMTK）通过GitHub（https://github.com/Microsoft/DMTK）开源。DMTK由一个服务于分布式机器学习的框架和一组分布式机器学习算法构成，是一个将机器学习算法应用在大数据上的强大工具包。DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：1． DMTK分布式机器学习框架...
OpenAI 在 GitHub 公开了 TensorFlow 框架里用 Python3 实现的 PixelCNN 优化版——PixelCNN++的源码，其论文已被 ICLR 2017 接收。所公开的源码是 PixelCNN++的具体代码实现，是在 TensorFlow 框架里用 Python3 编写的。PixelCNN 是一类强大的生成模型，它有易处理似然性（tractable likelihoo...
Pandas通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中，我将概述如何学习这一工具的使用。Pandas 是 Python 生态系统中最流行的数据分析库。它能够完成许多任务，包括：读/写不同格式的数据选择数据的子集跨行/列计算寻找并填写缺失的数据在数据的独立组中应用操作重塑数据成不同格式合并多个数据集先进的时序功能通过 matplotlib 和 seaborn 进行可视化操作Pandas ...
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