DeepMind说机器推理水平能超人类,现在有人把代码搞出来了

问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

这事儿有点快。

前天,DeepMind发布两篇新论文,探讨了深度神经网络利用非结构化数据进行复杂关系推理的能力。(报道传送门

在第一篇论文,DeepMind证明神经网络在简单关系推理中,表现超过人类。在第二篇论文中,神经网络可基于视觉观察来预测实体对象的未来状态。

这边DeepMind论文刚发,就有人放出了代码实现,比官方速度还快。

基于DeepMind的第一篇论文,用户kimhc6028在GitHub上发布了一个PyTorch实现。而且这个实现表现还不错。

作者表示他的代码在关系推理上的精确度达到70%。测试基于3轮Epoch之后。(训练还在进行中……)

作者实现和测试的,是一个称作Sort-of-CLEVR的任务。Sort-of-CLEVR是CLEVR的简化版本。

DeepMind在论文中表示,基于标准视觉问答架构,CLEVR取得的最佳成绩是正确率68.5%,而人类的成绩为92.5%。然而,通过由RN增强的网络,DeepMind取得了超人的水平:95.5%。

kimhc6028放出的PyTorch实现要求如下:

  • Python 2.7
  • numpy
  • pytorch
  • opencv

详情及GitHub地址:

https://github.com/kimhc6028/relational-networks

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-06-09

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