一周AI要闻

10条精选AI要闻

1. NIPS 2018:行人重识别告别辅助姿势信息,港中大、商汤和中科大提出姿势无关的特征提取GAN

近日,港中大、商汤和中科大等研究人员发表论文:《FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification 》,该论文提出了一个 reID 新框架——FD-GAN,来学习与身份相关而与姿势无关的表征,用于姿势不同的行人重识别。与现有的对齐或基于区域的学习方法相比,该框架不需要额外的辅助姿势信息和计算成本,在三个广泛使用的行人重识别数据集中都取得了当前最优结果。

https://mp.weixin.qq.com/s/3VZaUZ5bMkNcX9-RCOcq-A

2. 谷歌宣布推出全新AI计划「AI for Social Good」

10月30日,谷歌宣布推出全新AI计划「AI for Social Good」,该计划旨在将Google的人工智能专业技术应用于解决人道主义及生态环境问题。Google AI负责人Jeff Dean在个人推特中称:「人工智能是改善社会的有力工具。 我们的AI for Social Good计划将专注于AI研究并赋予生态系统更强大的力量。」

https://www.blog.google/outreach-initiatives/google-org/ai-social-good/

3. Google发布BERT

本月,谷歌提出的 BERT 受到了很多关注,该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。论文作者表示这个月月末会放出代码与预训练模型,但目前还没有发布。因此很多研究者尝试使用中等数据集降低计算力,或使用 OpenAI 的 Transformer 预训练模型作为初始化条件。

https://mp.weixin.qq.com/s/CofeiL4fImq98UeuJ4hWTg

4. 麻省理工学院新研究模型系统或能机器翻译全球约七千种语言

麻省理工学院于10月31日发布消息称,其人工智能实验室(CSAIL)在本周在自然语言处理经验方法会议上发表的论文中提及,这种新的「无监督」研究模型比单语模型运行得更快且更有效,无需人工注释和指导。

http://news.mit.edu/2018/unsupervised-model-faster-computer-translations-languages-1030

5. 谷歌Magenta发布钢琴演奏数据集MAESTRO

谷歌人工智能的Magenta研究组近日发布了数据集MAESTRO

(https://g.co/magenta/maestro-dataset) (MIDI and Audio Edited for Synchronous TRacks and Organization) ,由超过172小时的精湛钢琴演奏组成,在音符标签和音频波形之间进行精确对准(约3 ms)。

https://magenta.tensorflow.org/maestro-wave2midi2wave

6.两市高开沪指涨0.55%,多支人工智能概念股疯狂涨停

11月1日,两市高开,沪指报2617.03点,涨幅0.55%;深指报7568.20点,涨幅1.14%,;创指报1291.88点,涨幅1.28%。人工智能概念股掀起疯狂涨停潮,金自天正、弘讯科技、多伦科技、远大智能、赛为智能、中科信息、神思电子等逾10只概念股涨停。

http://money.163.com/18/1101/09/DVH2G5BL00258152.html

7.李彦宏发布「百度无人驾驶挖掘机」,中国首款L4自驾车明年量产

11 月 1 日,2018 百度世界大会在北京开幕。今年的世界大会和往年一样,汇聚了百度所有产品线的最新成果,人工智能技术成为了大会的主题。这次,百度 CEO 李彦宏更是发布了 L4 级自动驾驶汽车,宣布了与北京、上海两座城市的 AI 智能城市合作。

https://mp.weixin.qq.com/s/XEL0aolfehRQsAG5rwleMQ

8. 谷歌EMNLP 2018论文汇总

NLP领域国际顶级会议EMNLP 2018于10月31日开始在布鲁塞尔举行。谷歌于昨日发布最新博客,总结并列举了谷歌参与EMNLP 2018并于大会中展示的近30篇论文。其中,《Linguistically-Informed Self-Attention for Semantic Role Labeling》获得了大会最佳长论文奖。更多论文咨询请点击链接访问谷歌博客。

https://ai.googleblog.com/2018/10/google-at-emnlp-2018.html

9. DeepMind最新论文,探讨生物及人工神经网络的协同机遇与挑战

近日,DeepMind联合Computational Neuroengineering以及慕尼黑工业大学学者发表了一篇关于生物和人工神经网络研究的综述。此篇综述回顾了机器学习和计算神经科学的发展,并探讨了它们所面临的机遇与挑战。

https://arxiv.org/pdf/1810.13373.pdf

10. 将RNN内存占用缩小90%:多伦多大学提出可逆循环神经网络

近日,多伦多大学的研究人员发表论文《Reversible Recurrent Neural Networks》,该论文首先展示了不需要存储隐藏激活的完全可逆 RNN 从根本上是有限制的,因为它们不能忘记隐藏状态的信息。然后,研究人员提供了一个存储少量比特的方案,使遗忘信息实现完全逆转。本文的方法实现了与传统模型相当的性能,但所需内存只占传统模型的 1/10 到 1/15。

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-03-2

原文发布于微信公众号 - CVer(CVerNews)

原文发表时间:2018-11-06

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