选自Science 作者：Matthew Hutson 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 近年来，将人工智能应用于医疗健康已经在蓬勃发展，机器之心也曾报道过医疗方面的文章，变革的开始，深度学习将如何改变医疗成像领域...加州斯坦福大学血管外科医生 Elsie Ross 说：「这种方法简直太重要了，我真的希望医师们能够开始使用人工智能帮助照顾患者。」...首先，人工智能（AI）算法必须自我训练。模型使用 78% 的数据（约 295267 条记录）来搜索模式并构建它们自己的内部「指导方针」。然后使用剩余的记录对自己进行测试。...与 ACC/AHA 指导方针不同，机器学习方法可考虑超过 22 个的特征，包括民族、关节炎和肾脏疾病等。 所有 4 种人工智能方法的表现都优于 ACC/AHA 指导方针。...我们使用 AUC（其中 1.0 表示 100% 的精确度）的统计量，ACC/AHA 指导方针达到 0.728，而 4 种人工智能方法的精确度在 0.745 到 0.764 之间，Weng 的团队这个月在
【新智元导读】Science 今日报道，科学家使用能够自学习的人工智能技术，让计算机在预测心脏病的发作上击败了人类医生。一旦投入使用，这一新的诊疗手段每年将拯救数以千计甚至百万计的生命。...医生可以借助大量的工具来预测病人的健康状况。但是，这些工具也远远不能应对人类身体的复杂性。例如，心脏病的发作就很难预测。...现在，科学家证明，自我学习的计算机，相比较标准的医疗诊断程序而言，能够显著提高心脏病预测率。一旦投入使用，这一新的诊疗手段每年将拯救数以千计甚至百万计的生命。...“其意义之重大无法言喻”，斯坦福大学血管外科医生Elsie Ross虽然没有参与这项研究，但是评论如是，“我衷心希望医生们都开始借助人工智能来协助诊疗患者。”...这一研究中的数据来自英国378256名患者的电子病历。其目标是在心血管疾病相关数据中找出模式。 首先，人工智能（AI）算法必须进行自我训练。
交换机的自学习算法 2.1 实验目的 理解自学习算法： 通过本实验，旨在深入理解Cisco Packet Tracer交换机的自学习算法，掌握其工作原理和过程。...主机0的ARP高速缓存表： 同样由主机0往主机2发送数据包，第一次当数据包传递到交换机时交换机会将其转发给集线器： 当下一次交换机遇到此类情况便会截止发送： 交换机的自学习算法 （1）step1...2. （3）step3 在新的局域网下验证交换机的自学习算法：构建新的网络拓扑并由主机4向主机5传输数据包，通过实验发现此时交换机在第一次记录了主机4的MAC地址和端口信息，在主机5收到后返回响应也会传输到交换机并留下主机...设置交换机的命令行界面： 由于清除了交换机的所有MAC记录，所以再次由主机4向书记5传输数据包交换机会将其进行转发，设置交换机的命令行界面： 2.4 实验体会 深入了解自学习算法： 通过观察实验中交换机的学习过程...，对自学习算法有了更深刻的理解。
小史是一个应届生，虽然学的是电子专业，但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书，一心想进BAT互联网公司。 ? 今天他去了一家国内人工智能巨头公司面试了。 简单的自我介绍后，面试官开始发问了。...题目：如何设计可自学习的五子棋AI？ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【请教大神】 小史回到学校，把面试的情况和计算机学院的吕老师说了一下。 ? ? ? ? ?...吕老师：一开始的AlphaGO是什么都不知道的，它是随机落子。但是它并不是random一个点，而是根据现场的情况和自身的算法，来落子，只是算法中的参数是随机的，所以落下的子也是随机的。 ? ? ?...吕老师：首先我们来看你的算法，你会发现它的规则都是定死的，如果出现一种没有考虑到的情况，那么算法就不能进行堵截。 ? ? ? 吕老师：哈哈，如果这样做的话，这种情况是无穷无尽的。...吕老师：小史，你看4个子的权重，你给10000，或者给50000，甚至给1个亿，对于其他值来说都是绝对高的值，所以最后效果应该是一样的。 ? ? ? ? ? ?
Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Multi-View Observation
在本周举办于法国尼斯的供应商国际媒体会议上，Fortinet的全球安全战略负责人Derek Manky表示，自学习网络（例如由Hivenet驱动的Swarmbot-一种智能集群网络）在2018年将会成为一种新的威胁趋势...跟传统的僵尸网络不同，Hivenet自学习网络中的僵尸设备无需等待攻击者向其发送控制命令，而且Hivenet还可以成倍地自发增长和扩大。...Octopi安全研究实验室的首席技术官Ian Trump表示，如果网络犯罪分子能够利用人工智能或机器学习技术来建立杀伤力更强的僵尸网络，那这对于我们来说绝对是一个噩耗，这种行为绝对是“令人发指”的。...但是他又补充说到，就目前的情况来看，如果想要将机器学习或者人工智能技术应用到受感染的物联网设备中，还需要突破很多技术限制，而且现在的物联网设备其计算能力还十分有限。...不过，相比于传统僵尸网络来说，基于Hivenet驱动的自学习型僵尸网络的破坏力则更加严重，如果这些基于机器学习技术的僵尸网络真的非常高效，那未来我们所面临的安全威胁就非常恐怖了。”
神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化 从我们之前的文章中，介绍了蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略...dropout块接收前一个块的输出，其中的linear层起到控制维度数的作用 我们的网络结构中使用了两个dropout块 值头输出的是-1，1之间的动作价值（value） 策略头输出被用作棋盘上所有动作的概率分布...AlphaZero的自我游戏训练过程，它得到的唯一真正奖励是在游戏结束时，所以获得的奖励是非常少的，而价值头专注于预测这个奖励，如果我们想改善价值训练，就需要增加AlphaZero的游戏的次数。...如果我们想提高策略训练，我们则可以关注更多的蒙特卡洛回放。 这里我们可以只增加一些随机选择的动作而不是增加游戏中所有动作的使用次数，只使用一些特定的动作的数据进行训练。...结果展示 最后让我们看看我们的训练成果 对阵一个随机的代理 随机的代理没有任何策略，只是在棋盘上随机的进行可用的操作。以下是在3x3, 4x4和5x5棋盘上对随机代理的胜率。
对话机器人在与人交互过程中，人的反应，例如赞扬、骂人、嘲笑等，这些反应满意度的指标，天然的就是标签数据，为我们对话助手的服务打上了满意度标签，如果能够挖掘出这种标签，那么会话助手就会再和人交互中发现badcase...基于假设：如果两个query很相似，那么他们的点击URL分布也会很相似，所以通过query的点击url的分布来表示query。...另外，聚类的个数也是未知的。而且不同的url作为query的表示向量，会十分巨大且稀疏。最后日志也是增量变化，类簇也需要逐步更新。...2. copy的损失，和生成的损失类似有用户错误、asr错误，通过这种seq2seq的模型，学习session中的语言模型，能够对其中一些错误进行纠正，获得正确的query改写。...显示反馈的举例：图片整个方法的流程：图片模型的结构：图片对话交互上述各种显示反馈和显示反馈都有提及，但是但是也有显示反馈的，例如在每句话，或者任务完成时候，反馈一些点赞或者点踩的按钮。
今天他去了一家国内人工智能巨头公司面试了。 简单的自我介绍后，面试官开始发问了。 ? 【面试现场】 ? ? ? ? 题目：如何设计可自学习的五子棋AI？ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...吕老师：一开始的AlphaGO是什么都不知道的，它是随机落子。但是它并不是random一个点，而是根据现场的情况和自身的算法，来落子，只是算法中的参数是随机的，所以落下的子也是随机的。 ? ? ?...吕老师：首先我们来看你的算法，你会发现它的规则都是定死的，如果出现一种没有考虑到的情况，那么算法就不能进行堵截。 ? ? ? 吕老师：哈哈，如果这样做的话，这种情况是无穷无尽的。...而且五子棋的玩法比较简单，你还能设计出这样的规则，像围棋这种复杂的棋类，你可能没办法去设计这些规则了。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...吕老师：小史，你看4个子的权重，你给10000，或者给50000，甚至给1个亿，对于其他值来说都是绝对高的值，所以最后效果应该是一样的。 ? ? ? ? ? ?
一方面，为了满足非专业用户参与模型优化，自学习平台基于NodeJS/Antd开发了Web前端页面，为用户提供了简单、易用的模型自学习优化操作界面；另一方面，为了支持开发人员进行定制化的二次开发，平台基于...同时，利用Celery平台也为模型自学习需要的周期性优化任务（Periodic Tasks）提供了支持。 3....对此我们采取了半监督(SSL -- Semi-Supervised Learning)的训练方式，充分利用线上的大量无标注数据，快速进行模型的自学习优化。...而与之区别，半监督训练的特点是可以利用已有的模型或网络对大量无标签数据进行预测，并将它的伪标签（Pseudo label）作为新的训练数据放入网络中进行自学习的模型训练。...这种自学习的训练方式通常能比单纯使用少量标注数据时，能够带对模型效果带来更大的提升。
马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。...在本文中，研究人员研究了在没有人工标记的情况下，如何通过使用自主的机器人与环境的交互获得有效的以物体为中心的表示方法，即可完成机器人操作任务。...根据认知发展研究，这种与世界中的物体相互交互的能力，在人类感知和操纵物体的能力形成的过程中起着重要的作用。...该向量和对应的被抓取物体的向量表示之间的等价约束是通过N-Pairs目标函数实现的。通过N-Pairs目标函数实现该向量和对应的被抓取物体的向量之间的等价约束关系。...将空间场景的特征图和查询对象的向量相乘，以找到两者之间“匹配”的所有像素。例如下图中的场景，模型可以检测出场景中的多个相应的色块，通过点乘得到的“热图”，可用于规划机器人接近目标物体的方法。
TuringOS通过自学习引擎实现机器人智能度不断提升 为了保证机器人智能度不断提升，实现和人一样的认知学习能力，TuringOS还搭建了一套基于业界领先的D-RNN算法的自学习引擎，结合图灵机器人平台...10万名合作伙伴贡献的源源不断的大数据支持，以及全球最快的超级计算机“天河2号”强大的处理能力，TuringOS自学习迭代速度从7天提升至在线实时处理的水平。...，TuringOS的自学习引擎还赋予了机器人强大的学习能力，让机器人的智力能够不断提升。...在Turing OS思维强化引擎、情感计算引擎以及自学习引擎的支撑下，鲜活的再现了乐迪在动漫作品中活泼可爱的形象，是一款真正意义的儿童陪伴机器人。 ?...人工智能级的机器人操作系统、人工智能与AR／VR技术的结合、人工智能技术在儿童陪伴机器人领域的应用，图灵机器人用新品发布会为人工智能技术的应用带来了更多的想象空间。 ?
本文的初始化非常有意思，特别是在判别器的预训练方面，利用原始的句子和该句子中交换两个词的位置后得到的新句子进行判别训练。（在初始化的过程中，运用逐点分类损失函数对判别器进行优化）。...在 latent space 遨游的时候，中间的句子不 make sense。 不过解决的方法也是有很多的。最简单的方法是用 VAE 而不是用 GAN。GAN 本身的训练方式是非常依赖连续空间的。...http://www.machinedlearnings.com/2017/01/generating-text-via-adversarial-training.html . ---- 二、稀疏编码自学习...为了区别于这种半监督学习，我们称我们的任务为自学习。 自学习方法主要包括以下两个阶段： 首先使用无标记数据来学习一种表达，然后将此种表达应用于标记的数据以及分类任务中。...对偶学习的提出是受到一个现象的启发：我们发现很多人工智能的任务在结构上有对偶属性。比如说在机器翻译里面，我们把中文翻译成英文，这是一个任务，但是我们同样也需要把英文翻译成中文，这是一个对偶的任务。
英特尔声称，通过模拟神经元的刺激模式，该芯片比起传统的芯片设计，运行效率更高。...「大脑并不像你所想的那样频繁沟通，」Intel 实验室的高级首席工程师和首席科学家 Narayan Srinivasa 在采访中说，「没有神经刺激的时候，芯片是不需要耗能的。」...但英特尔模糊的宣称，该芯片的能耗只有通常用于训练人工智能系统芯片的千分之一。 英特尔预期在 11 月能开发出第一代测试芯片，以英特尔的 14nm 工艺技术制作。...「它正在现今无机硅技术的极限内，尽可能的模仿大脑的工作方式。」IBM 首席科学家，TrueNorth 项目负责人 Dharmendra Modha 在去年的采访中说。...Srinivasa 也承认英特尔的芯片也在使用一些深度学习模型时表现的不好。 Srinivasa 说：「我们追求的是速度，这是深度学习所缺失的。」
本次报告从两方面对神经网络的结构学习进行研究，首先从网络结构优化的角度，提出了一种动态网络连接的自动学习方法。...动态的去学习网络的连接，这种连接生长和剪枝的方式完全和训练相关，参考了训练过程中的梯度，层和层之间信息流传递的有效性，可以更好的对网络连接进行动态操作，从而得到更紧凑、高效的模型结构。...除此之外，我们还对可微分的网络结构搜索方法进行改进，移除了原有的局部归一化限制，同时对网络结构进行采样的更新方法，使得可微的网络结构搜索过程更稳定、高效。...最后，我们也通过定量和定性的实验分析了提出的两种方法的有效性。...研究方向为自然语言处理，已在EMNLP人工智能和自然语言处理顶级会议发表论文一篇。
在这次的高性能用户计算大会上，颜水成表示人工智能的研究可以分为三个层次，第一个层次是算法模拟人的神经元，把它转换成另外一个信号。...我看过一个电影《超能查派》，这个机器人开始的时候有一些基本功能，当把人工智能植入到机器人的时候，它开始模仿人类，最后这个机器人的智能逐步提高，最后跟人进行非常流畅的沟通。...3、算法自学习（Baby Learning），和周围环境接触过程中，智能水平会提高。 这就像《超能查派》，最开始只有基本功能，当把人工智能植入的时候，它开始模仿人类，最后和人类的沟通就非常流畅。 ?...他不需要太多的案例，只需要很小的训练让本，就能够在和真实世界的交互中，进行自学习。而当他看到了新事物（斑马），他会问妈妈说：这是一只马麽？ ? 这张图是两种学习模式的抽象表示。 ?...它会有聪明的办法，在缺少或者弱标签的情况下学习，而且可以和人们的学习机制一致，包括自学习和终生学习的理念。 我就讲这些。
【新智元导读】杨强教授认为，DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上，使得强化学习能够应付大数据，因此能在围棋上把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习、自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代...“2016全球人工智能技术大会（GAITC）暨人工智能60年纪念活动启动仪式”4月22日在北京国家会议中心举行，杨强教授受邀发表主旨演讲，他的演讲题目是《 自学习的人工智能》。...今天我带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。 首先大家都知道，在60周年之际，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱——图灵。...我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。...包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从［20世纪］60年代到2000年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的这种努力并没有白费，这种努力也是需要的
颜水成（YAN Shuicheng），奇虎360首席科学家、360人工智能研究院院长，曾任新加坡国立大学电子与计算机工程系的Dean’s Chair Associate Professor，提出了模拟婴儿自学习逐步获取知识的...深度学习是人工智能研究院当前的一个核心，主要解决语义感知层次的问题。另一个核心是3D相关技术，主要解决物理感知层次的问题。后一个核心不涉及机器学习过程，但也是产生人工智能及其重要的步骤。...深度学习与人工智能 CSDN：您曾在公开场合谈深度学习方法的优势，今天深度学习在视觉、语音领域的进展确实让人工智能焕发新春，但历史上人工智能也曾经多次被高估过，您认为业界对深度学习的应用潜力是否过于乐观...） context-based 自学习（边探索大千世界，边自我学习与自适应） 主动反馈（有问题就问老师、问父母） ?...当前最大的问题在于context-based自学习阶段可使用的context非常有限，当前主要采用temporal contexts, 但其他的contexts 肯定也是有价值的，值得深入研究。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。 今天，人工智能（AI）已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。...人工智能的定义与发展人工智能，简单来说，是使计算机系统能够模拟人类智能行为的科学和工程。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。...自1956年人工智能这一概念提出以来，这一领域经历了多次起伏，但近年来由于计算能力的大幅提升和数据量的爆炸性增长，人工智能技术取得了飞速发展。...红利 人工智能（AI）的应用领域广泛，覆盖了从日常生活到工业生产的各个方面。以下是几个重要应用领域的简介和相应的代码示例，帮助理解AI如何在这些领域中发挥作用。...通过制定合理的政策和规范，我们可以确保人工智能技术在促进社会发展的同时，保护每个人的权益，共创一个更加美好的未来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
