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2018-2019最具成长性AI技术Top10:GAN、云端AI排前三

介绍 中国电子学会 17 日在北京举行的 2018 世界机器人大会上发布《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望 (2018-2019 年)》,对抗性神经、情感智能、神经形态计算、量子神经等入选 是指由一个不断产生数据的神经模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经模块组成的神经架构,创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术。 图1:对抗性神经中产生数据与判别数据持续进行 资料来源:《麻省理工科技评论》 二、。是指在深度神经中构建多层神经元模块,用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息的技术。 图2:算法可以从不同角度识别同一物体 资料来源:International Conference on Learning Representations, 《Matrixcapsules with 是指采用量子器件搭建神经,优化神经结构和性能的技术。

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学界 | NeurIPS 2017 论文 2018 年引用量排名揭晓,这里是排名前三的论文解读

论文摘要 生成对抗GAN)将生成问题当作两个对抗的博弈:生成从给定噪声中产生合成数据,判别分辨生成器的的输出和真实数据。GAN 可以生成视觉上吸引人的图片,但是通常很难训练。 在神经工作时,这些间的通路形成稀疏激活的树状结构(整个树中只有部分路径上的被激活),从而形成了他的 Capsule 理论。Capsule 也就具有更好的解释性。 Capsule 这样的结构在符合人们「一次认知多个属性」的直观感受的同时,也会带来另一个直观的问题,那就是不同的应该如何训练、又如何让自己决定间的激活关系。 构建 作者们构建了一个简单的 CapsNet。除最后一层外,的各层都是卷积层,但它们现在都是「」的层,其中用向量输出代替了 CNN 的标量特征输出、用一致性路由代替了最大池化。 这个中最底层的多维度结构就展现出了不同的特性,它们起到的作用就像传统计算机图形渲染中的不同元素一样,每一个关注自己的一部分特征。

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    -CapsNet】-CapsNet原理

    减少通过的数据的空间大小,从而增加了上层神经元的“视野”。 丢失了大量信息,因为只有值最大的神经元会被传递到下一层,导致层与层之间信息丢失。 为什么就能学习到位姿信息? 将同一三维物体从两个不同视角的渲染出图像,作为的输入和输出,目标是图像重构。作者想要证明在处理位置、方向、尺度等方面的优势。 什么是 将神经元替换为就是。 高层和低层之间权重通过dynamic routing获得。 CNN: : CNN训练神经元来检测不同的pattern,即使是同一pattern的不同角度。使得卷积核个数和层数越来越多。 而希望通过一个能够识别同一类pattern。通过输出向量的长度代表目标存在的概率估计,向量的方向表示实体的属性。

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    斯蒂文很失望,觉得她第二、三张都应该答对,但是他对悠悠要求太高了,要知道现在深度学习里流行的卷积神经 (convolutional neural network, CNN) 给出的答案也和悠悠一样, Convolutional neural networks are doomed. -- Hinton 大神 Hinton 如此说道“卷积神经要完蛋了”,因此他最近也提出了一个 Capsule 的东西 ,直译成。 目录 第一章 - 前戏王 1.1 物体姿态 1.2不变性和同变性 1.3全连接层 1.4卷积神经 第二章 - 理论皇 2.1 定义 2.2 神经元类比 2.3 工作原理 2.4 动态路由 2.5 结构 第三章 - 实践狼 3.1 帆船房子 3.2 代码解析 总结和下帖预告 1 前戏王 1.1 物体姿态 为了正确的分类和识别物体,保持物体部分之间的分层姿态 (hierarchical pose

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    什么是?| 小白深度学习入门

    什么是生成对抗GAN) 什么 ? (CapNet) (CapsNet)于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。 一个是由而不是由神经元构成。 的作用 那么为什么需要CapsNet,CapsNet对现有模型有哪些改进呢? 中的单元给了我们构建深度神经时一个新的选型,通过动态路由机制也较好的解决了复杂难以训练的问题。 相信的退出只是一个开始,随着越来越多的人对这种的关注,更多的可能性奖杯不断地发掘出来。

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    照骗终结者,新研究使用检测虚假图像|一周AI最火论文

    本周关键词:GAN、Deep Fake、 本周最佳学术研究 Google AI再憋大招,为会话助手引入内容导向的对话数据集 Google AI最近推出了Schema Guided Dialogue 原文: https://arxiv.org/abs/1903.01728v2 用检测虚假图像和视频 针对DeepFake所提出的对策有不少,但它们大多针对特定领域,并且在应用于其它领域或面对新的攻击时丧失有效性 本文介绍了一种(capsule network),它可以利用印刷图像和使用深度学习创建的回放视频来检测各种DeepFake的攻击。 与具有相似性能的传统卷积神经相比,运用的参数要少得多。 此外,研究人员首次通过详细分析和可视化解释了将应用于法医学问题背后的原理。 ? 原文: https://arxiv.org/abs/1910.12467v2 生成对抗的前世今生 生成对抗GAN)激发了人们对生成模型的极大兴趣,从而产生了一波能让新的研究人员望而生畏的新研究成果

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    算法基础(7)| 主流智能算法概览

    3.新算法简述:、生成式对抗、迁移学习 :受到神经科学的启发,人工智能领军人物 Hinton 提出了的概念。 而不是由神经元构成,由一小群神经元组成,输出为向量,向量的长度表示物体存在的估计概率,向量的方向表示物体的姿态参数。理论上更接近人脑的行为。 但也存在着计算量大、大图像处理上效果欠佳等问题,有待进一步研究。 ? GAN 有生成效率高、设计框架灵活、可生成具有更高质量的样本等优势。但 GAN 仍存在难以训练、梯度消失、模式崩溃等问题。 ? 自 2012 年采用深度卷积方法设计的 AlexNet 夺得 ImageNet 竞赛冠军后,图像分类开始全面采用深度卷积

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    第一版

    with em routing》是以矩阵作为的输入。 介绍 不再以卷积神经中特征图的形式,而是以向量作为输入和输出,向量的长度表示某种目标特征,方向代表目标的存在。整个模型分为encoder和decoder部分。 整个模型中的特色就在于那一块,在部分需要迭代多次,整个过程可以看作是仿射变换、标量加权求和、非线性激活函数的过程,对于来自浅层的的输入张量u,主要的过程如下图所示: ? ? 后面Hinton针对mnist数据集,做了重叠的实验,发现对重叠拥挤的场景有较好的识别和解释,同时需要的数据量少,相对于传统卷积神经在较少的数据量上也可以实现非常高的正确率, 能够解释物体的不同角度,但的计算量太大,没有进行权值共享,或dropout等操作,训练时间太长,主要的优化方法针对两部分,第一是的结构改进,如何更加精准的输出到下一个,或者改进的数量或者模型的结构

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    CB Insights发布AI行业25大趋势:中国人脸识别、无人商店发展迅速

    理论算法方面,GAN、联合学习、强化学习仍是重点。 至于AI技术的实际应用,人脸识别、机器翻译、医疗影像、无人零售、对话机器人等过去的热点,今年还将会进一步发展。 7、 深度学习推动了如今大多数AI应用,但(CapsulesNet)很快就会取而代之。与当前的卷积神经(CNN)相比,具有许多优点。 对的研究还处于起步阶段,但可能会挑战当前最先进的图像识别方法。 8、下一代假肢 将生物学、物理学和机器学习结合起来。 10、生成对抗GANGAN将改变新闻、媒体、艺术乃至安全的未来。2019年最重要的AI趋势之一是GAN的进一步发展,和其他应用的溢出效应。 23、发现威胁 计算能力和算法的进步正在将以前的理论攻击变成真正的安全问题。对攻击做出反应已经不够,机器学习能主动搜寻安全中的潜在威胁。

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    如何在中加速卷积(cs AI)

    如何提高路由程序的效率已经进行了大量研究。然而,卷积的效率在很大程度上被忽视了。卷积,它使用,而不是神经元作为基本的计算单元,使它不符合目前的深度学习框架的优化解决方案。 因此,在这些机制下的卷积通常非常缓慢。我们观察到,卷积可以被认为是"多个小矩阵的倍增"加上基于张量的组合的操作。 基于这一观察,我们用CUDA APIs开发了两个加速方案,并在自定义上测试它们。结果表明,我们的解决方案实现了 4 倍加速。 如何在中加速卷积.pdf

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    悉尼科大徐亦达教授:1000+页机器学习讲义,32 份主题推介

    ) 主题包括:EM 算法和矩阵;行列式点过程和神经压缩;卡尔曼滤波器和 LSTM; 模型估计和二分类问题关系 Video Tutorial to these notes 视频资料 I recorded 不仅限于深度学习 Neural Networks basic neural networks and multilayer perceptron 神经:基本神经和多层感知器 Convolution :从基础到最近的研究:包括卷积神经的详细解释,各种损失函数,中心损失函数,对比损失函数,残差,YOLO,SSD Word Embeddings Word2Vec, skip-gram, Attenion, Beam search, Attention is all you need, Convolution Seq2Seq, Pointer Networks 深度自然语言处理:递归神经 ,LSTM, 具有注意力机制的 Seq2Seq,集束搜索,指针和 "Attention is all you need", 卷积 Seq2Seq Mathematics for Generative

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    AI大事件 | 的TensorFlow实现,Facebook关闭私人助理M

    的Tensorflow实现 来源:GITHUB.COM 链接: https://github.com/JunYeopLee/capsule-networks? utm_campaign=Revue%20newsletter&utm_medium=Newsletter&utm_source=The%20Wild%20Week%20in%20AI Hinton最近的论文——“之间的动态路径 论文 具有优先级队列训练的程序合成神经(Neural Program Synthesis with Priority Queue Training) 来源:ARXIV.ORG 链接: https: utm_campaign=Revue%20newsletter&utm_medium=Newsletter&utm_source=The%20Wild%20Week%20in%20AI 这篇文章介绍了用于在电子商务站上处理订单的生成式对抗GAN)。

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    Fashion-MNIST 一周年 | Google NIPS最爱,还登上了Science

    我的上司让我调研一把生成对抗(GAN)并实现其中一两个模型,借机熟悉一下。我很快就写完并在MNIST数据集上做了测试。 GAN研究者青睐Fashion-MNIST 生成对抗(GAN)近几年一直是深度学习领域的研究重点,尤其是在图像生成、图像处理等应用领域,GAN经常能取得惊人的效果。 新的机器学习算法也喜欢使用Fashion-MNIST来做评测,例如(Capsule Networks)。 自从发表以来就收到很多的讨论:有不少人质疑从设计上是否为MNIST做了特别的优化,而这种结构是否在其他数据集上仍然有效。 不说大的ImageNet数据集,是否在Fashion-MNIST上仍然有效呢?在过去的一年里,有9篇新的的论文实验中使用了Fashion-MNIST数据集。

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    一文读懂神经

    ,这种基于一种称为(capsule)的结构,并且还发表了用来训练间动态路由算法。 研究问题 传统CNN存在着缺陷(下面会详细说明),如何解决CNN的不足,Hinton提出了一种对于图像处理更加有效的——,其综合了CNN的优点的同时,考虑了CNN缺失的相对位置、角度等其他信息 优点 由于集合了位姿信息,因此其可以通过一小部分数据即学习出很好的表示效果,所以这一点也是相对于CNN的一大提升。 更加贴近人脑的思维方式,更好地建模神经中内部知识表示的分层关系,背后的直觉非常简单优雅。 缺点 的当前实现比其他现代深度学习模型慢很多(我觉得是更新耦合系数以及卷积层叠加影响的),提高训练效率是一大挑战。

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    2017年深度学习必读31篇论文

    架构/模型 今年的Convnet架构已经少得多,一切都稳定了。 有些论文肯定是在推动这项研究。 SMASH:基于超的模型结构搜索 SMASH : one shot model architecture search through Hypernetworks 论文下载地址:https://arxiv.org 间动态路由 Dynamic Routing Between Capsules https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf EM路由矩阵 Matrix capsules id=HJWLfGWRb 生成模型 我故意遗漏了英伟达关于GAN逐渐增大的令人颇为震惊的论文。 将策略MCTS前后对齐的思想,即MCTS作为策略改进算法(以及使NN近似误差平滑而不是传播的手段)是传说的东西。

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    2018年十大人工智能技术趋势,人工智能的进步对未来的巨大影响

    2.:模仿大脑的视觉加工能力 它是什么: 一种新型的深度神经,其处理视觉信息的方式与大脑相似,这意味着它们可以保持层次关系。 为何重要:对于典型的识别任务,通过将误差减少50%,保证了更高的准确性。他们也不需要太多的数据来训练模型。期望看到在许多问题领域和深层神经体系结构中的广泛应用。 4.生成对抗性:配对神经促进学习和减轻处理负荷 它是什么: A 生成对抗性GaN(GaN)是一种无监督的深度学习系统,它是作为两个相互竞争的神经来实现的。 一个,即生成器,创建了与真实数据集完全相同的假数据。第二个,即鉴别器,接收真实和综合的数据。随着时间的推移,每个都在改进,使这对能够学习给定数据集的整个分布。 它们还减少了深层神经所需的负载,因为这两个分担了负担。预计会有更多的商业应用程序,如检测,聘用甘斯。

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    2018年十大人工智能技术趋势,人工智能的进步对未来的巨大影响

    2.:模仿大脑的视觉加工能力 它是什么: 一种新型的深度神经,其处理视觉信息的方式与大脑相似,这意味着它们可以保持层次关系。 为何重要:对于典型的识别任务,通过将误差减少50%,保证了更高的准确性。他们也不需要太多的数据来训练模型。期望看到在许多问题领域和深层神经体系结构中的广泛应用。 4.生成对抗性:配对神经促进学习和减轻处理负荷 它是什么: A 生成对抗性GaN(GaN)是一种无监督的深度学习系统,它是作为两个相互竞争的神经来实现的。 一个,即生成器,创建了与真实数据集完全相同的假数据。第二个,即鉴别器,接收真实和综合的数据。随着时间的推移,每个都在改进,使这对能够学习给定数据集的整个分布。 它们还减少了深层神经所需的负载,因为这两个分担了负担。预计会有更多的商业应用程序,如检测,聘用甘斯。

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    transformer 中的注意力机制和中的动态路由:它们在本质上或许具有相似性

    AI 科技评论按:是一种热门的计算机模型,倍受人工智能领域相关研究人员的关注。 带 EM 路由的矩阵: 从一开始,就被用于以更自然的方式来处理图像。 在具有 EM 路由的矩阵中,它们使用了一个,这个包含标准的卷积层,以及一层初级,随后是几层卷积。在这个版本的中,实例化参数被表示为一个矩阵,这个矩阵被称为姿态矩阵。 现在,和 transformer 在这方面的不同之处在于,在中,不同类型的有不同的查看角度,最终,较下层的分配概率在较上层中的所有上进行归一化,而不管其类型如何。 结构化隐藏表示: 在 transformer 和中,隐藏的表示是以某种方式构建的。在中,我们用一种代替标准神经中的标量激活单元,每个这种都用姿态矩阵和激活值表示。

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    transformer 中的注意力机制和中的动态路由:它们在本质上或许具有相似性

    AI 科技评论按:是一种热门的计算机模型,倍受人工智能领域相关研究人员的关注。 带 EM 路由的矩阵: 从一开始,就被用于以更自然的方式来处理图像。 在具有 EM 路由的矩阵中,它们使用了一个,这个包含标准的卷积层,以及一层初级,随后是几层卷积。在这个版本的中,实例化参数被表示为一个矩阵,这个矩阵被称为姿态矩阵。 现在,和 transformer 在这方面的不同之处在于,在中,不同类型的有不同的查看角度,最终,较下层的分配概率在较上层中的所有上进行归一化,而不管其类型如何。 结构化隐藏表示: 在 transformer 和中,隐藏的表示是以某种方式构建的。在中,我们用一种代替标准神经中的标量激活单元,每个这种都用姿态矩阵和激活值表示。

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    【学术】新的神经即将问世,它看起来很恐怖

    生成式对抗进展 将典型的和经过良好研究的神经(如图像分类器)看作是神经技术的大脑左半球。考虑到这一点,很容易理解什么是生成式对抗性。它就是大脑右半球——声称对创造力负责的那个半球。 生成式对抗(GAN)是神经技术学习创造力的第一步。典型的GAN是一个经过训练的神经,它使用图像数据集和一些随机噪声作为种子来生成特定的主题图像。 带条件的GAN不仅可以模仿“卧室”、“脸”、“狗”等宽类型的图像,还可以深入到更具体的类别中。例如,Text2Image能够将文本图像描述转换为图像。 ? 这样的不仅可以接收它需要生成的目标对象的描述,还可以接收描述你作为广告消费者的信息,可以对你的个性、页浏览历史、最近的交易和地理定位有一个非常深刻的描述,所以GAN会产生一次性的,独特的,并且非常适合你的图像 此外,我们还需要更智能的神经。我肯定希望Hinton等人在方法上取得进展,当然,我们将会率先在超分辨率技术中实现这一目标,这将极大地受益于GAN的进步。

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