22 novembre temps Etats-Unis, Amazon CTO Werner Vogels a écrit dans un billet de blog MXNet été officiellement sélectionné comme l'étude approfondie officielle SSFE de sa plate-forme de cloud computing.
MXNet est un cadre d'apprentissage profond fonctionnalités complet, flexible et hautement évolutive pour soutenir le modèle de réseau de neurones apprentissage profond de convolution et des réseaux de mémoire à long terme. Initié par des universitaires, co-parrainé par l'Université de Washington et des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon.
MXNet co-sponsor de la solution Junyuan dit:
« Le développement MXNet jusqu'à maintenant, il y a plus d'un an, est un projet relativement mature. Je suis vitesse .MXNet confiant de notre technologie, pour économiser de la mémoire, la flexibilité de l'interface et l'efficacité sont remarquables répartis comme initié par un amant, aucun projet d'investissement, MXNet avant les plus grands défauts est de documenter et de faire connaître, en Amazonie comme un homme riche après à cet égard peut jouer un bon rôle ".
Yann LeCun dernier discours: prochain arrêt est la recherche en IA apprentissage non supervisé
LeCun a réalisé une des questions fondamentales d'Amnesty International et les perspectives pour le développement de présentations techniques à l'Institut de robotique de l'Université Carnegie Mellon. Il a mentionné trois produits secs dans son discours:
1. l'apprentissage non supervisé représente l'avenir de la technologie AI.
2. Les applications chaudes AI actuelles centrées sur la convolution réseau de neurones.
3. Améliorer l'efficacité du simulateur d'apprentissage non supervisé est la tendance.
Les systèmes d'apprentissage en profondeur d'aujourd'hui sont maintenant utilisés apprentissage supervisé (apprentissage supervisé), les données d'entrée est artificiellement étiquetée. Le prochain défi est de savoir comment faire la machine apprentissage non traitées sans classes données non marqué, par exemple la vidéo et le texte. Et cela est l'apprentissage non supervisé (apprentissage non supervisé).
Yann LeCun fait une analogie: Supposons un apprentissage automatique de gâteau, l'apprentissage par renforcement est une cerise sur le gâteau, l'apprentissage supervisé est la couche extérieure de glace, l'apprentissage non supervisé est le corps du gâteau de gâteau. L'importance de l'apprentissage non supervisé est de soi. Afin de renforcer le travail d'apprentissage, il est ne peut pas être séparé sans soutien à l'apprentissage supervisé.
Yann LeCun dit que plus le réseau de neurones, mieux (bien entendu, à condition que la taille de la base de données atteint une valeur critique). Quant à savoir pourquoi il en est ainsi, est encore un mystère, la recherche théorique en cours. En particulier, il a souligné l'importance et l'application de convolution réseau de neurones, il a continué à prédire que la prochaine sera technique très populaire est amélioration de la mémoire réseau de neurones. Elle peut être comprise comme une amélioration de la mémoire à réseau neuronal récurrent, qui est lui-même un circuit de mémoire qui peut être distinguée, et dans le cadre de la formation pour l'apprentissage.
étape Google Traduction: système zéro-Shot officiellement lancé
22 novembre temps des États-Unis, le système d'apprentissage automatique nerveux multilingue Zéro-Shot basé sur la traduction de Google de visite officielle. Il est actuellement appliqué à la nouvelle augmentation de 16 groupes en 10 langues, conduisent à la qualité de la traduction et l'architecture supérieure du système simplifié. Nous pouvons nous attendre dans un avenir proche, le système soutiendra progressivement la traduction de Google.
Après la traduction Zéro-Shot fait référence à la fin de la formation à la traduction langue Une langue B, langage C A à la traduction n'a pas besoin de passer par un apprentissage. Il convertit automatiquement avant les résultats d'apprentissage se traduire par une langue, même si les ingénieurs ont jamais mené aucune formation pertinente.
Zero-Shot, Google a décidé d'étendre la traduction automatique du système nerveux dans toutes les langues du problème. Avec elle, vous pouvez compléter un système de traduction mutuelle dans toutes les langues. Les cas nécessitent des systèmes de traduction multiples entre les deux dernières langues, a depuis l'histoire devenue. Cette architecture dans la traduction vers d'autres langues, ne pas besoin de faire des changements dans le système GNMT sous-jacent. Juste au début de la phrase d'entrée insérer une langue de sortie marqueur, vous pouvez traduire les résultats en toutes les langues.
Andrew Ng Rappelant au cours de trois années de voix Baidu
22 novembre Baidu plate-forme ouverte pour la voix a tenu le troisième événement à thème anniversaire, scientifique en chef Andrew Ng discours en direct de Baidu. Il a dit une partie de base du cerveau Baidu de plusieurs technologies:
voix
image
Traitement du langage naturel
Portrait de l'utilisateur
plate-forme d'apprentissage de la machine
Au cours des dernières années, notre équipe d'optimiser en permanence le système de reconnaissance vocale. Commencé en 2012 modèle DNN, alors il y a de bonnes caractéristiques, puis commencer par séquence discriminante formation, ont commencé à utiliser des modèles de LSMC, plus la CCT, cette année, notre équipe a développé le modèle de Deep CNN.
Dans le cerveau Baidu a plusieurs différentes technologies de l'intelligence artificielle de, l'un des plus mature est notre technologie vocale.
Dans la plupart des produits les plus importants de Baidu, nous devons soutenir l'entrée vocale, y compris les téléphones mobiles Baidu, Baidu carte, la méthode d'entrée Baidu. Si vous ne l'avez pas essayé la méthode d'entrée Baidu, je l'espère vous faire un essai, je aimerais bien saisir des informations en utilisant la méthode d'entrée Baidu. Il y a des degrés secrets, le secret de la récemment que nous mettons dans tous les types de matériel, comme petit degré de robots.
Baidu plate-forme ouverte dans le cerveau (ai.baidu.com), nous exportons non seulement la technologie de l'intelligence artificielle, il y a beaucoup de matériel de formation liés à l'intelligence artificielle. Si vous utilisez Baidu cerveau plate-forme ouverte, vous pouvez comparer facilement les choix vraiment besoin de le mettre dans la partie technique, il fusionné, de sorte que les meilleurs résultats pour vous. Un autre exemple vous voulez un service client intelligent, il suffit de penser à commencer la reconnaissance vocale, la technologie de la parole, mais a fait quelques mois plus tard, vous devez trouver la plupart des technologies de traitement du langage naturel avancé. Si vous utilisez un cerveau Baidu plate-forme ouverte, nous espérons que vous plus facile d'obtenir ces technologies dans leurs produits.
Ma confiance personnelle à l'avenir de l'intelligence artificielle, et j'espère que dans l'avenir, nous aurons un compagnon de robot, l'enseignement privé personnalisé, compositeur de la musique, les médecins du robot et ainsi de suite.
IFLYTEK Liu Qingfeng sur l'intelligence artificielle dans ses yeux
23 novembre IFLYTEK a tenu sa conférence annuelle, le président Liu Qingfeng a prononcé un discours, il a dit que la Chine en 2016 est devenue la première histoire de l'année de l'intelligence artificielle, la marée de l'intelligence artificielle troisième fois, est venu efficacement il n'est plus un concept, mais vous pouvez entrer un par un dans l'industrie.
AI a trois niveaux: Computational Intelligence (le robot peut calculer et stockage), l'intelligence perçue (vision de la machine, l'audition peut dépasser artificielle) et de l'intelligence cognitive (base future). L'informatique cognitive de la parole et du langage pour l'entrée, est la seule façon de l'intelligence artificielle.
IFLYTEK dans de nombreuses compétitions internationales ont gagné des résultats impressionnants. concours de blizzard de la parole de la concurrence mondiale, la première mondiale IFLYTEK obtenir dans le domaine de l'anglais, les Anglais faire plus que la moyenne au niveau de parler. Chime au concours de reconnaissance de la parole, l'ouïe voler dans des environnements bruyants taux d'erreurs de langue anglaise de seulement 2,24%. Prenant la parole au 2014 Concours international de traduction (IWSLT), les renseignements obtenus pour voler la traduction chinoise, première traduction anglaise du monde des deux projets. De plus dans le test de l'intelligence cognitive Winogard, KBP concours cognitif, IFLYTEK ont gagné beaucoup de résultats d'argent.
Ainsi, ces réalisations cognitives dans l'arène internationale top, le vrai témoignage de notre peuple chinois ont plus que la science dans le domaine de l'intelligence artificielle, la science-fiction ou de jugement perceptif avec un angle de soi-disant prophète, mais un sens dans l'innovation théorique.
