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摘要: 連假開始,你的論文存貨還夠嗎?對人工智慧感興趣的你,是否還停留在碎片閱讀階段?想要進行更深一步的學習,本篇推文中網羅了人工智慧領域15篇精選論文,讓你及時了解AI學科前沿成果。

 

摘要: 11節 麻省理工學院 的通用人工智慧課程。講師陣容超豪華:谷歌技術總監Kurzweil、特斯拉AI總監Andrej Karpathy、波士頓動力CEO Marc Raibert、OpenAI的聯合創始人Ilya Sutskever等。課程內容包括:通用人工智慧、計算認識科學、認知建模、深度學習等。文中附有課程講義下載和課程視頻地址。

摘要: 機器學習與人工智慧變得越來越熱。大數據原本在工業界中就已經炙手可熱,而基於大數據的機器學習則更加流行,因為其通過對數據的計算,可以實現數據預測、為公司提供決策依據。

摘要: 神經網絡是功能強大而又靈活的模型,在圖像,語音以及自然語言理解等學習任務上有良好的效果。儘管神經網絡很成功,但設計一個好的神經網絡仍然十分困難。為了能夠使設計神經網絡變得簡單,谷歌大腦團隊發表了一篇名為《Neural architecture search with reinforcement learning》的文章,該文章使用循環網絡來生成神經網絡中的模型描述,並用強化學習訓練這個RNN,以最大限度的提高驗證集中生成的架構的準確性。

摘要: MIT和普朗克航空系統公司的研究人員合作,提出了一類「透明設計網絡」,在李飛飛等人提出的視覺理解資料庫CLEVR上達到了99.1%的準確率,他們設計的模塊使用注意力機制,縮小了現有視覺理解模型在性能和可解釋性之間的差距,相關論文已被CVPR 2018接收,你也可以用公布的代碼構建自己的視覺理解模型。

摘要: DeepMind 的最新研究成果,對廣泛使用於語音識別、圖像識別、語義理解等領域的深度學習人工網絡RNN性能帶來顯著提升(substantially better )。研究主要在記憶時序生成模型上用了外部記憶來增強,對深度學習領域的研究有一定啟發。作者介紹,新提出的模型可用在 Introspection Network、神經圖靈機、Least-Recently Used access mechanism (LRU) 和可差分神經計算機(DNC) 。

摘要: 《彭博社》報導,根據避險基金研究公司 Eurekahedge 的人工智慧避險基金指數數據,使用 AI 和機器學習操作的避險基金,在 2 月份繳出表現最差的一個月,因股市面臨兩年來的首次劇烈修正,而多項類型不同的資產,紛紛出現下跌,使得儘管分散風險,但 AI 仍然出現鉅額虧損。

摘要: 機器人理財無疑是 2017 年最熱門的話題之一,自金管會證期局開放自動化投資顧問業務後,國內金融、投信投顧業者也推出自家的理財服務,截至目前已有中信、王道等銀行加入,而投信業則以本土的復華投信拔得頭籌。

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