Amazon запускает AI-чип; Uber AI превосходит месть Монтесумы

Подпишитесь на Synced Global AI Weekly

AWS представляет микросхемы искусственного интеллекта и 13 новых функций машинного обучения; Укрепление своего облачного доминирования
Amazon Web Services представила два чипа и 13 возможностей и сервисов машинного обучения на конференции AWS re: Invent в Лас-Вегасе. Эти релизы отражают решимость Amazon привлечь больше разработчиков к AWS за счет расширения спектра инструментов и сервисов. Фондовый рынок отреагировал положительно: после этого объявления акции Amazon выросли на шесть процентов.
(Синхронизировано)

Как получить лучший GAN (почти) бесплатно: знакомство с GAN Метрополис-Гастингс
Uber Engineering предлагает альтернативную идею: использование дискриминатора для отбора лучших образцов из генератора после завершения обучения . Основная идея этого метода и выборки отклонения дискриминатора состоит в том, чтобы использовать информацию от обученного дискриминатора, чтобы выбрать из генератора выборки, которые ближе к выборкам из реального распределения данных.
(Uber Engineering)

Uber AI превосходит месть Монтесумы (видеоигра)
Другая видеоигра уступила силе искусственного интеллекта. Вчера исследователи Uber объявили, что их ИИ полностью решил Atari's Montezuma's Revenge, классическую игру, в которой персонаж перемещается из одной комнаты в другую, убивая врагов и собирая драгоценности в пирамиде в стиле ацтеков 16 века.
(Синхронизировано)

Платформа X-Deep Learning от Alibaba с открытыми исходными кодами
Alibaba объявила о выпуске X-Deep Learning (XDL) с открытым исходным кодом, основы алгоритмов, лежащих в основе ее маркетинговой технологии и платформы больших данных Alimama. Выпуск исходного кода и вспомогательной документации намечен на декабрь.
(Синхронизировано)

Технологии

Разделение нейронных яиц: обучение систем машинного обучения извлечению аудио / видео из шумной / загроможденной среды
Новый метод распознавания отдельных изображений и звуков в шумной среде - давняя проблема для машинного обучения ( ML) системы. Названный Neural Egg Separation (NES) - отсылка к разделению яичных белков и желтков - этот подход изолирует аудио и визуальные источники посредством серии сравнений между ясными и скрытыми сигналами.
(Код .FB)

Рассечение GAN: визуализация и понимание генерирующих враждебных сетей
В этой работе исследователи изучают внутренние представления GAN. Человеку-наблюдателю кажется, что хорошо обученный GAN узнал факты об объектах на изображении: например, дверь может появиться на здании, но не на дереве. Исследователи хотят понять, как GAN представляет такую структуру.
(arXiv)

Научное проектирование, основанное на физике: обучение микроскопу формированию изображений
Оптимальные методы экспериментального проектирования полезны, когда система является линейной; однако их конструкция не обязательно улучшит производительность, когда система является нелинейной. В этой статье исследователи показали, что они могут оптимизировать экспериментальный план для нелинейной системы построения изображений, используя контролируемое обучение и разворачивающуюся физическую сеть.
(Berkeley AI Research)

Вам также может понравиться

Интервью с Майклом И. Джорданом: ясность мысли об ИИ
Джордан считает, что каждый из этих вопросов должен решаться отдельно и по их собственным достоинствам, и что система искусственного интеллекта, имитирующая человека, не должна быть основной стратегия решения проблем IA и II.
(Synced)

FAIR Paper определяет эффективность предварительного обучения в резюме
В этом документе предполагается, что, хотя многие исследователи считают, что путь к решению проблем компьютерного зрения вымощен предварительным обучением« универсальному представлению функций в ImageNet -подобные данные »- этот процесс может быть вообще бесполезен.
(Синхронизировано)