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    哈佛神經機器翻譯系統 OpenNMT 更新等 | AI 開發者頭條

    本文作者: 三川 2017-03-07 16:15
    導語:你所關注的 AI 技術資訊,盡在開發者頭條。

     內容預覽:

    • 哈佛大學神經機器翻譯系統 OpenNMT 新版本發布

    • 癌癥檢測突破!谷歌深度學習算法的乳腺癌檢測準確率超病理科大夫

    • 兩大 AI 平臺聯手!IBM Watson 與 Salesforce“愛因斯坦”進行對接

    • 布朗大學人機交互新算法,讓 AI 學會提問

      每日推薦閱讀

    • 博弈論與深度學習

    █  哈佛大學神經機器翻譯系統 OpenNMT 新版本發布

    哈佛神經機器翻譯系統 OpenNMT 更新等 | AI 開發者頭條

    OpenNMT 是哈佛大學 NLP 研究小組去年年底開源的產品級翻譯工具,基于 Torch/Pytorch,一經發布便被谷歌采用,是迄今為止最能代表神經機器翻譯前沿技術的開源工具之一。

    雷鋒網消息,昨晚 OpenNMT 迎來發布之后的首個重大更新,新版本編號為 v0.5。除了修補漏洞,新版本帶來以下改進:

    • 訓練代碼更具通用性,可預期將來更多模型能在 OpenNMT 框架上訓練。

    • 新腳本能方便地提取 word embeddings,生成詞匯。

    • 修剪詞匯的新方式:最小化頻率,而不是絕對大小。

    • 新的 REST 翻譯服務器

    • 試驗性的 FP16 支持,以及最新的第三版本 cutorch。

    • 試驗性的數據采樣技術,能在每個周期選擇訓練集的一個子集,以更快的收斂。

    詳情:http://opennmt.net/http://forum.opennmt.net/t/opennmt-v0-5-release/264/2 

    GitHub:https://github.com/OpenNMT/OpenNMT

    █ 谷歌深度學習算法檢測乳腺癌 準確率超人類病理科大夫

    哈佛神經機器翻譯系統 OpenNMT 更新等 | AI 開發者頭條

    目前癌癥檢測的最重要環節之一,是病理學家觀察人體組織切片影像。

    谷歌最近發表了一篇論文,詳細介紹了其深度學習技術在此項癌癥檢測環節上的突破。谷歌宣稱,其算法模型已實現對乳腺癌組織影像檢測 81% 的精確度,超出美國病理專家 73% 的行業平均水平。

    研究人員表示,該技術離取代病理科醫生還有很遠。一是該技術只在訓練過的特定任務上有效;而是病理科大夫的知識廣度和經驗仍然非常寶貴。

    詳情:http://www.qcxyk.com/news/201703/pMsEYFDnPs6xJFDJ.html 

    論文:https://drive.google.com/file/d/0B1T58bZ5vYa-QlR0QlJTa2dPWVk/view 

    █ 兩大 AI 平臺聯手!IBM Watson 與 Salesforce“愛因斯坦”進行對接

    哈佛神經機器翻譯系統 OpenNMT 更新等 | AI 開發者頭條

    IBM Watson 大家都有所耳聞,用不著過多介紹。“愛因斯坦”(Einstein)在國內的知名度則低一些。它是 Salesforce 對其客戶關系管理軟件進行數據挖掘、提取客戶購買習慣的 AI。雷鋒網消息,昨日,兩家巨頭宣布了這兩大 AI 平臺的連通——從此之后,IBM 與 Salesforce 的客戶將同時獲得“沃森”和“愛因斯坦”的服務。

    很顯然,這是對 AI 技術進行商業化變現的重要一步。如此高層級的強強聯合,無疑將會在大數據服務領域帶來一場地震。這將大增強 IBM 和 Salesforce 產品對客戶的吸引力。

    詳情:http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/51707.wsshttp://www.recode.net/2017/3/6/14835564/ibm-salesforce-ai-technology-watson-einstein 

    █  布朗大學人機交互新算法,讓 AI 學會提問

    哈佛神經機器翻譯系統 OpenNMT 更新等 | AI 開發者頭條

    布朗大學 Humans to Robots Lab 一直專注于人機交互難題。此前該實驗室開發的算法,允許機器人將人類的口頭命令和肢體語言進行結合,結果是更準確地理解人類意圖。近日,該實驗室成功開發出了一種新算法,讓人機交互更進一步:讓 AI 評估其對人類指令的理解程度,并對確定性進行量化;當確定性低于目標值,則主動對人類提問,進行澄清,接著根據回答做進一步推理,明確行動。

    詳情:https://news.brown.edu/articles/2017/03/fetch  ;https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170306151728.htm 

    每日推薦閱讀

    █ 博弈論與深度學習

    最前沿的深度學習架構,往往包含多個要么互相競爭(比如 GAN),要么合作的神經網絡。而該多代理路線的核心課題是:如何控制代理的行為。該領域研究經驗最豐富的,是分別被谷歌收購的 Deepmind 和微軟收購的 Maluuba。這篇并不長的文章,簡要介紹了這兩家公司的主要實驗模型。

    地址:http://www.kdnuggets.com/2017/03/greed-fear-game-theory-deep-learning.html


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