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微軟發(fā)起 Minecraft AI 挑戰(zhàn)賽;無縫支持 TensorFlow 的 Keras 2 等

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-03-20   來源:雷鋒網   瀏覽次數(shù):891
核心提示:  又到周末。  歇息之余,為年夜家送上曩昔一周激發(fā) AI 開辟者圈子存眷的那些事兒。年夜伙兒泡杯茶,坐在搖椅上,一路來看看在專一任務的這個禮拜,里面的世界又有哪些變更。  █ 微軟提議 Minecraft AI 挑釁

  又到周末。

  歇息之余,為年夜家送上曩昔一周激發(fā) AI 開辟者圈子存眷的那些事兒。年夜伙兒泡杯茶,坐在搖椅上,一路來看看在專一任務的這個禮拜,里面的世界又有哪些變更。

  █ 微軟提議 Minecraft AI 挑釁賽

  本周,基于 Minecraft 上的著名 AI 技巧研討測試平臺 Project Malmo,微軟提議了一項 AI 協(xié)作挑釁賽:The Malmo Collaborative AI Challenge,今朝曾經開端注冊報名。

  競賽請求每支參賽部隊(最多 3 名隊員)開辟并練習一個 AI 軟件產物。然后經由過程該軟件產物加入一個名為 Pig Chase (小豬快跑)的小游戲。該游戲在 Minecraft 情況中睜開,每局游戲有兩名參賽者,一方為參賽部隊開辟的 AI 軟件產物,另外一方為體系隨機分派的隊友,有能夠是人類選手,也有能夠是另外一個部隊開辟的 AI 軟件。游戲一開端,參賽兩邊都有 25 分的原始積分,競賽請求兩邊在 25 步以內將一只小豬捉住,每走一步會減失落 1 分,終究捉住小豬兩邊各得 25 分,每輪競賽 10 局,終究累計得分高者獲勝。

  今朝,關于 Pig Chase 的樣例代碼和具體解釋曾經地下在 GitHub 上:

  █ Keras 2 宣布,無縫支撐 TensorFlow

  在本次版本更新中,最主要的一項內容就是加強了 Keras 與 TensorFlow 的邏輯分歧性。依照 Keras 在博客中的說法:“這是將 Keras API 整合到 TensorFlow 焦點的一個主要的預備步調”。

  現(xiàn)實上,從 2015 年 12 月的版本開端,Keras 就曾經支撐用戶將 TensorFlow 作為運轉后端(runtime backend),但此前,Keras 的 API 與 TensorFlow 的代碼庫尚處于互相隔離的狀況。將來,從 TensorFlow 1.2 版本開端,Keras 2 API 將作為 TensorFlow 框架的一部門直接向用戶供給支撐,Keras 在博客中表現(xiàn):“這是 TensorFlow 完成下一個百萬用戶級目的的癥結”。

  █ 谷歌進級語義懂得框架 SyntaxNet

  這是 SyntaxNet 自出生以來的最嚴重進級。這樹立在谷歌對各說話的語義懂得研討基本之上。此次進級的焦點是一項新技巧:能對輸出語句的多層表現(xiàn)停止很好的進修。詳細來說,它延長了 TensorFlow,能對多層說話構造停止分解建模,還可以或許在語句或文件處置進程中,靜態(tài)地生成神經收集架構。

  谷歌同時宣布了新的預練習過的模子 ParseySaurus。它應用了基于字母的輸出表現(xiàn),是以極年夜晉升了猜測新詞語寄義的才能。這是基于兩個方面來完成:辭匯的拼寫和在語境中的應用方法。雷鋒網懂得到,ParseySaurus 的精確率遠遠超越 Parsey's Cousins,毛病率下降了 25%。因為說話的形狀特征和其他屬性,新模子在俄語、土耳其語、匈牙利語上的后果特別好——這些說話中,統(tǒng)一個辭匯有多種分歧形狀,個中很多形狀從未在練習階段涌現(xiàn)過(即使是年夜型語料庫)。

  █ Cloudera 宣布自助式數(shù)據(jù)開辟對象

  在圣何塞舉辦的 Strata+Hadoop World 年夜會上,美國年夜數(shù)據(jù)辦事商 Cloudera 宣布了 Cloudera Data Science Workbench —— 一個運轉于 Cloudera Enterprise,自助式的數(shù)據(jù)迷信開辟情況。今朝該全新研發(fā)的軟件尚在 beta 內測階段。

  其相干技巧來自于 Cloudera 客歲收買的數(shù)據(jù)迷信始創(chuàng)公司 Sense.io。該產物的最年夜特色是原生支撐 Apache Spark、Hadoop 和 R、Python、Scala 等開辟說話。 開辟者能在 Cloudera 的企業(yè)平臺上同時應用這些對象和說話,這將加快數(shù)據(jù)剖析項目從研發(fā)到終究產物的進程。

  推舉深度瀏覽

  █ 用數(shù)聽說話:把自攝影釀成畢加索名畫 哪一種算法最高效?

  有位本國開辟者依據(jù) fast.ai 平臺開設的深度進修代碼理論課程,親手完成了一個照片作風轉換器,并對幾種罕見的優(yōu)化算法的機能停止了綜合比較,終究以圖表加博客的方法記載上去。

  作者比擬了基于 CNN 的六種優(yōu)化算法:梯度降低、Adadel、RMSProp、Adam、L-BFGS 和 Adagrad。

 
 
 
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