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哈佛神经机器翻译系统OpenNMT更新等_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 16:37:46 阅读: 来源:自吸泵厂家

▲内容预览:哈佛大学神经机器翻译系统 OpenNMT 新版本发布

癌症检测突破!谷歌深度学习算法的乳腺癌检测准确率超病理科大夫

两大 AI 平台联手!IBM Watson 与 Salesforce“爱因斯坦”进行对接

布朗大学人机交互新算法,让 AI 学会提问

每日推荐阅读

博弈论与深度学习

█ 哈佛大学神经机器翻译系统 OpenNMT 新版本发布

OpenNMT 是哈佛大学 NLP 研究小组去年年底开源的产品级翻译工具,基于 Torch/Pytorch,一经发布便被谷歌采用,是迄今为止最能代表神经机器翻译前沿技术的开源工具之一。

雷锋网消息,昨晚 OpenNMT 迎来发布之后的首个重大更新,新版本编号为 v0.5。除了修补漏洞,新版本带来以下改进:

训练代码更具通用性,可预期将来更多模型能在OpenNMT 框架上训练。

新脚本能方便地提取 word embeddings,生成词汇。

修剪词汇的新方式:最小化频率,而不是绝对大小。

新的REST 翻译服务器

试验性的FP16 支持,以及最新的第三版本 cutorch。

试验性的数据采样技术,能在每个周期选择训练集的一个子集,以更快的收敛。

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

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

█谷歌深度学习算法检测乳腺癌 准确率超人类病理科大夫

目前癌症检测的最重要环节之一,是病理学家观察人体组织切片影像。

谷歌最近发表了一篇论文,详细介绍了其深度学习技术在此项癌症检测环节上的突破。谷歌宣称,其算法模型已实现对乳腺癌组织影像检测 81% 的精确度,超出美国病理专家 73% 的行业平均水平。

研究人员表示,该技术离取代病理科医生还有很远。一是该技术只在训练过的特定任务上有效;而是病理科大夫的知识广度和经验仍然非常宝贵。

详情:http://www.leiphone.com/news/201703/pMsEYFDnPs6xJFDJ.html

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

█ 两大 AI 平台联手!IBM Watson 与 Salesforce“爱因斯坦”进行对接

IBM Watson 大家都有所耳闻,用不着过多介绍。“爱因斯坦”(Einstein)在国内的知名度则低一些。它是 Salesforce 对其客户关系管理软件进行数据挖掘、提取客户购买习惯的 AI。消息,昨日,两家巨头宣布了这两大 AI 平台的连通——从此之后,IBM 与 Salesforce 的客户将同时获得“沃森”和“爱因斯坦”的服务。

很显然,这是对 AI 技术进行商业化变现的重要一步。如此高层级的强强联合,无疑将会在大数据服务领域带来一场地震。这将大增强 IBM 和Salesforce 产品对客户的吸引力。

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

█ 布朗大学人机交互新算法,让 AI 学会提问

布朗大学Humans to Robots Lab 一直专注于人机交互难题。此前该实验室开发的算法,允许机器人将人类的口头命令和肢体语言进行结合,结果是更准确地理解人类意图。近日,该实验室成功开发出了一种新算法,让人机交互更进一步:让 AI 评估其对人类指令的理解程度,并对确定性进行量化;当确定性低于目标值,则主动对人类提问,进行澄清,接着根据回答做进一步推理,明确行动。

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

每日推荐阅读█ 博弈论与深度学习

最前沿的深度学习架构,往往包含多个要么互相竞争(比如 GAN),要么合作的神经网络。而该多代理路线的核心课题是:如何控制代理的行为。该领域研究经验最丰富的,是分别被谷歌收购的 Deepmind 和微软收购的Maluuba。这篇并不长的文章,简要介绍了这两家公司的主要实验模型。

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

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