ICML2016精选论文|AI科技评论周刊|亚博买球

上周，ICML2016在纽约画了终极句号。该会议已逐渐发展为由国际机械学习学会主办的世界顶级机械学习领域会议之一。

来自世界各地的机械学习领域的专家们以论文投稿的方式向大会提交了最近的研究成果，其中包括来自百度硅谷实验室的语音识别论文。大会主要采用演讲和PPT展示的形式，结合一定程度的交流讨论会展开。会议程序整体已于24日全部结束，最后选择了三篇最佳论文奖和最无时间价值奖。

其中谷歌的Deeepmind持有其中两个奖项。在过去的一周中，我们选择了大会中指出有意义的论文进行翻译，在此总结。

谷歌ICML获奖论文看像素反复神经网络是如何无遗的上司的照片？这篇论文获得了最佳论文奖。目前，图像识别领域的深度自学一般讨论在某个特定领域的识别应用。因为总结了有比较标准化的模型，对算法设计者制作规则和机械总结和自学图像的规则都很困难。

所以谷歌这篇通过二次元循环特性开展有效的标准化图片识别建模的论文获得今年ICML2016最佳论文奖也不足为奇。谷歌在论文中对自己的方法进行了详细的推论和应用，这种变革意味着现在深刻的自学算法可以得到的训练图像的量相当扩大，甚至可以将给定的图像转移到训练中。

利用CNN来自学习任意图结构的论文选题与谷歌相似，也研究通用的图像识别算法。NEC欧洲海德堡实验室的MathiasNiepert、MohamedAhmed、Konstantinkutzkov已经完成。但是，由于结果显示的没有谷歌的算法很好，所以不能获奖。

百度ICML论文:终端中英语语音识别这篇论文来自百度硅谷实验室，吴恩达也参加了论文的研究和制作，在这篇论文中，百度用于神经网络交换传统语音识别的分析结构，提高了算法的适应性，显示了算法可以相容多种方言。百度的反应，不仅仅是算法的设计，这项研究的进展还得益于HPC(超级计算机)的合理应用，大大降低了百度对算法的返回速度。进入了研究的过程。

这种违反直觉的噪音方法反而能很好地解决问题转录函数梯度致密的问题，这篇论文仅次于突破传统思维方式，独特的方法提高梯度致密的问题。梯度致密是指在神经网络层数过多的情况下，在算法后向传播的途中卷积核的输出落入函数饱和状态区，因此得到的梯度较小，最后在算法长时间充分发挥的情况下，结果有可能偏离正确值。一般来说，一般人的想法是尽量减少各层函数和初始值的正确性，但这篇论文反过来，流过函数所需的噪音，反而发挥了良好的诱导梯度的致密性。阿尔法犬CTO讲座:AI如何用新型提高自学的棋手扑克游戏Deepmind科学家、棋手队主程序员David在加强自学方面应用的论文共享。

如果说深度自学是教机器了解，那么强化自学就是教机器人行动。通过大的训练、试行错误，教授机器人和算法在各种情况下适当理解的科学。因此，对局只是强化自学的应用。

也许是这样。以棋牌类游戏为主题的论文只不过是AlphaGo的解密。

你们为什么不奇怪呢~关注这些最先进的学术会议，充分理解AI最近应用的可能性，也是理解国内和国际科研实力的优秀途径，我们之后不维持关注的大型学术会议，给大家最初的时间带来最近的亮点。照片来自unist.ac.kr原创文章，允许禁止发表。

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