丁彦雨航,原创最大归纳教育视频数据集发布,路途符号线会打乱自动驾驶稳定性,签名档

大数据文摘专栏著作

作者:Christopher Dossman

编译:Jiaxu、云舟

呜啦啦啦啦啦啦啦我们好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和我们碰头啦!

AI Scholar Weekly是AI范畴的学术专栏,致力于为长广王高湛你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览,一扫而光每周AI学术的前沿资讯,文丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档末还会不定期更新AI黑镜系列小故事。

周一更新,做AI科研,每周从这一篇开端就够啦!

本周关键词:端到端主动驾驭,梦想文本冒险游戏,教育视频丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档剖析的开源数据集

AI狂想

AI范畴正在向两个不同的方向开展,一种是小微型核算,另一种则是巨型核算。

g7506
莫西雅
仲夏幻夜

本周抢手学术研讨

针对端到端自主驾驭模型的简略对立实例

在开发多功能建模结构和模仿根底设施来研讨端到端主动驾驭模型的对立性典范的进程中,研讨人员发现,一些非常简略且易于规划的物理条件,会对主动驾驭模型发生必定的对立性。例如道路上的符号线就能够打破端到端驾驭模型的安稳。

这些典范的对立性有在许多情况下并不会出现很强的搅扰性,比方直线行进的时分,但在比如车辆转弯的其他情况下,则会体现出很强的搅扰性。

虽然关于人类来说,区别和防止此类抵触是非常简略的,但关于端到端监督模型而言,这些搅扰将形成严峻的交通违规问题。在测验和试验中,研讨人员运用了CARLA主动驾驭轿车模仿器,证明这些物理打乱不只存在,而且在特定的驾驭情况下乃至关于最先进的模型也有适当强的作用。

潜在运用及影响

智能机器学习体系极易遭到搅扰的问题引发idols69了广泛的忧虑。这些研讨成果及其理论结构无疑为今后的研讨供给了有用的信息,并提醒了端萌学园磐古大电影观看到端深度学习模型的缺点,便于日后改善。此外,该研讨也为人工智能工程师们进一步探究更大范围内深度学习模型或许遭受的进犯供给了重要的见地。

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.05157

概括教育视频剖析数据集(COIN数据集)

为了处理教育视频数据集缺少多样性和规划的问题,研讨人员最近推出了COIN数据集,该数据集是现在用于概括教育视频剖析的最大的视频数据集。

该数据集以分层结构安排,包含大约11827个视频,广泛涵盖了日常日子10个以上范畴的180个课题 。 COIN数据会集的一切视频都进行了一系列专业注释。 此外,研讨人员还提出了一个简略有用的办法,可用于捕获不同描绘阶段的数据依赖性。这类办法还可同传统办法相结合,以更好地提取教育视频中的关键步骤。

潜在运用及影响

研讨人员关于COIN数据集的创立意图非常明确 ——经过丰厚的语义分类来树立概括全面的教育视频数据集,为教育视频剖析供给基准。经过COIN的树立,研讨人员也期望推进AI社区未来对教育视频剖析的深入研讨。

COIN小学生啪啪啪视频数据集:

https://coin-dataset.github.io/

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.02874v1

不献身准确性的量化

通常情况下,量化会下降模型精度。 虽然如此,研讨人员仍旧致力于经过改善量化技能,然后削减量化进程中精确度的下降。在最近的一篇论文中,他们提出了一种能够有用地量化模型权重的聚集量化技能。

论文中所提出的量化办法运用高斯混合标明来定位模型权重散布中的高概率区域,而且以精密水平量化它们。 此外,这一量化技能仅运用-2的幂来供给有用的核算形式。

经过一系列整合修剪和编码,他们现已设法在各种CNN上展示出高端紧缩比。 例如,它们在ResNet-50中到达18.08的紧缩比,在模型精度方面的丢失仅为能够忽略不计的0.24%,逾越了当时的紧缩技能。

潜在运用及影响

与深度神经网络的量化核算集成的量化参数,具有极高的完结很多核算增益和优化功能的才能。 该论文所提出的聚集量化能够使模型尺度和核算成本下降,并转化为高紧缩比,一起提高了当时和未来CNN的功率。

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.03046v1

LIGHT:在梦想文本冒险游戏中学习说话和举动

梦想一下,如果有一丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档款游戏,多个核算机和人类都能够充任游张兴发槟榔戏人物,这样的游戏会是什么样呢?研讨人员最嫂子黄瓜近推出了这样一款梦想文本冒险游戏,玩家能够在与多个玩家树立对话的一起,进行识、举动和表达等互动。

现有的文字冒险游戏通常是单人的,而且玩家无法在游戏中与人类进行对话,这便是为什么我觉得这个游戏听起来很风趣和有冒险性。

在人与文本的交互游戏中学习(LIGHT),是一款多玩家的梦想文本冒丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档险游戏,旨在协助组织研讨人类间多方面的动态协作对话。

该文本类的游戏设定于一个内单亲公主相亲记涵丰厚的游戏国际,深呼锡其间包含逾越660个方位,3460个方针和仅以自然言语界说的1750个字符。研讨人员现已收集了很多的数据集(11k集),这些数据集触及行为,表达和对话广州大学数字广阔等人物驱动的人与人之间的彼此kil044作用,其意图是练习模型以相似的办法吸丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档引人类。

测验结果标明,在此条件下练习、生成和检索模型能够有用地运用游戏国际的潜在条件或规矩来调理他们的猜测。

潜在运用及影响

LIGHT供给了一个可用于在许多不同的使命中同享,练习和评价协作对话模型的一致渠道,使人们能够以风趣的办法与机器进千年玄冰行交互。 该结构经过供给适宜的研讨渠道,答应研讨组织进行多种协作和学习,然后研讨和增强现有的协作对话体系。 研讨人员期望这项作业能够进一步促进和推进根底言语学习的研讨作业。

官网:

http://parl.ai/

原文:

https://arxiv丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档.org/abs/1903.03094v1

运用机器学习完结主动机器人的自习惯

研讨人员提出了一种概括学习和定量规划的办法,其首要方针是在机器人体系等动态和不确定环境中运转的高度可装备体系中完结自习惯。该技能运用装备更改作为施行习惯的首要机制。

该办法的立异之处在于,它运用机器学习来发现帕累托最优装备,而无需探究一切装备,并将查找空间的约束运用于可控方案的特定设置。经过这种办法,它能够将学习和定量方案结合起来,以完结运转时的自习惯。

此外,该办法有助于在定量规划中整合丁彦雨航,原创最大概括教育视频数据集发布,路程符号线会打乱主动驾驭安稳性,签名档来自多个模型的信息。具体来说,研讨人员探究了需求考虑时刻和能量消耗的机器人操作。独立的评价标明,该办法在不确定和动态环境中发生了高质量的习惯进程。

潜在运用及作用

作为一种能够有用完结机器人自习惯的集成学习和定量规划办法的新技能,该办法可用于许多其他网络物理体系。此外,它还能够作为在线界面扩展到运转时模型更新的界面中。

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.03920

其他爆心有花款论文

最近的研讨标明,经过演示,你现在能够教机器人完结两个不同的清洁使命。

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.05635

在答应牢靠的摄像机姿势估量时,怎么防止在拍照的3D场景上泄露机密信息?最近的一项研讨提出了一种根据图画的隐私维护定位处理方案。

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.05572

谷歌推出了一个新的敞开源码库,能够有用地练习巨型神经网络。

网页:

https://ai.googleblog.com/2019/03/introducing-gpipe-open-source-library.html

以下是根据实例和类别等级的6D方针姿势估量,用于增强实际、机器人操控和导航等运用。

原文:

https://arxiv.org/abs/190加沙的眼泪3.04229

想知道怎么在生物医学文本中总结和发现有意义的概念吗?

原文:

https://arxiv.org/abs/1903.02861v1

AI新闻

谷歌发布了一种根据神经网络的端到端语音辨认器,以支撑最先进的语音辨认。

更多信息:

https://ai.googleblog.com/2019/03/an-all-neural-on-device-speech.html

研讨人员的好消息:D一弯春心水eep Mind开发了一个开源软件库来协助他们布置TensorFlow模型。

更多信息:

https://deepmind.com/blog/tf-replicator-distributed-machine-learning/

我国终究会在AI研讨上逾越美国吗?现在我国关于AI的论文发布数量现已逾越了美国。

阅览更多:

https://www.wired.com/story/china-catching-up-us-in-ai-research/amp

开发 视频 游戏
声明:该文观念仅代表作者自己,中天票务搜狐号系信息发布渠道,搜狐仅供给信息金手指乐队存储空间效劳。