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作者 chen_h
2017.02.06 11:19 字数 568 阅读 279评论 0

  1. 【博客】SimGANs: A Game Changer in Unsupervised Learning, Self Driving Cars, and More

简介:

Apple’s Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training (S+U Learning) lays down the blueprint for training state-of-the-art neural nets from only synthetic and unlabelled data. In this post we will see why this has huge potential, and apply it to an interesting problem: autonomous driving. We will refer to an implementation of SimGAN: https://github.com/wayaai/SimGAN, and to my 2nd favorite company behind waya.ai: comma.ai, throughout the post.

原文链接:https://medium.com/intuitionmachine/simgans-applied-to-autonomous-driving-5a8c6676e36b#.duoewdd7a


2.【视频】Game AI Development With OpenAI Universe | Two Minute Papers

简介:

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发表于2017/4/5 11:20:37  12458人阅读

 

1 相关背景

维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”. 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改. 这类抽取型算法工程上已经有很多开源的解决办法了, 例如Github上的项目sumy, pytextrank, textteaser等. 本文重点讲概括型摘要生成系统的算法思想和tensorflow实战, 算法思想源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization这篇论文. 本文希望帮助读者详细的解析算法的原理, 再结合github上相关的开源项目textsum讲解工程上的实际应用.本文由PPmoney大数据算法团队撰写,PPmoney是国内领先的互联网金融公司,旗下PPmoney理财总交易额超过700亿元。此外,若对TensorFlow的使用技巧和方法感兴趣,欢迎阅读本团队负责人黄文坚所著的《TensorFlow实战》

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文章来源:GitHub

计算机视觉

  • SimpleCV:开源计算机视觉框架,可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库使用Python编写,可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。(http://simplecv.org/)

自然语言处理

  • NLTK:一个领先的平台,用来编写处理人类语言数据的Python程序。(http://www.nltk.org/)

  • Pattern:Python可用的web挖掘模块,包括自然语言处理、机器学习等工具。(http://www.clips.ua.ac.be/pattern)

  • TextBlob:为普通自然语言处理任务提供一致的API,以NLTK和Pattern为基础,并和两者都能很好兼容。(http://textblob.readthedocs.io/en/dev/)

  • jieba:中文断词工具。(https://github.com/fxsjy/jieba#jieba-1)

  • SnowNLP:中文文本处理库。(https://github.com/isnowfy/snownlp)

  • loso:另一个中文断词库。(https://github.com/fangpenlin/loso)

  • genius:基于条件随机域的中文断词库。(https://github.com/duanhongyi/genius)

  • nut:自然语言理解工具包。(https://github.com/pprett/nut)

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文章来源:facebook code\theverge  编译:李辉

 

 

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