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微軟發起 Minecraft AI 挑戰賽;無縫支持 TensorFlow的Keras 2 等


又到周末。


休息之餘,為大家奉上過去一周引發 AI 開發者圈子關注的那些事兒。大伙兒泡杯茶,坐在搖椅上,一起來看看在埋頭工作的這個星期,外面的世界又有哪些變化。



█ 微軟發起 Minecraft AI 挑戰賽


本周,基於 Minecraft 上的知名 AI 技術研究測試平台 Project Malmo,微軟發起了一項 AI 協作挑戰賽:The Malmo Collaborative AI Challenge,目前已經開始註冊報名。


比賽要求每支參賽隊伍(最多 3 名隊員)開發並訓練一個 AI 軟體產品。然後通過該軟體產品參加一個名為 Pig Chase (小豬快跑)的小遊戲。該遊戲在 Minecraft 環境中展開,每局遊戲有兩名參賽者,一方為參賽隊伍開發的 AI 軟體產品,另一方為系統隨機分配的隊友,有可能是人類選手,也有可能是另一個隊伍開發的 AI 軟體。遊戲一開始,參賽雙方都有 25 分的原始積分,比賽要求雙方在 25 步之內將一隻小豬抓住,每走一步會減掉 1 分,最終抓住小豬雙方各得 25 分,每輪比賽 10 局,最終累計得分高者獲勝。


目前,關於 Pig Chase 的樣例代碼和詳細說明已經公開在 GitHub 上:


https://github.com/Microsoft/malmo-challenge/blob/master/ai_challenge/pig_chase/README.md

詳情:http://www.leiphone.com/news/201703/yFsaEbO7oAoODl9g.html?type=preview



█ Keras 2 發布,無縫支持 TensorFlow



在本次版本更新中,最重要的一項內容就是增強了 Keras 與 TensorFlow 的邏輯一致性。按照 Keras 在博客中的說法:「這是將 Keras API 整合到 TensorFlow 核心的一個重要的準備步驟」。


實際上,從 2015 年 12 月的版本開始,Keras 就已經支持用戶將 TensorFlow 作為運行後端(runtime backend),但此前,Keras 的 API 與 TensorFlow 的代碼庫尚處於相互隔離的狀態。未來,從 TensorFlow 1.2 版本開始,Keras 2 API 將作為 TensorFlow 框架的一部分直接向用戶提供支持,Keras 在博客中表示:「這是 TensorFlow 實現下一個百萬用戶級目標的關鍵」。


詳情:http://www.leiphone.com/news/201703/qjvnXzgYryMxs2xK.html


█ 谷歌升級語義理解框架 SyntaxNet



這是 SyntaxNet 自誕生以來的最重大升級。這建立在谷歌對各語言的語義理解研究基礎之上。此次升級的核心是一項新技術:能對輸入語句的多層表示進行很好的學習。具體來講,它延伸了 TensorFlow,能對多層語言結構進行合成建模,還能夠在語句或文件處理過程中,動態地生成神經網路架構。


谷歌同時發布了新的預訓練過的模型 ParseySaurus。它使用了基於字母的輸入表示,因此極大提升了預測新詞語含義的能力。這是基於兩個方面來實現:辭彙的拼寫和在語境中的使用方式。雷鋒網了解到,ParseySaurus 的準確率遠遠超出 Parsey"s Cousins,錯誤率降低了 25%。由於語言的形態特性和其他屬性,新模型在俄語、土耳其語、匈牙利語上的效果尤其好——這些語言中,同一個辭彙有多種不同形態,其中許多形態從未在訓練階段出現過(即便是大型語料庫)。


詳情:http://www.leiphone.com/news/201703/9mP1ewE1EWivGPyc.html



█ Cloudera 發布自助式數據開發工具


在聖何塞舉行的 Strata+Hadoop World 大會上,美國大數據服務商 Cloudera 發布了 Cloudera Data Science Workbench —— 一個運行於 Cloudera Enterprise,自助式的數據科學開發環境。目前該全新研發的軟體尚在 beta 內測階段。


雷鋒網獲知,其相關技術來自於 Cloudera 去年收購的數據科學初創公司 Sense.io。該產品的最大特點是原生支持 Apache Spark、Hadoop 和 R、Python、Scala 等開發語言。 開發者能在 Cloudera 的企業平台上同時使用這些工具和語言,這將加速數據分析項目從研發到最終產品的過程。


詳情:http://www.leiphone.com/news/201703/YTpa23qzTQBepxl5.html


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█ 用數據說話:把自拍照變成畢加索名畫 哪種演算法最高效?



有位外國開發者根據 fast.ai 平台開設的深度學習代碼實踐課程,親手實現了一個照片風格轉換器,並對幾種常見的優化演算法的性能進行了綜合對比,最終以圖表加博客的方式記錄下來。


作者比較了基於 CNN 的六種優化演算法:梯度下降、Adadel、RMSProp、Adam、L-BFGS 和 Adagrad。雷鋒網對全文進行了編譯。


詳情:http://www.leiphone.com/news/201703/Isacz6x6dDNQPDVW.html?type=preview

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