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AI在音频处理方面的潜力
2018-11-27 08:59

AI在音频处理上的应用仍处于早期。深度学习方法让我们可以从一个全新的角度应对信号处理问题，但整个音频行业对此的认知远远不够。目前而言，音频行业专注于公式化的处理方法：深入理解问题后，手工设计求解函数。然而，理解声音是一项...

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如何在Python中划分训练/测试集并进行交叉验证
2018-11-26 08:59

模型过拟合意味着我们把模型“训练得太好了”，通过一遍又一遍的训练，它已经把训练数据的特征都“死记硬背”了下来。这在模型过于复杂（和观察样本数相比，模型设置的特征/变量太多）时往往更容易发生。过拟合的缺点是模型只对训练数据...

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Python的类型系统
2018-11-24 09:34

过了一段时间你回头看代码的时候，或者同事看你的代码的时候，看到speak(x)这行会觉得x太含糊。于是决定跳转到speak的定义，结果看到了a.talk。下面就没法进一步跳转到定义追踪下去了，需要手动搜索查看哪些地方实现...

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智能体的连接问题,如何创建能符合人类目标的智能体？
2018-11-24 09:31

长期来看，我们会扩大奖励建模的规模，将其应用于人类难以评估的领域。为了做到这一点，我们需要增强用户衡量输出的能力。我们讨论了如何循环应用奖励建模：我们可以用奖励建模训练智能体，帮助用户进行评估。如果评估过程比做出动作更容...

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Jürgen Schmidhuber：无监督神经网络在极大极小上的博弈
2018-11-24 09:27

无独有偶，生成对抗网络（GAN）也使用无监督的极小极大原理来模拟给定数据的统计数据。相信读者都熟悉NIPS 2014的那篇GAN论文，虽然那位作者声称PM并不是基于值函数的极大极小博弈，不是一个网络寻求最大化而另一个寻求...

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使用git管理数据科学试验的经验
2018-11-24 09:21

最重要的是除外敏感信息，比如密码和API密钥。如果你早早地提交了包含敏感信息的文件，那么它很快就会变成一场噩梦。从当前快照删除文件无济于事——你需要从所有之前的提交中清除敏感信息。对自己好一点，避免去学如何做到这一点。...

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研究人员们提出了一种新的导航工具SafeRoute
2018-11-24 09:19

另外，策略网络表示强化学习智能体使用的随机策略，用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示，其中θ是神经网络的参数列表，会用Adam优化器进行更新。系统使用随机梯度而不是贪婪策略，是为了防止智能体在地图上循环前进，停滞...

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伯克利的研究人员提出了一种通用的自适应感知方法AdaSearch
2018-11-24 09:14

传统上，机器人领域将具身搜索（embodied search）看作持续的运动计划问题，其中机器人必须平衡环境探索和对高效轨迹的选择。这就催生了既可以进行路线优化，又可以进行环境探索的方法，可以用滚动时域控制（recedi...

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以KaggleDays数据集为例，编码方法介绍
2018-11-22 09:10

每个question_id对应一个具体问题（见question_text）。每个question_id可能出现多次，因为每一行包含对这一问题的一个不同回答（见answer_text）。问题和回答的时间日期由_utc列提供...

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基于模型的学习vs无模型学习
2018-11-22 09:06

需要注意的是，这种方法只能应用于偶尔发生的马尔科夫决策过程。原因是在计算任意返回之前，这一episode就要停止。我们并不在每次动作结束后就更新，而是在每个episode结束后更新。它的方法很简单，即取每个状态所有采样轨...

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用TensorFlow.js在浏览器中部署可进行任意图像风格迁移的模型
2018-11-22 09:01

Reiichiro Nakano提供的模型突破了以往模型的局限，它能将任何风格图像分解为表示其风格的100维向量，然后把这些向量结合照片信息一起馈送到另一个神经网络，以产生最终的风格化图像。...

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图像生成领域的一个巨大进展,BigGAN的效果真的有那么好吗？
2018-11-21 09:05

因此，如果快速浏览BigGAN生成的一系列图像，我们能从中发现不少图具有诡异的美感。比如模型在生成下面几幅景观图时都遵循了从数据集中学到的构图和光影，但当这些来自不同样本的素材杂糅到一起后，它们给人的感觉就成了既熟悉又奇...

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使用AI方面的知识来改进人类智能
2018-11-21 09:01

在许多机器学习任务中，我们使用一种称为梯度下降的优化算法。这是机器实际学习的方式。理解这一算法的基础很容易。它是一个迭代算法，逐步逼近答案。它从做出一个预测开始，然后得到一个离真相有多远的反馈，然后做出一个略微改善的预测...

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决定神经网络学习处理速度的因素
2018-11-20 09:10

最后，重点是这种算法并不高效，它在每次迭代中都需要用全部的训练集。这意味着，在每个epoch中我们都要查看所有样本，从而在下次进行优化。如果只有几千个样本还好，但如果有上百万个样本呢？在这种情况下，很难想象每次迭代需要花...

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深度学习是如何帮助我们提高噪声消除的质量的
2018-11-18 09:07

这种方法听起来很简单，但事实上失败的次数也很多。例如，当通话者没有说话时，麦克风接收到的全是噪音。或者说话者在打电话过程中会不断晃动手机等等，这种情况就难以处理了。...

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