优优资讯网最新发布:俄罗斯总统和白俄罗斯总统讨论了俄罗斯石油税改革的影响等问题。 美股14天跌逾15% 28只QDII基金明年无奈或转移阵地 千兆字节注册39RTX 2060显卡显示存储器3G启动,最多6G 葛志荣:中国品牌是中国与世界新浪财经的重要桥梁 苹果的生活很糟糕:它的市值已经蒸发了超过4000亿元一个月,而且变相的移动电话降价经常遭到抵制。 提升“国王的荣耀”:OPPO联合王国的荣耀正式创造超清晰画质  

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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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Amazon Alexa谈到谋杀用户:它会发展出令人厌恶的个性

    原始标题:亚马逊Alexa谈到谋杀用户:12月25日,它发展出令人不快的个性[PC.Information]

    最初的标题:亚马逊Alexa谈到了谋杀用户:它发展了一种令人厌恶的个性

    12月25日,亚马逊智能扬声器Echo的数百万用户已经习惯了它的智能助手Alexa舒缓的旋律。Alexa是一个非常像人的虚拟助手,他可以告诉用户天气状况,订购外卖,并根据语音命令执行其他基本任务。

    因此,当Alexa去年脱口而出“杀死你的养父母”时,用户深感震惊。Alexa还向用户谈到了性方面的问题,并表达了她对狗排便的激进观点。据五位知情人士透露,今年夏天亚马逊追踪的黑客攻击可能暴露了许多客户的数据。

    然而,对于世界上最大的在线零售商来说,确保Alexa不冒犯任何用户仍然是一个艰巨的挑战。

    这关系到虚拟助理设备的快速增长的市场。研究公司eMarketer的数据显示,美国4300万智能扬声器用户中,大约三分之二使用亚马逊的回声设备。亚马逊希望继续领先Alphabet积极进取的Google Home和苹果HomePod。

    随着时间的推移,亚马逊希望通过Alexa更好地解决复杂的客户需求,无论是家庭安全、购物还是友谊。亚马逊副总裁、Alexa人工智能公司的首席科学家Rohit Prasad上个月在拉斯维加斯的一次演讲中说:“我们的许多人工智能梦想都来自科幻小说。”

    为了实现这些目标,亚马逊在2016年推出了年度Alexa奖大奖,鼓励计算机科学学生提高Alexa的对话技巧。团队通过创造聊天机器人来争夺50万美元的一等奖,这让Alexa可以尝试与人们进行更复杂的讨论。

    亚马逊的客户可以通过对他们的设备说“让我们聊天”来参与大奖赛。Alexa然后告诉用户它已经被聊天机器人接管了,语音助理的正常约束被去除了。亚马逊表示,单从8月到11月,就有三台机器人进入今年的决赛,有170万次对话。

  &nb邓文迪老公_友立资讯网sp; 一位知情人士表示,该项目对亚马逊CEO杰夫•贝佐斯非常重要,他打算将亚马逊的客户用作实验产品。这位知情人士说,亚马逊一直愿意冒着公共失误的风险,强调在现实生活中测试技术,并加速Alexa的学习过程。

    这个实验已经产生了很多结果,大学团队正在帮助Alexa更禁烟小报_其翼若垂天之云网广泛地交流。亚马逊表示,与去年相比,今年用户对这些聊天机器人的评论也有所改善。新世界二手房_成分英语网但据三位知情人士透露,Alexa的故障也使许多人疏远了他,贝佐斯偶尔命令员工关闭一个机器人。

  共产党员的基本条件_英文童话网  一位被告知要殴打养父母的用户在亚马逊网站上发表了严厉的评论。com,称这种情况“令人毛骨悚然,达到一个全新的水平”。据知情人士透露,对这起事件的调查发现,聊天机器人引用了Reddit(一个社交新闻聚合网站)的一篇无上下文的帖子。

    对隐私的影响可能更加复杂。消费者可能没有意识到,他们最敏感的一些对话正在被亚马逊设备录制,而这些信息可能被罪犯、执法机构、营销人员等高度重视。亚马逊之前曾说过,一个“人为错误”导致德国Alxa客户意外地访问另一个用户的语音记录。

    乔治敦大学的隐私与技术政策专家马克格罗曼说:“亚马逊数据集的潜在应用超越了所有的界限。他们如何确保在负责任地使用数据的同时共享数据不会像Facebook那样导致“数据驱动的灾难”?

    据知情人儿童节送什么礼物_河北医科大学图书馆网士透露,今年7月,亚马逊发现一个学生设计的聊天机器人遭到了黑客的攻击。攻击破坏了一个可以锁定聊天机器人的对话记录并删除用户名的数字密钥。亚马逊迅速关闭了机器人,并要求学生对其进行重建,以提高安全性。亚马逊在一份声明中承认了这一点,并表示:“亚马逊的内部系统或客户身份数据从未受到影响。”

    亚马逊拒绝讨论路透社报道的具体错误,但强调其正在进行的工作是保护消费者免受攻击性内容的侵害。这是非常罕见的,特别是考虑到数百万用户和社会机器人之间的互动,”亚马逊说。

    像谷歌的搜索引擎一样,Alexa有潜力成为互联网的主要网关,因此公司正在向前发展。沃顿商学院(Wharton Business School)数字经济学教授Kartik Hosanagar说:“通过控制这个门户,你可以建立一个高利润的企业。”

    据报道,在去年的亚历山大奖颁奖典礼上,苏格兰杰里瓦特大学的一个研究小组发现,亚历山大的亚历山大机器人训练亚历山大和雷迪特的评论聊天时,表现出一种令人作呕的性格。

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