Hacks on Computer Vision

第83期 HackCV 日报

2017.12.24

statbot对今年深度学习领域诸多成就的总结,包括文本、语音和计算机视觉。不得不说,GAN和强化学习是今年表现比较突出的成就。此外,谷歌使用机器学习降低数据中心的电费也令人印象深刻。

作者基于科研界和工业巨头研究室的发展情况做出了一些预测,简单来说,分为以下几个方面:基于Arxiv和博客的科研开放,相对于等待论文发表,可以让大家可以更快地看到成果;无需并行语料的语言模型,今年有两篇相关论文,明年会更稳定成熟;更好地理解视频,随着更多视频基准库的出现,研究将从图片理解转向视频理解;多任务多模型学习,由单一感知到多元感知的发展;强化学习将会进一步发展;AI内部黑盒需要解释清楚;AI的安全性也要引起重视;除了梯度下降,还有其他更好的优化方法吗?文末总结里面那些博客地址可以收藏下。

Deepmind在今年真是大放异彩,AlphaGo和柯洁的大战,让大家看到了AI的能力。今年他们除了这个之外,还做了一些基础设施优化方面的工作,比如优化WaveNet,加速了1000多倍。

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本文作者HackCV
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