2018年2月09日精彩内容推荐(贝叶斯深度学习教程、脸书人工智能实验室新工作等)

2018 年 2 月 9 日 Chatbots技术与产品 Joy@yige.ai

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1.脸书人工智能实验室新工作,展示了现阶段深度学习神经网络Seq2seq模型对话系统的神经病现状。

https://arxiv.org/pdf/1801.07243.pdf

By 王威廉


2.【贝叶斯深度学习教程】’Lecture notes on Bayesian deep learning' by Sungjoon 

GitHub: https://github.com/sjchoi86/bayes-nn

By 爱可可-爱生活


3.【MIT课程:通用人工智能(2018)】《MIT 6.S099: Artificial General Intelligence》by Lex Fridman

https://agi.mit.edu/

By 爱可可-爱生活


4.我们从李飞飞斯坦福CS231n课程讲义里,扒来了最全的计算机视觉术语表

https://www.leiphone.com/news/201802/Bml4jv94PSbgbjPs.html

By 雷锋网


5.让AI自行编写程序:神经程序合成近期研究进展综述

https://mp.weixin.qq.com/s/yVzS-yYzpgN4twL7PWHVAg

By 机器之心


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贝叶斯方法可以用于学习神经网络权重的概率分布。将神经网络中的wi 和 b 由确定的值变成分布(distributions)。具体而言,为弥补反向传播的不足,通过在模型参数或模型输出上放置概率分布来估计。在权重上放置一个先验分布,然后尝试捕获这些权重在给定数据的情况下变化多少来模拟认知不确定性。该方法不是训练单个网络,而是训练网络集合,其中每个网络的权重来自共享的、已学习的概率分布。
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