AAAI 2017论文精选#1— 用物理学和域知识训练“无标注样本的”神经网络( Outstanding Paper Award 优秀论文奖)

婴儿的基因里似乎有很高级的先验,他们自出生开始就运用自己的先验自主学习这个物质世界,而且成长迅速。— David 9

AAAI 英文全称是「National Conference of the Association for the Advance of Artificial Intelligence」,中文为「美国人工智能协会」年会,成立于 1979 年,今年2017已经举办到了第 31 届。

AAAI年会. 是一个很好的会议, 但其档次不稳定, 因为它的开法完全受 IJCAI制约: 每年开, 但如果这一年的 IJCAI在北美举行, 那么就停开. 所以, 偶数年里因为没有IJCAI, 它就是最好的AI综合性会议, 但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些, 特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是), 所以比IJCAI还是要稍弱一点; 在奇数年, 如果IJCAI不在北美, AAAI自然就变成了比IJCAI低一级的会议, 例如2005年既有IJCAI又有AAAI, 两个会议就进行了协调, 使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天, 这样IJCAI落选的文章 可以投往AAAI.在审稿时IJCAI 的 PC chair也在一直催, 说大家一定要快, 因为AAAI 那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了.

AAAI 2017结束不久,今天我们来研究2017的优秀论文奖:Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge

没错,这篇论文可以运用到自动驾驶中,因为自动驾驶的环境有太多无样本标注的情况出现,没有人能对所有突发路况都事先了如指掌。这就是本论文最大应用价值之一。

借助高级的先验,进行无样本标注的训练,至少有两点好处:

  1. 省去了人工标注样本的人工成本。
  2. 高级的先验,可以在许多神经网络中复用,用来预训练。大大提高复用性和泛函能力。

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Supervised Word Mover’s Distance (可监督的词移距离) – NIPS 2016论文精选#2

如果抽象能力足够强, 世间一切关系, 是否都能用距离(Distance)表达? — David 9

接着上一讲, 今天是David 9 的第二篇”NIPS 2016论文精选”: Supervised Word Mover’s Distance (可监督的词移距离). 需要一些nlp自然语言处理基础, 不过相信David 9的直白语言可以把这篇论文讲清晰.

首先, 整篇论文的最大贡献是: 为WMD(词移距离) 提出一种可监督训练的方案, 作者认为原来的WMD距离算法不能把有用的分类信息考虑进去, 这篇论文可以填这个坑 !

但是, 究竟什么是Word Mover’s Distance(WMD) ? 这还得从word2vec说起:

还记得这张图吧? 在 “究竟什么是Word2vec ?” 这篇文章中我们谈到过word2vec其实是 继续阅读Supervised Word Mover’s Distance (可监督的词移距离) – NIPS 2016论文精选#2

深度 | 对比深度学习十大框架:TensorFlow最流行但并不是最好

本文经 机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载
选自Medium
机器之心编译参与:吴攀、朱思颖、李亚洲

2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道:「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用,但会不会太难了?在 BEEVA Labs,我们常常需要应对许多不同的深度学习库,所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来,帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」

TensorFlow

链接:https://www.tensorflow.org/

对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实。

在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:TensorFlow 是一个使用数据流图(data flow graphs)进行数值计算的开源软件库。在这里,他们没有将 TensorFlow 包含在「深度学习框架」范围内,而是和 Theano 一起被包含在「图编译器(graph compilers)」类别中。 继续阅读深度 | 对比深度学习十大框架:TensorFlow最流行但并不是最好

NIPS 2016论文精选#1—Value Iteration Networks 价值迭代网络(Best paper award 最佳论文奖)

用神经网络去替代人为塑造的损失函数(成本函数), 似乎已成一种趋势 — David 9

NIPS:神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),是一个关于机器学习和计算神经科学的国际顶级会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NIPS为人工智能领域的A类会议。

来自文章: http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403986681102492540

截止2016年底,NIPS大会已经办了29个年头,关于会议流程与相关细节,可以参考这篇文章

今天的论文精选是来自UC Berkeley的论文: Value Iteration Networks (价值迭代网络) . 继续阅读NIPS 2016论文精选#1—Value Iteration Networks 价值迭代网络(Best paper award 最佳论文奖)

用python做贝叶斯A/B测试 — 贝叶斯A/B测试入门 以及“共轭先验”是什么?

如果不再假设一个分布的参数是固定的,而是去寻找这个参数可能的分布,就可以理解超参数的意义 — David 9

A/B测试一直是David 9想cover的知识点,今天又邂逅一篇相关文章:“tl;dr Bayesian A/B Testing with Python”。于是今天决定讲解一下如何“用python做贝叶斯A/B测试”。所以,现在,两个重要的知识点是 A/B 测试 和 “共轭先验”。

关于A/B测试,其实概念非常简单,简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下用户的使用情况,看哪个方案更符合设计。A/B测试已经在Web上得到广泛的应用,可以用于增加转化率注册率等网页指标[3].

很显然,A方案的转化率可以看作一个二项分布:

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Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 — 终极入门 第三讲 马尔可夫网络 (Markov Networks)

贝叶斯网络中的一些基本直觉,不能直接使用到马尔可夫网络 — David 9

上一讲, 我们介绍了模板模型 今天我们要把注意力放到无向图模型,以及马尔可夫网络 (Markov Networks). 事实上之所以叫做无向图模型,只是因为概率图中的边可以是双向的:

这里的Φ1[A, B] 称为一个factor(因素)。但是Φ1[A, B]并不是有用的分布。如上图, Φ1[A, B]只是代表AB边之间各种组合的概率,并不是A和B联合概率。因为A和B联合概率的取值同时也被C和D影响(仅仅一条边的情况不能说明问题)。

另外,不要以为 P = Φ1(A, B) * Φ2(B, C) * Φ3(C, D) * Φ4(A, D) 就是这个图的联合概率继续阅读Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 — 终极入门 第三讲 马尔可夫网络 (Markov Networks)

Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 — 终极入门 第二讲 模板模型 (Template Models)

模板模型 , 是机器学习模型进行时空上复制的一种有效方法 — David 9

接着上一讲, 有向图模型与贝叶斯网络基础 这一讲我们关注模板模型 (Template Models). “模板模型”在机器学习领域, 并非常用的术语, 但是在许多概率图模型中, 都有”模板模型”的影子.

所以, “模板模型”这样有价值的概率图模型抽象思想, 值得用一篇文章来解释解释.

首先, 模板模型 (Template Models)顾名思义, 是用模板的思维建立出的模型. 许多非常复杂的图模型, 事实上是可以简化的. 简化时, 通过共享通用的变量, 通用的概率图结构, 可以归纳出通用的模板模型, 达到类似复用的效果.

还记得我们讲过的动态主题模型 ? 动态主题模型正是在不同的时间点上, 复制主题模型的. 这里, 主题模型就是一个模型模型. 模版模型描述了模版变量如何从模版中继承依赖关系,同样应用的典型例子有: 动态贝叶斯模型DBN隐马尔科夫模型HMM, 盘模型Plate Models

在来看一下课程试题, 加深对模板模型的印象:

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