月度归档： 2017 年 8 月

OpenFace手把手入门之 — 快速训练一个人脸识别模型，比一比你像哪个明星，亲测可用，python torch lua

OpenFace是一款优秀的开源深度学习人脸识别库。如果你熟悉torch，python或者lua，这款丰富的人脸识别库更是一款不可多得的工具。

今天David 9 就带大家手把手训练一个人脸识别模型，测试一下你像哪个明星？

1.  下载openface的docker镜像，免去你配置openface的过程：

docker pull bamos/openface

2. 跑这个docker镜像，进入项目目录：

docker run -v /Users:/host/Users -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash
cd /root/openface

注意 -v /Users:/host/Users 这个参数是必要的。因为docker中的openface项目还没有训练数据集，把你本地的/Users目录挂载到docker镜像中的/host/Users目录，可以方便你复制一些用于训练的图片数据集。 继续阅读OpenFace手把手入门之 — 快速训练一个人脸识别模型，比一比你像哪个明星，亲测可用，python torch lua

KDD 2017精选#1 用”模仿和类比”挖掘加速创新 , GRU循环神经网络新用法（Best paper award 最佳论文奖）

An essential [of an inventor] is a logical mind that sees analogies. — Thomas Edison

很难想象如果所有创新工作交给AI去做, 人类存在的意义是什么?

今年KDD2017最佳论文(Accelerating Innovation Through Analogy Mining) 向这个方向迈进了一步. 作者试图从庞大的专利和文献库中, 挑选出可以激发发明者灵感的想法, 呈现给发明者(USPTO上就有900万多的专利). 

如对于一个带电池的手机壳的初始idea:

来自: https://arxiv.org/pdf/1706.05585.pdf

通过”模仿和类别“挖掘, 模型可以搜索并提供下面idea的提示, 呈现给发明者:

上图是一个Flash充电时的卡扣装置, 和一个自带电源的USB插座, 都是对比模仿初始idea从庞大文献中找出的两个类似idea.

最后, 一个发明人看到以上这些启发和提示, 发明出了以下产品:

来自: https://arxiv.org/pdf/1706.05585.pdf

一个履带式的发电器, 戴在身上, 人体移动时, 就可以发电蓄电. 可见, 模型做出的前两个发明提示对发明者有一定的帮助. (模型给出了不完全相似但是很相关的启发) 继续阅读KDD 2017精选#1 用”模仿和类比”挖掘加速创新 , GRU循环神经网络新用法（Best paper award 最佳论文奖）

ICML 2017论文精选#2 用”策略草稿”进行模块化的多任务增强学习

人类日常行为中自觉或不自觉地总结抽象的”套路”, 以便将来在相同的情况下使用.  分层的增强学习正是研究了在较高的抽象任务中, 应该如何看待以前总结的”套路”, 并且如何在较低层的行为中使用它们. — David 9

正如我们之前提到过, 深度神经网络的迅速发展, 不会阻碍类似增强学习这样的高层学习框架发展, 而是会成为高层框架的重要底层支撑.

今年ICML最佳论文提名中的一篇(Modular Multitask Reinforcement Learning with Policy Sketches), 正是属于分层增强学习: 用”策略草稿“进行模块化的多任务增强学习.

说的通俗一点, 就是教会神经网络学习在各个不同的任务中总结通用的”套路”（或者说策略草稿，行为序列）:

来自: https://arxiv.org/pdf/1611.01796.pdf

上图左右两图, 分别代表两个高层任务(“制作木板”(make planks) 和 “制作木棍”(make sticks)). 事实上, 这两个高层任务的完成, 都需要一个子策略π1的必要条件, 即  : 我们需要首先拿到木材 ! 继续阅读ICML 2017论文精选#2 用”策略草稿”进行模块化的多任务增强学习