分类： NLP

业界 | 扒一扒Facebook人工智能谈判模型 — Facebook开源的”端到端”强化学习模型

端到端学习是那么吸引人, 因为它与理想的”自治”学习是那么近. — David 9

我们离完全”自治”的AI系统还很远很远, 没有自我采集样本的能力, 没有自己构建模型的能力, 也缺少”端到端” 学什么就像什么的灵活性. 而最近Facebook 人工智能研究所（FAIR）的研究人员公开了一个具有谈判新能力的对话智能体（dialog agents），并开源了其代码, 在”端到端” 这一方向上更进了一步:

这篇文章的突破仅限于智能对话, 更像是一篇专利, 教大家如何用一堆神经网络训练一个智能对话来获得谈判最终利益. 另外值得注意的是该pytorch项目虽然开源, 但是是经过 creativecommons的NonCommercial 4.0 非商业化协议保护的, 即, 你可以研究和使用代码, 但是你不能直接用它做商业用途.

言归正传, David 9 想说的是, 这个近乎科幻的对话机器人, 其实并没有那么神奇.

首先看看Facebook一伙人怎么收集对话(dialog)数据的 :

Facebook这伙人收集的数据是从亚马逊 Mechanical Turk 交易网站上 买来的, $0.15一个对话, 总共买了5808个对话. 继续阅读业界 | 扒一扒Facebook人工智能谈判模型 — Facebook开源的”端到端”强化学习模型

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

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）