深度学习盛会ICLR2017最佳论文都是啥?,雷锋网带你5min过重点(附论文链接)
雷锋网编者按:万众瞩目的2017年ICLR 于今天在法国召开。该大会是Yann LeCun 、Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起。别看它历史不长,影响力却不小,如今已成为深度学习领域一个至关重要的学术盛事。
据雷锋网消息,ICLR论文评选结果于今日新鲜出炉。经过列为评委的火眼金睛,在507份论文中共有15篇论文成功进入口头展示阶段,181篇进入海报展示阶段。
除了这些被选入ICLR 2017的论文,还有三篇论文成功当选为ICLR 2017最佳论文。今天,雷锋网小编就带大家领略一下这三篇最佳论文的风采。这三篇论文分别是:
《用半监督知识迁移解决深度学习中训练隐私数据的问题》(Semi-supervised Knowledge Transfer for

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机器数据分析就地安全监视
提高网络物理安全和增加安全系统的努力已形成一个不断发展的行业,该行业致力于超越这一挑战。闭路电视模拟摄像机正快速被更高清晰度、功能丰富的数字摄像机所取代,以便实现基于图像的安全系统。相比之下,数字摄像机更灵活、更智能,能够与云服务和数据分析更紧密地集成在一起。本文将介绍就地安全监视,它与基于云的数据分析相结合,使得在没有电源或网络基础架构的区域快速部署监视成为了可能。 在不久的将来,我们可能依赖于快速演变的 “机器到机器” 基础架构,它的高级感知能力与人类的能力不相上下(有时甚至超越了人类的能力)。智能运输系统和自主驾驶汽车就是证明。丰田和奥迪已与谷歌联手,在内华达州测试类似的技术。 如今,通过使用高成本的光探测和测距 (LIDAR) 技术,再结合更简单的仪表和软件,就可以实现自主操作。但这种装置的成本在不断下降,可见光谱计算机视觉解决方案也有降低实现成本的潜力。 还有一些更有趣的应用,比如使用车辆发送车队行为来优化交通流,使用车辆与基础架构进行通信,比如交通控制系统(例如红灯)、机场空中交通控制设备,以及建筑、道路、港口、机场和运输系统中的基础架构传感器、自动化或控制系统。 一种已实...
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深度学习大神Yoshua Bengio经典前瞻演讲,帮你打通深度学习的任督二脉(上)
本文联合编译:Blake、高斐 雷锋网注:Yoshua Bengio教授是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域,他也是人工智能领域中经典之作《Learning Deep Architectures for AI》的作者。Yoshua Bengio连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun教授一起造就了2006年始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题。目前他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一(蒙特利尔大学),本文是他在2009年的经典前瞻演讲——“人工智能学习深度架构”有关内容的第一部分。 人工智能学习深度架构 Yoshua Bengio 蒙特利尔大学 主要内容:“人工智能学习深度架构” 深度架构效果好 在视觉和自然语言处理任务中打败了浅层神经网络(sha
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