详解Facebook田渊栋NIPS2017论文：让大家都能做得起深度强化学习研究的ELF平台-低调大师

详解Facebook田渊栋NIPS2017论文：让大家都能做得起深度强化学习研究的ELF平台

2017-10-23 663

这周，机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了，许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/朋友圈分享了论文被收录的喜讯。大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选，论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」。这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF，为环境设计、高速训练、算法优化等重要任务提供了整套高效易用的解决方案，并且还一并把这个平台开源了。田渊栋本人也在平台开源后发表了一篇知乎专栏，介绍了关键思想和开发中的一些小故事。以下雷锋网 AI 科技评论根据论文对 ELF 平台做一个更详细的介绍

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台湾大学黄意尧：深度残差网络下的弱监督关系抽取

在今年的 EMNLP 2017 上，台湾大学黄意尧与加州圣塔芭芭拉大学 (UCSB)William Wang 教授有一篇合作论文被录用。受雷锋网(公众号：雷锋网)AI 科技评论邀请，黄意尧撰写了关于这篇论文的研究历程，以供学习与参考。雷锋网 AI 科技评论做了不改动原意的编辑与修改，将繁体字转换为简体，并将一些台湾常用表述转换为大陆的通用说法。论文名称：Deep Residual Learning for Weakly-Supervised Relation Extraction 论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.08866 近年来，越来越多人关注在关系抽取 (Relation Extraction) 的题目上，大部分的研究集中在使用更复杂、更结构化的神经网络，并测量在 SemEval 2010 的关系

2017-10-24

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北京时间9月26日，在英伟达GPU技术峰会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋正式发布TensorRT 3 神经网络推理加速器。据官方介绍，TensorRT 3能极大改善处理性能，削减从云到边缘设备（自动驾驶汽车、机器人等）的推理开销。TensorRT 3 是在Volta GPU 实现最优推理性能的关键，比起CPU它能实现高达40倍的吞吐量，时延在7ms之内。目前，对于英伟达开发者计划成员，现在有针对Tesla GPU (P4, P100, V100)和Jetson嵌入式平台的TensorRT 3提供免费下载。关于TensorRT 据雷锋网了解，英伟达TensorRT是一种高性能神经网络推理引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序。应用有图像分类，分割和目标检测，提供的帧/秒速度比只有CPU的推理引擎高14倍。 TensorRT是世界上

2017-10-24

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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