深度学习在2016年都有哪些主要研究进展？（附开源平台地址）| 盘点-低调大师

深度学习在2016年都有哪些主要研究进展？（附开源平台地址）| 盘点

2017-07-31 782

在过去的几年时间里，深度学习（Deep Learning）一直都是机器学习社区的核心主题， 2016年也不例外。

研究人员长久以来亟待解决的一个主要挑战就是无监督学习（Unsupervised Learning）。Tryolabs 认为，2016 年对于这一领域来说是取得伟大突破的一年，主要原因是出现了大量的基于生成模型（Generative Models）的研究。此外，雷锋网会介绍自然语言处理（NLP）技术在 2016 年所取得的创新，这些技术会是实现该目标的关键。除了回顾那些推动该领域快速向前发展做出突出贡献（或有极大潜力）的进步，雷锋网(公众号：雷锋网)也将关注相关组织机构和开源平台的建设情况。

一、无监督学习

无监督学习是指不需要额外信息就能从原始数据中提取模式和结构的任务，这点和需要建立标签的监督学习相反。

使用神经网络解决这

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为什么基于机器学习的产品很难见到?

大数据甚嚣尘上了三四年，如今创业不讲机器学习和数据挖掘都不好意思跟投资人介绍。但现实情况是，你在市面上见过多少套已经产品化的基于机器学习的软件？凤毛麟角。恐怕很多满嘴术语的从业者都不明白，作不到预测的机器学习都是在忽悠。而能实现预测的产品，说难不难，可是门槛不低，能做出来的创业团队不多见。【本文中人称指代纯粹为修辞手法，部分文字有嘲讽含义，夸张更是必不可少，不喜勿入。】那些漫天飞的所谓大数据分析报告，不是数据挖掘，更不是机器学习。类似本文所配题图是不是经常出现在大部分机器学习的文章中？事实是，完成这样的工作，不需要机器学习，只需要简单计数器，青鸟集训几个月的分分钟搞定。你觉得深度学习很牛啊，连图片和声音识别都搞得很好了，搞些文本识别有啥意思。可很少有人坦白告诉你，到目前为止，深度学习尚未在自然语言处理中有突破进展，NLP比图像和语言识别实际上更难。图像和语音识别出来是啥？还是文本。现在企业里至少95%以上的重要数据还是文本，做产品的能不去覆盖？现在做数据挖掘和机器学习的人员供不应求，BAT3四处高薪挖角，用过几个开源库的就号称是熟手，价码高得离谱。一提机器学习不就是聚类分类嘛。...

2017-07-31

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两个月前的 Watson 开发者大会上，IBM 发布了 TJBot ——能组装出上图所示纸板机器人的 DIY 工具组合。可不要因为傻萌、简陋的外表小看它，它本质上是基于 Watson 的可编程 AI 。早在发布纸箱版本之前，遍布全球的开发者就已创造出激光切割和 3D 打印的 TJBot：包括南非、肯尼亚、意大利、德国、瑞士、巴基斯坦、加拿大和香港。雷锋网(公众号：雷锋网)获知，多个开发者团队表示有兴趣与 IBM 合作，为 TJBot 设计新的使用场景：从用于机器人/认知课程的教学，到关怀老年人、开发谈话代理的企业级解决方案。 IBM 发布的如何制作 TJBot、如何对它编程的指令集（被称为“菜单”），在Instructables在线开发者社区广受好评。该项目在社区主要页面都有体现，并已收到 21000 份用户评论。TJBot

2017-07-31

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Mario

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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WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。