问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？-低调大师

问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？

2017-12-31 633

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务——例如，这种技术还无法取代人类的创造力。

2014年，Ian Goodfellow提出了生成式对抗网络（GAN），可以在无人监督的情况下自行训练，还能对过去的错误和不足进行分析，从而改进效果。

多数深度学习算法都需要数千或数百万添加标签的样例才能获得想要的结果，而对抗网络的出现有助于减少数据需求。从本质上讲，人工智能可以通过模仿“专家”——也就是GAN中的辨别者——来学习复杂的任务。

GAN可以训练两个目标相互竞争的独立网络，还可以用于绘制和归类图像，以及识别情绪、规则和指令。Facebook和Google等现在都在深度学习模型中高度依赖GAN。

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Google传奇Jeff Dean最新演讲：如何构建未来的机器学习芯片

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）如何构建未来的机器学习加速芯片？ Google大脑负责人Jeff Dean是最有资格回答这个问题的人之一。昨天，还是在NIPS大会期间，Jeff Dean详细介绍了Google在AI芯片方面的最新研究。以下是Jeff Dean最新演讲的主要内容。众所周知，深度学习需要大量的计算资源支持，深度学习正在改变我们设计电脑的方式。例如，降低计算精度也是OK的。 Google在新机器学习方面的成果之一，就是TPU。这个专用的AI加速芯片，主要用来执行神经网络的推理计算。Google的搜索、神经机器翻译、语音图像识别，以及大名鼎鼎的AlphaGo背后，都是TPU在提供计算支持。第一代TPU在推理方面取得了巨大的进步，但是训练怎么办？于是Google又研发了第二代TPU。第二代TPU被设计用来同时执行训练和推

2018-01-01

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2018-01-01

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