神经网络之父Hinton回加拿大办AI研究所，和美国大公司抢人才-低调大师

神经网络之父Hinton回加拿大办AI研究所，和美国大公司抢人才

2018-01-08 650

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

△ Geoffrey Hiton

被尊称为“神经网络之父”的Geoffrey Hiton又有了一份新事业：加拿大人工智能研究机构向量研究所（Vector Institute）的首席科学顾问。

《多伦多星报》在报道中称：“Hinton将搬回加拿大，来领导Google多伦多办公室的研究团队。”目前，Hinton每年都会去山景城Google总部工作几个月，如果真的彻底搬回加拿大，可谓是对这个新机构投入巨大。加拿大《每日邮报》则透露，连“Vector Institute”这个名字，都是他起的。

向量研究所是一个独立的非营利研究机构，主要由多伦多大学的研究人员们发起，将招募大约25名新的科学家。他们的研究领域将专注于深度学习，特别是图像和语音识别。

这家刚刚成立的研究机构从政府、商业公司获得了总计超过1.5亿

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迁移学习简述

迁移学习是一种机器学习方法，它将一个已经开发过的任务模型重复利用，作为第二个任务模型的起点。预训练的模型被用作计算机视觉和自然语言处理任务，这在深度学习领域非常流行。阅读本文，你会发现如何使用迁移学习来提高训练的速度以及改善深度学习模型的性能。阅读本文后，你将会了解到： ·什么是迁移学习，以及其使用的方法。 ·深度学习中，迁移学习的常见例子。 ·在自己的预测建模问题上，何时使用迁移学习。什么是迁移学习？迁移学习是一种机器学习技术，它将在一个任务上训练过的模型用在第二个相关的任务中重复使用。“迁移学习和领域适应性是指在一个配置环境中已经学习到的东西……被用来改善在另外一种配置中的泛化。” 迁移学习是一种优化，它允许在第二个任务上建模时取得快速进步和改善性能。“迁移学习，通过从一个已经学习过的相关任务中转移知识来对新任务中学习的改进。” 迁移

2018-01-08

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）这个项目，看起来就是个年度科技热词全家桶：一家创业公司即将进行ICO，来为基于区块链的人工智能平台SingularityNET筹集资金。看见这样一个库兹韦尔式的名字，你大概也能猜出这个项目的目标：在去中心化的开源平台上培育一个人类级别的人工智能，从政府、大公司手中争夺通用人工智能的控制权。这个宏大目标背后，是Hanson Robotics和它的首席科学家Ben Goertzel。就算你对Hanson Robotics这个名字不熟悉，大概也见过下面这个表情丰富的机器人：近年来，硅谷科技巨头越来越集中地掌控着AI技术，这让Goertzel很是担心：“我认为这种现象对人类来说并不是好事，几家公司掌控着AI，瓜分了所有AI研究者、买下了每一家AI创业公司，这意味着，人类级的AI最终将出自这些大企业。

2018-01-09

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