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| 本文作者： 恒亮 | 2017-03-12 10:20 |
各位周末好！對 AI 開發(fā)者來說，本周發(fā)生了不少大事值得關(guān)注，重點包括：Facebook 開源全新算法庫 FAISS 和新一代機器學(xué)習(xí) GPU 服務(wù)器 Big Basin；谷歌召開 Google Cloud Next 云技術(shù)大會，宣布收購 Kaggle，并發(fā)布視頻搜索 API；英偉達針對 AI 發(fā)布全新嵌入式開發(fā)組件 Jetson TX2；以及百度發(fā)布 PaddlePaddle 全新 API 大幅減少代碼冗余等。下面我們將完整梳理本周內(nèi)與開發(fā)者息息相關(guān)的 AI 大事件，并推薦幾個 AI 研習(xí)社編譯整理的開發(fā)者資源，祝大家周末愉快。
雷鋒網(wǎng)消息，F(xiàn)AIR（Facebook 人工智能實驗室）上周發(fā)表了一篇論文，提出一項針對聚類和相似性搜索的新算法設(shè)計。新架構(gòu)比此前最先進的算法更快更高效，并使用 GPU 來獲得更高的內(nèi)存帶寬和計算吞吐量。
基于此項研究，F(xiàn)AIR 近日在 Github 開源了一個名為 FAISS 的庫，相關(guān)文檔已陸續(xù)完成上傳，并于昨日更新了安裝文件。能進行聚類和相似性搜索的算法已有不少，F(xiàn)AISS 對它們進行了優(yōu)化，以便更高效地在 GPU 上運行。FAISS 整合的部分算法有：
Fast K-Nearest Neighbour
QuickSelect
Warpselect
K-Means clustering
FAIR 表示，F(xiàn)AISS 有五大特性：
使用 C++ 編寫，有完整的 Python/numpy 封裝。
支持單個、多 GPU。
優(yōu)異的可擴展性，通常情況下能支持最多 100 個維度。
基于 BLAS 和 CUDA。
比當前最先進的庫速度提高 8.5 倍。
詳情：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/lzEITGcs5Miuh8k5.html
GitHub：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/lzEITGcs5Miuh8k5.html
論文：https://arxiv.org/abs/1702.08734
在 Google Cloud Next 云技術(shù)大會之前，谷歌通過開發(fā)者博客公布了一個可以媲美圖像識別領(lǐng)域 ImageNet 的大型音頻數(shù)據(jù)庫 AudioSet。據(jù)稱，該數(shù)據(jù)庫包含了 632 個音頻類別以及 2084320 條人工標記的每段 10 秒長度的聲音剪輯片段（來自 YouTube 視頻），覆蓋范圍包括人聲、動物聲、各種樂器與音樂流派，以及日常生活環(huán)境的聲音等。總體量為：2100 萬標注視頻、5800 個小時的音頻，以及 527 種類型的標注聲音。
論文：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45857.pdf
詳情：https://research.google.com/audioset/
去年十月，微軟人工智能與研究部門的一個研究者和工程師團隊報告他們的語音識別系統(tǒng)實現(xiàn)了和專業(yè)速錄員相當甚至更低的詞錯率（WER）——達到了 5.9%。本周 3 月 7 日，IBM 在官方博客發(fā)文稱人類的水平實際上應(yīng)該是 5.1%，同時表示 IBM Watson 的詞錯率已經(jīng)超越了之前微軟報告的最佳水平，達到了 5.5%。
詳情：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/bJaCYcArDJIenrAC.html
3月7日，英偉達發(fā)布了全新的嵌入式開發(fā)組件 Jetson TX2。據(jù)報道，這塊全新發(fā)布的開發(fā)板只有一塊信用卡大小，但提供了超過前代產(chǎn)品近兩倍的運算性能。按照公司高管的說法，之所以提供如此強勁的運算性能，就是為了助力開發(fā)者在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 AI 智能領(lǐng)域的研究。
詳情：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/MJ1rgDpXMzUENYtF.html
Google Cloud Next 云技術(shù)大會于當?shù)貢r間3月8日上午8:30在美國加州舊金山開幕（北京時間約為9日凌晨1點）。
大會上，谷歌宣布收購大數(shù)據(jù)競賽平臺 Kaggle，但并未公布具體交易條款。報道稱，被收購后 Kaggle 將會保留獨立團隊和品牌，并接入谷歌云服務(wù)，繼續(xù)舉辦大數(shù)據(jù)相關(guān)的競賽。
此外，谷歌還推出了全新視頻搜索 API ：Video Intelligence API 。報道稱，Video Intelligence API 的主要功能是標注視頻中的物體和場景，即實現(xiàn)了自動化的視頻標記，從此開發(fā)者可以像搜圖片一樣輕松地搜索視頻中的內(nèi)容。目前該 API 尚處 Private Beta 階段，并未完全公開。
收購 Kaggle 詳情：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/ZjpnddCoUDr3Eh8c.html
視頻搜索 API 詳情：https://cloud.google.com/video-intelligence/
繼 2015 年發(fā)布開源機器學(xué)習(xí) GPU 服務(wù)器 Big Sur 并將其成功應(yīng)用之后，今天（3 月 9 日） Facebook 通過官方博客宣布 Big Sur 的升級版 —— Big Basin 已經(jīng)研發(fā)成功，并在 Open Compute Project 開源。據(jù)稱，通過將內(nèi)存從 12 GB 增加到 16 GB ，以及提高算數(shù)吞吐量（arithmetic throughput），Big Basin 可以處理的機器學(xué)習(xí)模型規(guī)模增加了 30%。
詳情：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/MJ1rgDpXMzUENYtF.html
3 月 9 日，百度宣布已完成 PaddlePaddle 新 API 的內(nèi)測版本。PaddlePaddle 是百度研發(fā)的深度學(xué)習(xí)開源平臺，于去年 9 月對公眾開放，稱得上是國內(nèi)機器學(xué)習(xí)開源項目的領(lǐng)軍者。雷鋒網(wǎng)獲悉，該新 API 接口大幅精簡了 PaddlePaddle 的代碼量。下面百度官方公布的對比圖，左為舊 API 上的 CNN 程序，右為新 API。
如圖所示，新 API 的代碼非常簡潔。百度表示，這主要是由于三個方面的改進：
新的概念模型
提供“訓(xùn)練、“測試”、“推理”等新的高級 API，并支持 Kubernetes 。
組合的 data bricks
此外，百度還開放了《使用 PaddlePaddle 進行深度學(xué)習(xí)》的使用手冊，其中有示例教程。
手冊下載地址：http://book.paddlepaddle.org/index.en.html
詳情：http://research.baidu.com/paddlepaddles-new-api-simplifies-deep-learning-programs/
IBM InterConnect 2017 開發(fā)者大會將于 3 月 19-23 日在拉斯維加斯舉行。日前為了吸引更多的開發(fā)者參與，IBM 在官方博客中總結(jié)了此次會議對 Java 開發(fā)者而言的 6 大亮點：
1. Code Rally 編程拉力賽
2. DevZone 開發(fā)者社區(qū)
3. 微服務(wù)（Microservices）專題討論
4. Open Tech Summit 技術(shù)開放峰會
5. 基于 IBM WebSphere Liberty 和 MicroProfile 的敏捷開發(fā)
6. 基于 IBM WebSphere Liberty 和 Node.js 的本地云微服務(wù)
詳情：https://www.ibm.com/blogs/cloud-computing/2017/03/java-developer-interconnect-2017/
本文詳細介紹了《計算機科學(xué)的數(shù)學(xué)》這本書的來龍去脈，并推薦了其他一些相關(guān)資源，包括一個權(quán)威的機器學(xué)習(xí)入門書單和十大機器學(xué)習(xí)公開課等。
地址：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/1ywNOxhiSuX3pNJZ.html
本文盤點了 24 個高品質(zhì)的在線數(shù)據(jù)科學(xué)入門教程，原作者是一位自學(xué)成才的數(shù)據(jù)科學(xué)大牛，文中匯總的課程不但參考了在線慕課社區(qū) Class Central 成千上萬的課程評分和評論數(shù)據(jù)，更是原作者的經(jīng)驗之談，因此非常具有參考價值
地址：http://www.ozgbdpf.cn/news/201703/gCpBclh3rST2rHzc.html
原文來自滑鐵盧大學(xué)的博士研究生 Terry Taewoong Um，他搜集整理了 2012 年以來在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域被引用次數(shù)最多的一百多篇論文，值得深入研究。
地址：https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
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