AI & ML дайджест #3: Карта применения машинного обучения, TensorFlow c нуля, следующее поколение нейронных сетей

В выпуске: нейронные сети придумывают свое шифрование, Барак Обама показывает свои знания об ИИ, нейронные архитектуры работают и для графов, а также компьютерная архитектура от DeepMind, у которой можно посчитать производную.

Статьи, новости, интервью

Карта применения машинного обучения (идеи для стартапов бесплатно!)

Doom уже тоже обыгран алгоритмом исследователей из CMU

Что думает Барак Обама об искусственном интеллекте?

Ученые из Microsoft взяли рубеж по распознаванию речи на уровне человека

Немного про работу с графами в Fujitsu

Yoshua Bengio (один из пионеров ИИ) запускает свой deep learning инкубатор

Тайваньский стартап Viscovery привлек $ 10 млн для системы, которая предлагает релевантную рекламу на основе просмотренных видео

Нейронная сеть Google «изобрела» собственный протокол шифрования

Программирование

Ресурсы (теория и код) по изучению reinforcement learning

Пишем свой TensorFlow c нуля (ну почти с нуля)

Туториал по реализации сверхглубоких архитектур (ResNet, DenseNet) на Tensorflow

Полезная out-of-box наработка по распознаванию лиц на Caffe

Recurrent Highway Networks (чтобы и рекуррентные сетки делать глубже, код на Torch, Tensorflow, BrainStorm)

Теория: популярно

Graph Convolutional Networks — новая полностью дифференцируемая архитектура для графов, позволяющая делать аккуратные представления для структурных данных

Spiking Neural Networks — следующее поколение нейронных сетей? О недостатках текущих наработок и чем SPN лучше них

Как правильно использовать t-SNE? (красивые картинки и анимации)

Видеозаписи докладов AI Ukraine 2016

Теория: научно

Differential Neural Computer (DNC) от Deep Mind — переосмысление стандартной компьютерной архитектуры как вычислительного графа

Интересная PhD работа об неопределенности в Bayesian Deep Learning

Professor Forcing — новый алгоритм для обучения рекуррентных нейронных сетей

Neural Tree Indexers for Text Understanding

Обучение роботов с помощью Progressive Networks (писали о PN в прошлом выпуске)

← Предыдущий выпуск: AI & ML дайджест #2