Автор: WinAx

Группа исследований речи и диалога, входящая в состав Microsoft Artificial and Intelligence and Research, достигла нового рубежа в распознавании разговорной речи, снизив уровень ошибок в словах до 5,1 процента.

Нейронные сети сделали возможным компьютерное зрение, но есть еще много сложных ситуаций, в которых они не работают так хорошо. Если вы хотите выполнять обнаружение и маркировку объектов, традиционный подход, вероятно, будет слишком медленным, но теперь у нас есть YOLO V2, который может маркировать целые изображения за одну операцию.

Исследователи из Microsoft, Пекинского университета и Университета электронных наук и технологий Китая разработали систему, которая автоматически устраняет дефекты в программных системах без вмешательства человека.

Последняя игра, в которой ИИ победил лучшего игрока-человека, — это Dota 2, видеоигра на боевой арене, опубликованная Valve как продолжение Defense of the Ancients. Самообучающийся бот OpenAI неожиданно появился на международном турнире по Dota 2 в Сиэтле в этом году и одержал решающую победу.

Обучение ходьбе носит иерархический характер. или так, кажется, предлагает DeepLoco. Нет, это не безумие глубокого обучения, а ходьба с глубоким обучением — и это выглядит неплохо.

Как только вы подумали, что недостаток состязательного изображения в нейронных сетях не может стать еще хуже, кто-то приходит и показывает, как создавать такие изображения в реальном мире. Да, знак остановки можно заменить знаком ограничения скорости, просто добавив несколько тщательно созданных наклеек или даже граффити. Это превращает лабораторное любопытство во что-то потенциально опасное.

Глубокие нейронные сети решают множество сложных проблем, но программирование? Microsoft Research и Кембриджский университет думают, что это вполне возможно, и добиваются определенного успеха — хватит ли нам паниковать? На данный момент кажется, что наши рабочие места безопасны, но …

Возможно, вы слышали о супервидении или сверхвысоком разрешении, реализованном с помощью нейронной сети. Сверточные нейронные сети были изобретены для решения проблемы компьютерного зрения, но как насчет звука? Оказывается, нейронная сеть может узнать достаточно о звуке, чтобы сделать запись с низким разрешением и превратить ее в Hi-Fi.

В недавнем исследовательском отчете подчеркивается тот факт, что мы просто недостаточно кормим их — точнее, данных. Нейронным сетям просто нужно больше данных, чтобы стать еще лучше.

Вы один из тех, кто, поедая незнакомое блюдо, пытается проработать его ингредиенты, чтобы воссоздать его дома? Это то, к чему особенно склонны программисты, и теперь исследователи из CSAIL вносят изменения в процесс глубокого обучения.