体育竞猜下载

【体育竞猜app】什么是图片,识别声音,玩围棋,玩德州扑克,进入卡车.也许AI甚至可以在人多的时候玩游戏,而且玩游戏比人难。但是还是有一部分人觉得安全,做——程序员。AI还是很难做吧?但是这个东西一定要有逻辑思维,一定要有框架和流程的设计,这是AI一下子就能做到的。

但谷歌等公司指出,AI现在可以开始自学AI专家做的事情,就是编写AI程序。谷歌大脑人工智能研究小组的研究人员最近发起了这样的尝试。在一个实验中,他们要求软件设计一个机器学习系统,然后在测试语言处理方面测试该系统。结果我们发现系统的反应和人类设计的软件一样多。

GoogleBrain团队首先用迭代神经网络分解神经网络的描述,然后用增强的自学训练RNN。该方法可以让AI从零开始设计一个精致的神经网络架构,使用CIFAR-10数据集(包括6万张32×32的彩色图片,涉及10个对象,每张6000块。

其中5万为训练图像,1万为测试图像。识别准确率甚至低于人类设计的最差架构,错误率仅为3.84%。与目前最先进设备的神经网络模型相比,其错误率仅低0.1个百分点,但速度快1.2倍。

在用于自然语言处理体育竞猜平台的PennTreebank数据集上,由其模型构建的迭代神经单元也打破了目前广泛使用的LSTM神经单元等基准指标,复杂度比后者高3.6倍。同样,谷歌的另一个AI团队DeepMind,最近也发表了一篇名为《学会增强自学》的论文。在某种程度上,它的研究是针对训练数据量大、提供深度自学成本高的缺点。

他们明确提出了一种称为深度元强化学习的强化自学习方法,并利用迭代神经网络在几乎监督背景下可以反对元自学习的特点将其应用于强化自学习。因此,通过增强的自学习算法训练的神经网络被部署到给定的环境中,使得AI在训练数据量较小时不具有应用于各种场景的元自学习能力。或者,用DeepMind团队的话来说,叫做“学会学习自学”的能力,或者说是解决类似于涉及问题的概括的问题的能力。

谷歌大脑(GoogleBrain)团队负责人杰夫迪恩(JeffDean)最近总结了人工智能的进展,并多次表示,机器学习专家的部分工作应该只由软件管理。他把这项技术称为“自动机器学习”,并指出它是最有前途的AI研究方向之一,因为它将大大降低AI应用的门槛。当然,创建自学软件的想法由来已久,蒙特利尔大学的YoshuaBengio早在20世纪90年代就明确提出了这个想法。

但是之前的实验结果并不理想,因为AI能产生的东西还是不如人类想要产生的模型。但近年来,随着计算能力的大幅提升和深度自学的频繁出现,AI在学习自学方面又一次取得了突破。AI虽然在自学能力上有所突破,但近期无法大范围推广。

因为这种能力事先需要相当大的计算资源。比如GoogleBrain,一个设计出识别率高达人类开发的图像识别系统的AI,必须有800个GPU。但这种情况以后可能会改变。最近MITMediaLab也开发了设计深度自学系统的自学软件,开发的深度自学系统的对象识别率和人类设计的系统一样高。

MITMediaLab计划未来开放它的AI,让大家以后可以探索这方面。除了谷歌和麻省理工,据报道最近几个月有几个团体在让AI软件自己写AI软件方面取得了进展。还包括非盈利性AI研究机构OpenAI(见此处其他非盈利性AI组织)、麻省理工学院、加州大学伯克利分校等。
一旦这种自启动AI技术不实用,机器学习软件在各个行业的应用节奏无疑会大大放缓。

因为目前机器学习专家紧缺,各企业的组织必须给这些人高薪。_体育竞猜app。

本文来源:体育竞猜app-www.plrgeekette.com

相关文章