在6月的1400多篇機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的文章/項(xiàng)目中，Mybridge甄選了10篇最熱文章（入選率0.7％）。主題包括：Google Duplex，網(wǎng)格單元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，TensorFlow，Keras，第一名解決方案，CVPR 2018等。

在 5 月的1400多篇機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的文章/項(xiàng)目中，Mybridge甄選了10篇最熱文章（入選率0.7％）。

此列表中的主題：Google Duplex，網(wǎng)格單元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，TensorFlow，Keras，第一名解決方案，CVPR 2018等。

Top 10文章由Mybridge AI選出，綜合考慮文章分享數(shù)量、閱讀時(shí)間等，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對文章進(jìn)行排序。相信這些文章分享的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和技巧是有用的。

1. Google Duplex：一個(gè)通過電話完成真實(shí)世界任務(wù)的AI系統(tǒng)

5月份最受關(guān)注的是谷歌在I/O大會(huì)演示的Google Assistant的新功能——Duplex雙工技術(shù)。

利用Duplex雙工技術(shù)，谷歌的智能助理能用非常類似人聲的角色完成真實(shí)世界的任務(wù)。在demo中，谷歌CEO Pichai告訴聽眾，“你將要聽到的是，谷歌的助理實(shí)際地打電話給一家真實(shí)的美容院，為你安排一個(gè)預(yù)約。”當(dāng)然，智能助理幾乎毫無破綻地完成了任務(wù)。雖然后來這個(gè)演示是否真實(shí)受到一些質(zhì)疑，但這一技術(shù)引發(fā)了業(yè)界熱議。

在這篇文章中，谷歌首席工程師Yaniv Leviathan和工程副總裁Yossi Matias詳細(xì)介紹了Google Duplex使用到的技術(shù)，包括：

Duplex的核心是一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），使用TensorFlow Extended（TFX）構(gòu)建。

使用谷歌自己的自動(dòng)語音識別（ASR）技術(shù)來處理語音，將語音轉(zhuǎn)換為文本。

使用連續(xù)文本到語音（TTS）引擎和綜合TTS引擎（使用Tacotron和WaveNet）的組合，根據(jù)情況控制語調(diào)。

https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html

2. “換臉術(shù)”Deep Video Portraits

Deep Video Portraits是斯坦福大學(xué)、慕尼黑技術(shù)大學(xué)等的研究人員提交給今年8月SIGGRAPH大會(huì)的一篇論文，描述了一種經(jīng)過改進(jìn)的“換臉”技術(shù)，可以在視頻中用一個(gè)人的臉再現(xiàn)另一人臉部的動(dòng)作、面部表情和說話口型。

例如，將普通人的臉換成奧巴馬的臉。Deep Video Portraits可以通過一段目標(biāo)人物的視頻（在這里就是奧巴馬），來學(xué)習(xí)構(gòu)成臉部、眉毛、嘴角和背景等的要素以及它們的運(yùn)動(dòng)形式。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1805.11714

3.在人工智能體中使用網(wǎng)格表示進(jìn)行導(dǎo)航

雖然AI在圍棋等許多任務(wù)超過了人類，空間導(dǎo)航能力對于人工智能體來說仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。DeepMind在Nature上發(fā)表的一篇論文引起AI領(lǐng)域和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的極大震撼：AI展現(xiàn)出與人腦“網(wǎng)格細(xì)胞”高度一致的空間導(dǎo)航能力。

通過一系列實(shí)驗(yàn)操作，研究人員發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格單元對于基于矢量的導(dǎo)航至關(guān)重要。例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)格單元被掐斷時(shí)，agent的導(dǎo)航能力就會(huì)受損，而且對目標(biāo)的距離和方向的判斷等關(guān)鍵指標(biāo)的表示變得不那么準(zhǔn)確。這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)有助于AI可解釋性的研究。

地址：https://deepmind.com/blog/grid-cells

4.如何用Python從頭開始構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這是一個(gè)入門教程，初學(xué)者可以從這個(gè)教程開始，了解深度學(xué)習(xí)的內(nèi)部運(yùn)作。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么呢？許多介紹性文章會(huì)將其與大腦進(jìn)行類比，但如果拋開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人腦的類比，將其描述為一個(gè)給定的輸入和一個(gè)期望的輸出之間的映射的數(shù)學(xué)函數(shù)，會(huì)更好理解。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含以下元素：

一個(gè)輸入層x

任意數(shù)量的隱藏層

一個(gè)輸出層?

每一層之間的一組權(quán)重W和偏差b

每個(gè)隱藏層的激活函數(shù)σ。在這個(gè)教程中，使用Sigmoid激活函數(shù)。

圖：一個(gè)2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

地址：https://towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-neural-network-from-scratch-in-python-68998a08e4f6

5.對Airbnb上的照片進(jìn)行分類

Airbnb為數(shù)百萬的民宿提供了一個(gè)平臺(tái)，也因此獲得了一大批民宿的房間細(xì)節(jié)照片和用戶數(shù)據(jù)。在這個(gè)任務(wù)中，Airbnb的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)利用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)對民宿房屋照片進(jìn)行分類。

其目的一方面是將具有相似風(fēng)格的房源聚集到一起，方便用戶瀏覽。另一方面，分類也可以幫助驗(yàn)證房間數(shù)量和房屋信息的準(zhǔn)確性。該團(tuán)隊(duì)表示，利用這些圖片數(shù)據(jù)，還將發(fā)掘出更多潛在的信息。

地址：https://medium.com/airbnb-engineering/categorizing-listing-photos-at-airbnb-f9483f3ab7e3

6. Loc2Vec：用triplet-loss網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)位置嵌入

這是一個(gè)以智能手機(jī)的傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，例如加速度計(jì)、陀螺儀和位置信息，并從中提取行為洞察的平臺(tái)，用于了解用戶的模式，并能夠預(yù)測和解釋事情發(fā)生的原因。

這個(gè)平臺(tái)的一個(gè)重要組成部分是場地映射算法（venue mapping algorithm）。venue mapper的目標(biāo)是弄清楚你要訪問的地點(diǎn)。

地址：http://www.sentiance.com/2018/05/03/loc2vec-learning-location-embeddings-w-triplet-loss-networks/

7.在瀏覽器中使用TensorFlow.js進(jìn)行實(shí)時(shí)人體姿態(tài)估計(jì)

這是來自TensorFlow博客的教程，與谷歌創(chuàng)意實(shí)驗(yàn)室合作，發(fā)布了TensorFlow.js版本的PoseNet。PoseNet是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以在瀏覽器中實(shí)時(shí)估計(jì)人體姿態(tài)。

PoseNet可以利用單姿態(tài)或多姿態(tài)算法檢測圖像和視頻中的人物，所有這些都可以在瀏覽器中實(shí)現(xiàn)。

PoseNet的姿態(tài)估計(jì)分兩個(gè)階段進(jìn)行：

將一個(gè)RGB圖像作為輸入，輸入給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

利用單姿態(tài)或多姿態(tài)解碼算法解碼來解碼模型輸出中的姿態(tài)、姿態(tài)置信度分?jǐn)?shù)、關(guān)鍵點(diǎn)位置和關(guān)鍵點(diǎn)置信度分?jǐn)?shù)。

PoseNet返回檢測到的每個(gè)人的置信度值以及檢測到的每個(gè)姿勢關(guān)鍵點(diǎn)。

https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5

8.用Keras進(jìn)行多標(biāo)簽分類

這是一個(gè)關(guān)于多標(biāo)簽分類的Keras教程，包括以下4個(gè)部分：

討論多標(biāo)簽分類數(shù)據(jù)集（以及如何快速構(gòu)建自己的分類數(shù)據(jù)集）。

簡要討論SmallerVGGNet，這是將用來實(shí)現(xiàn)多標(biāo)簽分類的Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

實(shí)現(xiàn)SmallerVGGNet，并使用多標(biāo)簽分類數(shù)據(jù)集對其進(jìn)行訓(xùn)練。

最后，在示例圖像上測試網(wǎng)絡(luò)，并討論一些注意事項(xiàng)

https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras

9.谷歌地標(biāo)檢索挑戰(zhàn)賽：第一名解決方案解讀

四個(gè)月前，谷歌在Kaggle發(fā)布了一項(xiàng)地標(biāo)檢索挑戰(zhàn)賽（Google Landmark Retrieval Challenge），參賽者被要求在所有圖像數(shù)據(jù)集中檢索到含有給定圖像中地標(biāo)的圖片。

這篇文章是第一名團(tuán)隊(duì)的解決方案總結(jié)，包括兩個(gè)主要部分：

首先，創(chuàng)建一個(gè)高性能的全局描述符（global descriptor），它可以將數(shù)據(jù)集中的圖像表示為奇異向量（singular vector）；

然后，創(chuàng)建一個(gè)高效框架，將這些向量和最可能的圖像匹配，最后提交到積分榜上。

以下是一個(gè)流程圖，每一步都標(biāo)記LB分?jǐn)?shù)。

https://www.kaggle.com/c/landmark-retrieval-challenge/discussion/57855

10.學(xué)會(huì)“夜視”

這是伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC）和Intel Labs合作的論文，提出一個(gè)基于端到端訓(xùn)練的用全卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低照度圖像處理的模型。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)直接處理原始傳感器數(shù)據(jù)，并且基本不使用傳統(tǒng)的圖像處理流程。

兩個(gè)大型新數(shù)據(jù)集

伯克利大學(xué)發(fā)布大型駕駛視頻數(shù)據(jù)集BDD100K

伯克利大學(xué)發(fā)布了BDD100K，這是目前為止最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)具有四個(gè)主要特征：大規(guī)模，多樣化，在真實(shí)的街道采集，并帶有時(shí)間信息。利用這個(gè)數(shù)據(jù)集，你還可以參加伯克利在CVPR 2018舉辦的自動(dòng)駕駛競賽。

地址：http://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/

骨骼X-ray數(shù)據(jù)集

Andrew Ng帶領(lǐng)的斯坦福大學(xué)ML團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)目前為止最大規(guī)模的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集MURA（musculoskeletal radiographs），這個(gè)數(shù)據(jù)集包含4萬多張多角度射線檢測圖像，來自對12173名病人的14863項(xiàng)研究，X光影像包含人體上肢的7個(gè)部分：肘、指、小臂、手、肱、肩、腕。最近，該團(tuán)隊(duì)推出了基于此數(shù)據(jù)集的識別挑戰(zhàn)賽：MURA骨骼X-ray深度學(xué)習(xí)競賽。