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| 本文作者： 三川 | 2017-03-06 15:29 |
更高效的聚類、相似性搜索算法庫，F(xiàn)acebook 開源 FAISS
MIT 黑科技，合成數(shù)據(jù)也能用于機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法成功預(yù)測(cè)人造地震
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雷鋒網(wǎng)消息，F(xiàn)AIR（Facebook 人工智能實(shí)驗(yàn)室）上周發(fā)表了一篇論文，提出一項(xiàng)針對(duì)聚類和相似性搜索的新算法設(shè)計(jì)。新架構(gòu)比此前最先進(jìn)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(jì)算吞吐量。
基于此項(xiàng)研究，FAIR 近日在 Github 開源了一個(gè)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(jìn)行聚類和相似性搜索的算法已有不少，F(xiàn)AISS 對(duì)它們進(jìn)行了優(yōu)化，以便更高效地在 GPU 上運(yùn)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(gè)、多 GPU。
優(yōu)異的可擴(kuò)展性，通常情況下能支持最多 100 個(gè)維度。
基于 BLAS 和 CUDA。
比當(dāng)前最先進(jìn)的庫速度提高 8.5 倍。
詳情：http://m.ozgbdpf.cn/news/201703/lzEITGcs5Miuh8k5.html
GitHub：http://m.ozgbdpf.cn/news/201703/lzEITGcs5Miuh8k5.html
論文：https://arxiv.org/abs/1702.08734
IEEE 數(shù)據(jù)科學(xué)大會(huì)上出現(xiàn)了一篇重磅論文。該論文的作者是 MIT LIDS（Laboratory for Information and Decision Systems） 實(shí)驗(yàn)室的首席科學(xué)家 Kalyan Veeramachaneni。他提出了一項(xiàng)新技術(shù)：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于真實(shí)數(shù)據(jù)生成合成數(shù)據(jù)，將后者應(yīng)用于模型訓(xùn)練，卻能產(chǎn)生和前者相當(dāng)?shù)男Ч?/p>
你或許要問，這個(gè)技術(shù)有什么價(jià)值？
很多領(lǐng)域，比如醫(yī)療和金融，普通用戶的隱私、敏感信息要么難以合法獲取、要么代價(jià)極大（雷鋒網(wǎng)注：AI 公司從醫(yī)院購買患者掃描圖像普遍需要一筆巨資，幾乎沒有企業(yè)負(fù)擔(dān)得起）。而合成數(shù)據(jù)避免了隱私泄露問題，但又具備真實(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值；因此可用來開發(fā)、測(cè)試算法模型。
Kalyan Veeramachaneni 發(fā)明的這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)名為 Synthetic Data Vault (SDV)，能基于真實(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，來自動(dòng)生成人造、合成數(shù)據(jù)。這套系統(tǒng)基于名為 "recursive conditional parameter aggregation" 的算法。
詳情：http://news.mit.edu/2017/artificial-data-give-same-results-as-real-data-0303
論文：http://dai.lids.mit.edu/SDV.pdf
眾所周知，地震預(yù)測(cè)一直是終極科學(xué)難題之一，至今尚無可靠的方法。相當(dāng)多地質(zhì)專家認(rèn)為這根本不可能實(shí)現(xiàn)。雷鋒網(wǎng)消息，美國 Los Alamos 國家實(shí)驗(yàn)室的兩名研究人員，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的人工地震預(yù)測(cè)。這再次點(diǎn)燃了希望。
他們訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)人造地震發(fā)生前材料受壓釋放的聲波成功進(jìn)行了識(shí)別。考慮到地震預(yù)測(cè)課題的難度，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)該技術(shù)在真實(shí)地震條件下的預(yù)測(cè)效果表示謹(jǐn)慎。但這項(xiàng)研究指出了一個(gè)新方向。
該突破在地質(zhì)學(xué)界造成了相當(dāng)大的震動(dòng)?？梢灶A(yù)料，將會(huì)有一大批科研人員著手研究如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于對(duì)地震前兆信號(hào)的識(shí)別。
ViZDoom 是一個(gè)可與 Tensorflow、Theano 等框架結(jié)合的強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫，同時(shí)是一個(gè)基于游戲《毀滅戰(zhàn)士》（“Doom”）的 AI 研究平臺(tái)，為機(jī)器視覺學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)。技術(shù)人員可用該工具開發(fā)僅通過 screen buffer 信息來玩《毀滅戰(zhàn)士》的 AI 智能體。
英國數(shù)據(jù)咨詢師 Mark Litwintschik，近日發(fā)表了一篇使用 ViZDoom 的上手教程。該教程基于 Tensorflow，感興趣的可以玩一玩。
文章地址：http://tech.marksblogg.com/tensorflow-vizdoom-bots.html
ViZDoom 地址：http://vizdoom.cs.put.edu.pl/
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