进修

2022 年度 AAAI Fellows 共有 10 位学者当选。

编辑 | 萝卜为了让 Valeria Saggio（麻省理工学院的量子物理学家）在她以前的维也纳试验室启动计算机，她需要一个特殊的水晶；水晶大概只有她的指甲那么大。Saggio 会轻轻地将它放入一个小铜盒，一个微型电烤箱，将晶体加热到 77 华氏度。然后她会打开激光，用一束光子轰击晶体。这种晶体，在这个精确的温度下，会将其中一些光子分裂成两个光子。其中一个会直接进入一个光探测器，它的旅程就结束了；…

这本书称得上是目前为止图神经网络规模最为全面的卓越之作。

本文将用通俗的方式，为大家介绍耳熟能详却分辨不清的四个机械进修核心概念：监视式进修、半监视进修、非监视进修和自监视进修，并将用实例简介它们试图解决的问题。

编辑/凯霞传统的质料安排与研发，以实验和经验为主。但随着质料化学和加工变得越来越复杂，这变得越来越具有挑战性。随着人工智能（AI）的快速发展，AI 手艺已广泛利用于质料科学各领域。科学家正努力通过计较机建模和 AI 手艺，根据所需要的机能预计候选质料，从而加快新质料的研发速率和效率，降低研发成本。AI 正在加快搜索和预计质料特点。在 AI 的助力下，质料在极端、恶劣条件下的机能得到快速且准确的预计…

编辑 | 萝卜皮若干深度进修（GDL）基于包孕和处理对称信息的神经网络架构。GDL 为依赖于具有不同对称性和抽象级别的份子透露表现的份子建模利用程序带来了希望。苏黎世联邦理工学院的钻研人员对份子 GDL 举行了结构化和统一概述，重点介绍了其在药物发现、化学合成预计和量子化学中的利用。它包孕对 GDL 原理的介绍，以及相关的份子透露表现，例如份子图、网格、曲面和字符串，以及它们各自的属性。讨论了份子…

调参的苦与泪，还有那些「科学的做法」。

2022 年你应该知道的所有机械进修算法。

Yann LeCun 主讲的《深度进修》课程现已全部在线可看！

晒出自己的分数吧！

编译/凯霞得益于空军迷信研究办公室的195 万美元赠款，马萨诸塞大学阿默斯特分校数学和统计系教授 Markos Katsoulakis 和 Luc Rey-Bellet，以及布朗大学的 Paul Dupuis 将在接下来的四年开发一种新的呆板进修方法，超越对大数据的传统依赖。Markos KatsoulakisLuc Rey-Bellet传统的呆板进修依赖于庞大的数据缓存，算法可以筛选这些数据以「…

这是一份适用于小白的机械进修超丰富资材指南。机械进修社区社交媒体上经常有人提出这样的问题：我如何开始机械进修？我如何收费进修？什么是人工智能？我怎样才能学会它？人工智能是如何工作的？我该从何学起？如果我没有开发人员背景，该如何开始？......面对这些问题，油管博主 What's AI——Louis Bouchard 撰写了一份关于「如何在 2021 年零基础开始机械进修」的完整指南，整…

物理常识和深度进修已经成为了解决现实题目的绝佳组合，但如何更有效地将物理模型引入深度进修领域缺少一个全面的综述。慕尼黑工业大学计算机科学副教授 Nils Thuerey 团队编写的这本册本对鉴于物理的深度进修展开了详尽的先容。册本地址：：：，《鉴于物理的深度进修》（Physics-based Deep Learning）先容了物理建模、数值模仿与鉴于人工神经网络法子的结合。鉴于物理的深度进修代表了…

DeepMind 的钻研科学家和工程师亲身讲授了一套加强进修课程，目前已全部上线。DeepMind 作为全球顶级 AI 钻研机构，自 2010 年创建以来已有多项世界瞩目的钻研成果，例如击败世界顶级围棋玩家的 AlphaGo 和今年高效展望的蛋白质结构的 AlphaFold。近几年，DeepMind 联合伦敦大学学院（UCL）推出了一些人工智能线上课程，今年他们联合推出的「2021 加强进修系列课…

编辑/凯霞机械进修可以促进鉴于藻类的生物制剂出产吗？8 月 11 日，西雅图生物技术初创公司 Lumen Bioscience （以下简称「Lumen」）与google宣布合作，将利用机械进修来推进鉴于螺旋藻（一种蓝绿藻）的药物开发。Lumen 表示，该钻研由 Lumen 的信息学负责人 Caitlin Gamble 和google加速科学工程师 Drew Bryant 领导。Lumen 联合创始…

编辑 | 萝卜皮不知不觉，人工智能已经渐渐延伸到了各个领域，医药领域也不例外。来自印度 B V Raju 理工学院的研究人员发表综述，讨论了药物创造中的呆板进修，归纳总结了运用于制药领域的各类呆板进修技巧，并指出当前该领域发展的难点，以及未来发展方向。该综述以「Machine Learning in Drug Discovery: A Review」为题，于 2021 年 8 月 11 日发布在《…

在近日公布的google2021博士生奖研金部分名单中，来自阿德莱德大学、新南威尔士大学、昆士兰科技大学和悉尼大学的四位博士生获得该殊荣。

课程视频时间有点长，但希望你能享用进修的快乐。将传统加强进修与深度神经网络结合的深度加强进修，一直以来被视为更接近人类思维方式的人工智能方法。深度进修具有强感知威力但缺乏一定的计划威力，加强进修具有计划威力但对感知问题束手无策，因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果，为复杂系统的感知计划问题提供了解决思路。想要初学深度加强进修的同砚们，请高度注意，一份优秀、细致、全面的新教材出现了。今天，UC …

几年前呆板之心发布了一个旨在构建 AI 范围术语库的开源项目「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」（简称「AITD」）。最近，该项目迎来了第三版。除了常规的更新之外，呆板之心还在周志华教授、李航博士、邱锡鹏教授、李沐博士、Aston Zhang 博士等范围专家的指导及帮助下形成了「呆板进修」专题篇。未来，呆板之心还将会持续完善术语的收录和扩展阅…

都市流量猜测作为智能交通中的一个重要问题，致力于大概猜测都市中分别地区的流量信息，从而更好地实现地区间的流量管控、拥塞控制以及保障都市公共安全。本文将介绍一种鉴于时空图扩散网络的都市交通流量猜测模型。本文工作是由京东数科硅谷研发试验室，京东都市和华南理工大学合作的一篇论文《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion …

典范的《统计进修导论》又出第二版了，相比于第一版，新版增加了深度进修、生存剖析、多重测试等内容，可免费下载。

中心：深度进修模型安全简介：深度进修已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、数据安全等诸多领域。为进修到有效的深度模型，需花费大量时间和精力来收集数据与分配计算资源。这些模型可能会被非法使用，从而牺牲模型所有者的权益。另一方面，深度进修模型也容易受到匹敌样本或毒化数据的攻打。这严重降低了深度进修技术的准确性和可靠性。为此需进行深度进修模型安全研讨，保障模型的真实性和可靠性，以抵御各种攻打。该研讨还处…

如何从要领层面对现有的转嫁进修要领进行创新，从而可以在要领和应用层面使转嫁进修迈向新的高度？

前段时间，加州大学伯克利分校 Moritz Hardt 和 Benjamin Recht 合著的新书受到了广泛关注。这本书次要阐述了机械进修的模式、预测以及实现，并面向研究生使用。