2016 谷歌开发者大会上关于机器学习的一些资料

2016 谷歌开发者大会上关于机器学习的一些资料

Google 今天在北京国家会议中心开了一场开发者大会(GDD)。Google 在中国好几年没有消息了,这一次非常意味深长。本身对 Google 热爱,再加上前段时间刚刚开发完一个 Android app,报了名,幸运地获得了入场资格。

大会的主要内容

  • Android 7.x 可以使开发者开发出哪些新特性

  • 推广 Firebase

  • 推广 Angular

  • 推广 Progressive Web Apps(PWA)

  • 推广 Google Play

  • 推广 AdWords 和 AdMob

  • Material design

  • TensorFlow 和机器学习等

因为大会分了 7 个分会场,所以只听了 Android 7.x 新特性和机器学习等比较感兴趣的内容。接下来就主要记录一下今天收获到的一些干货。

TensorFlow

主讲人用线性回归和图像识别两个例子给我们介绍了 TensorFlow 的使用。

特性

  • Fast, flexible, and scalable open-source machine learning library

  • One system for research and production

  • Runs on CPU, GPU, TPU and Mobile

学习资源

Deep learning 深度学习

当前技术水平

  • 图像:分类;添加文字描述

  • 语言:翻译(Translation);解析概括大意(Summarization)

  • 语音:识别;生产

  • 游戏:AlphaGo;Atari
    以及更多。

可重复性研究

其中 Inception 是图像分类,Show and tell 是输入图片输出文字描述的研究;Translation 和 Summarization 就直译,不多说了;WaveNet 是 Google 不久前取得突破的 TTS (文字转语音)技术,会非常自然地模拟人类语音;Music 指的是基于 reinforcement learning 的生成音乐旋律的算法;Parsey McParseface 是一种解析英语解析器,能分出句子中的主谓宾定状补等成分,号称是世界上最准确的预言解析器。

开源小玩意儿

第一个 Style Transfer 这个改画风的东东自从著名的神经网络论文 A Neural Algorithm of Artistic Style 出来以后就被玩坏了,最近很火的 Prisma 什么的都是基于这个原理。其它几个都很好理解,就是字面意思。

学习资源

除了上面关于 TensorFlow 的学习资源,还有:

其中 Stanford’s CS231n 是主题演讲 TensorFlow and Art 主讲人 Josh Gorden 最推荐的。

以上。

    原文作者:alexfan
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000007743771
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞