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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，Facebook 開源 FAISS
MIT 黑科技，合成數據也能用于機器學習
機器學習算法成功預測人造地震
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ViZDoom 使用教程：訓練 AI 來玩《毀滅戰士》
雷鋒網消息，FAIR（Facebook 人工智能實驗室）上周發表了一篇論文，提出一項針對聚類和相似性搜索的新算法設計。新架構比此前最先進的算法更快更高效，并使用 GPU 來獲得更高的內存帶寬和計算吞吐量。
基于此項研究，FAIR 近日在 Github 開源了一個名為 FAISS 的庫，相關文檔已陸續完成上傳，并于昨日更新了安裝文件。能進行聚類和相似性搜索的算法已有不少，FAISS 對它們進行了優化，以便更高效地在 GPU 上運行。FAISS 整合的部分算法有：
Fast K-Nearest Neighbour
QuickSelect
Warpselect
K-Means clustering
FAIR 表示，FAISS 有五大特性：
使用 C++ 編寫，有完整的 Python/numpy 封裝。
支持單個、多 GPU。
優異的可擴展性，通常情況下能支持最多 100 個維度。
基于 BLAS 和 CUDA。
比當前最先進的庫速度提高 8.5 倍。
詳情：http://www.zaocj.com/news/201703/lzEITGcs5Miuh8k5.html
GitHub：http://www.zaocj.com/news/201703/lzEITGcs5Miuh8k5.html
論文：https://arxiv.org/abs/1702.08734
IEEE 數據科學大會上出現了一篇重磅論文。該論文的作者是 MIT LIDS（Laboratory for Information and Decision Systems） 實驗室的首席科學家 Kalyan Veeramachaneni。他提出了一項新技術：通過機器學習算法基于真實數據生成合成數據，將后者應用于模型訓練，卻能產生和前者相當的效果。
你或許要問，這個技術有什么價值？
很多領域，比如醫療和金融，普通用戶的隱私、敏感信息要么難以合法獲取、要么代價極大（雷鋒網注：AI 公司從醫院購買患者掃描圖像普遍需要一筆巨資，幾乎沒有企業負擔得起）。而合成數據避免了隱私泄露問題，但又具備真實數據的價值；因此可用來開發、測試算法模型。
Kalyan Veeramachaneni 發明的這個機器學習系統名為 Synthetic Data Vault (SDV)，能基于真實數據創建機器學習算法模型，來自動生成人造、合成數據。這套系統基于名為 "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，地震預測一直是終極科學難題之一，至今尚無可靠的方法。相當多地質專家認為這根本不可能實現。雷鋒網消息，美國 Los Alamos 國家實驗室的兩名研究人員，利用機器學習技術實現了對實驗室環境的人工地震預測。這再次點燃了希望。
他們訓練了一個機器學習算法，對人造地震發生前材料受壓釋放的聲波成功進行了識別。考慮到地震預測課題的難度，研究團隊對該技術在真實地震條件下的預測效果表示謹慎。但這項研究指出了一個新方向。
該突破在地質學界造成了相當大的震動。可以預料，將會有一大批科研人員著手研究如何將機器學習應用于對地震前兆信號的識別。
ViZDoom 是一個可與 Tensorflow、Theano 等框架結合的強化學習庫，同時是一個基于游戲《毀滅戰士》（“Doom”）的 AI 研究平臺，為機器視覺學習和深度強化學習而設計。技術人員可用該工具開發僅通過 screen buffer 信息來玩《毀滅戰士》的 AI 智能體。
英國數據咨詢師 Mark Litwintschik，近日發表了一篇使用 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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