2分鐘論文系列合輯

來源 /TwoMinute Papers

翻譯 /洪振亞

校對 /朱婷

整理 /雷鋒字幕組

AI 研習社出品系列短視頻《 2 分鐘論文 》，帶大家用碎片時間閱覽前沿技術，了解 AI 領域的最新研究成果。

國慶節來了，社長我也休息一下。

藉此機會，把我們之前發過的內容做一次總結，也方便大家查閱~

今天帶來的是雷鋒字幕組截至目前所有的的《 2 分鐘論文 》視頻。

大家可以把本文收藏下來，這樣方便回過頭來向各個章節跳轉。

1.阿法狗已成過去式，來看看 AI 領域的新突破 | 2 分鐘讀論文

用神經網路進行光場視頻採集。

2.論黑科技的極致，大概就是谷歌 Deepmind 吧 | 2 分鐘讀論文

谷歌 Deepmind 團隊腦洞全開的黑科技 PixelCNN，想要看大佬們怎麼玩演算法

3.普林斯頓聯合 Adobe 連聲音都能 PS 了 | 2 分鐘讀論文

文字語音轉換技術。也就是，我們寫下一段文字，計算機把文字轉化成語音。這在閱讀新聞或者在無官方旁白的情況下，對於創作有聲讀物非常有用。

4.神經網路當真學會推理了？來看谷歌 DeepMind 的官方解釋 | 2 分鐘讀論文

谷歌 DeepMind 團隊的論文，如何讓神經網路學會推理。這篇文章就像是教一種學習演算法常識，現實方法是將關係網路模塊加入訓練完成的網路中。其中使用的是 LSTM 的循環神經網路。LSTM 能夠處理序列信息，比如語句類輸入。

5.看過 10 萬個視頻 AI 才能識別你的腦殘操作 | 2 分鐘讀論文

想要通過建立視頻資料庫來提升演算法性能，那麼這個資料庫需要包含大量行為事件（包括：移動、撿起、抬舉、抬舉、擊刺、投擲、傾倒、接入等等），從而讓 AI 能夠區分，人們到底是在執行什麼逆天操作。

6.DeepMind 提出增強想像智能體 這次能幫你贏遊戲 | 2 分鐘讀論文

深度強化學習的增強想像智能體（Imagination-Augmented Agents）。這個智能體的有趣之處在於，它用到了想像力。不僅能夠獲取當前信息、想像行動結果，還能制定計劃，選擇一種可以夠達到最大預期值的方法。

7.說到修圖這件事，你還真是比不上 AI | 2 分鐘讀論文

相信不少人都用過 Prisma 這個修圖軟體，它內置了 20 餘款藝術化濾鏡風格，能讓手殘黨拍的照片一秒變大師作品，那些藝術家們經常提到的印象派、野獸派、浮世繪、波普、解構主義，瞬間變成你的掌中之物。

今天要介紹的這篇論文，就是為大家解釋解釋，圖像的風格遷移是怎麼實現的。

8.用驗證機制加強神經網路的能力：研究者提出機器學習防禦措施 | 2分鐘讀論文

幾年前，我們見證了神經網路和學習演算法的快速興起。人工智慧時代正在到來，探索過程中也不可避免出現一些失敗的嘗試，有些失敗的項目往往有跡可循，因為演算法足夠簡單，我們可以以管窺豹，做出合理的猜想。

但是，如果涉及到深層神經網路的問題，就很難講了。比如，早期我們所提的 pix2pix 技術，很多情況下看起來完全可以零失誤完成，但在還是有很多失敗案例。

9.DeepMind發布《星際爭霸 II》深度學習環境 | 2分鐘讀論文

上個月，DeepMind 和暴雪終於開源了《星際爭霸 II 》的機器學習平台。本文介紹了基於星際爭霸 II 遊戲的強化學習環境 SC2LE（《星際爭霸 II 》學習環境）。

10.輸了輸了！ DOTA 世界冠軍被 OpenAI 完虐 | 2 分鐘讀論文

相信玩過 DOTA 的朋友，都知道 Dendi 這號人物，Dendi是 DOTA2 的現役職業選手，刀友們評價他 「意識好，大局觀強，操作犀利，手速極快」。最重要的是，頂尖級選手 Dendi 常常不按常理出牌，對手很難摸清他的路數。

不過，Denbi 再怎麼厲害，還是敵不過OpenAI的 Bot。人機大戰中，OpenAI 的 Bot 不僅取得了勝利，還讓 Dendi 的徹底崩潰了。Dendi在比了兩場之後就悻悻退出。

對於 DOTA2 人工智慧訓練的結果表明，如果計算夠充分，自我對練可以將機器學習系統的性能從遠低於人類的水平推向超越人類。

雷鋒字幕組/

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