谷歌大腦開源TensorFuzz，自動Debug神經網路

谷歌大腦開源TensorFuzz，自動Debug神經網路

眾所周知，神經網路難以debug。谷歌大腦的Augustus Odena和Ian Goodfellow提出了一種新方法，能夠自動Debug神經網路。Goodfellow表示，希望這將成為涉及ML的複雜軟體回歸測試的基礎，例如，在推出新版本的網路之前，使用fuzz來搜索新舊版本之間的差異。 論文地址： https://arxiv.org/pdf/1807.10875.pdf

18歲天才華裔少年用一個經典演算法，推翻量子加速神話！

在本月早些時候在網上發表的一篇論文中，18歲的Ewin Tang證明用普通計算機可以解決一個重要的計算問題，其性能表現可能與量子計算機相當。 以最實際的問題「推薦問題」為例，這個問題中就涉及亞馬遜和Netflix等服務是怎樣確定用戶想要嘗試體驗哪些產品的。計算機科學家認為，這個問題是量子計算應用的典型範例之一，和傳統計算相比，量子計算解決這個問題速度可能呈指數級增長，這讓該問題成為對未來量子計算性能的重要驗證。現在Ewin Tang已經證明，事實不盡如此。

別人的博士生涯！CycleGAN作者朱俊彥獲SIGGRAPH傑出博士論文獎

計算機視覺頂級會議 ACM SIGGRAPH 2018 即將於 8 月 12-16 日在加拿大溫哥華舉行。在大會開始前，部分獎項結果已經揭曉。我們剛剛得到消息：畢業於加州大學伯克利分校的朱俊彥（Jun-Yan Zhu）獲得了大會的最佳博士論文獎。朱俊彥的博士研究由一項 Facebook 獎學金支持。朱俊彥目前是 MIT 計算機與人工智慧實驗室（CSAIL）的一名博士後研究員。

從零開始自學設計新型藥物，UNC提出結構進化強化學習

搜索關鍵詞「AI、診斷」，微信上出現一大堆關於 AI 醫療的文章，從失明到肺病再到癌症，AI 似乎無所不能。前不久，來自北卡羅來納大學埃謝爾曼藥學院的一個團隊創造了一種人工智慧方法 ReLeaSE，能夠從零開始自學設計新型藥物分子。近日，該研究已被發表在 Science Advances 上。

李飛飛CS231n項目：這兩位工程師想用神經網路幫你還原買家秀

來自微軟的軟體工程師Erika Menezes與Twitter軟體工程師Chaitanya Kanitkar用AI工具建立一個深度學習模型，希望將買家衣物圖像與網店中相同或相似的物品相匹配。 本項目為斯坦福大學2018年春季 CS231n課程作業的一部分。 鏈接： http://cs231n.stanford.edu/ 感興趣的同學也可以查看大數據文摘在網易雲專欄上的漢化版課程 網址： http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=10032230

來源：大數據文摘、機器之心、新智元等。

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