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作者 | Jason Brownlee译者 | Freesia，Rachel编辑 | 夕颜出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100）【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据，然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的 CycleGAN 图像转换技术。文章分为五部分，分别概述了：图像转换的问题；CycleGAN 的非成对图像转换原理；Cyc

导语：这个模型在跨语言分类任务（15个语言的句子蕴含任务）上比其他模型取得了更好的效果，并且显著提升了有预训练的机器翻译效果。注意力模型，尤其是BERT模型，已经在NLP领域分类和翻译任务上取得了极具前景的结果。Facebook AI在一篇新论文中提出了一个改良版的BERT模型XLM，在以上两个任务上均取得了SOTA结果。XLM用了一个常见的预处理技术BPE（byte pair encoder字节

机器之心发布作者：Zhaocheng Zhu等在本文中，来自加拿大 Mila 研究所唐建课题组的研究人员提出了一种图上高性能的嵌入训练系统——GraphVite，训练百万级别的节点嵌入只需 1 分钟左右，比现有实现快 50 倍以上。该系统最大可处理二十亿边的图，是目前速度最快、规模最大的单机图嵌入系统。图是一种通用、灵活的数据结构，可以用来编码不同对象之间的关系，并且在现实世界中非常普遍，如社交网

机器之心报道参与：李亚洲、杜伟在 PyTorch 上，你可以像调用卷积一样调用 Transformer 了。PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架，近来的发展势头相当强劲。自 2017 年初首发以来，PyTorch 灵活、动态的编程环境及对用户友好的界面使其非常适用于快速实验，因此在社区内迅速发展壮大。2018 年 12 月，PyTorch 1.0 正式版发布，解决了包括

IJCAI 2019 将于 8 月 10 日至 16 日在中国澳门隆重召开，本届大会共收到 4752 篇有效提交论文，收录 850 篇，接收率为 17.9%。据机器之心了解，阿里文娱摩酷实验室共有 5 篇论文被接收。本文对其中一篇论文《Multi-View Multi-Label Learning with View-Specific Information Extraction》进行解读。该论文

机器之心原创作者：朱梓豪编辑：Qing Lin如果说 2019 年机器学习领域什么方向最火，那么必然有图神经网络的一席之地。其实早在很多年前，图神经网络就以图嵌入、图表示学习、网络嵌入等别名呈现出来，其实所有的这些方法本质上都是作用在图上的机器学习。本文将根据近两年的综述对图网络方法做一个总结，为初入图世界的读者提供一个总体的概览。本文作者朱梓豪为中科院信工所在读硕士，主要研究方向为图神经网络、视

选自TowardsDataScience作者：Md Ashiqur Rahman机器之心编译参与：胡曦月、一鸣利用多模态数据提升机器学习表现是一个值得关注的问题。本教程介绍了一种可同时图像和音频数据表征的网络——CorrNet，并提供了相应的实现代码。人与动物都有这五种共同的感官：视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉。除此之外我们还有其它诸如平衡感、加速感和时间感等等。人类大脑无时不刻的在处理所有来自这些

机器之心整理参与：一鸣本周的看点是 KDD 2019 大会，分别有两篇研究赛道和应用赛道最佳论文被选入。本周入选的其他论文都有架构或研究方法上新颖的点，如 CMU、加州大学圣迭戈分校等的基于语义的相似性的机器翻译论文、乔治亚理工联合 Facebook 和俄勒冈州立大学提出的多模态 BERT 模型等、提出反向传播替代方法 HSIC 瓶颈的论文等。目录：Network Density of State

机器之心原创作者：一鸣ACL 2019 大会近日落幕。来自中国科学院计算所、腾讯微信 AI 实验室、华为诺亚方舟、伍斯特理工学院等研究人员完成的机器翻译论文《Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation》获得了最佳长论文奖。在本文中，机器之心对此论文通讯作者、中国科学院计算所的冯洋老师进

选自 KDnuggets作者：Jesus Rodriguez机器之心编译参与：李诗萌、路最近，谷歌大脑团队发表了一篇论文，文中提出了一种叫做概念激活向量（Concept Activation vectors，CAV）的新方法，这种方法为深度学习模型的可解释性提供了一个全新的视角。可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究领域近期取得了很大进展，创建了非常复杂的模型，这些模

https://www.toutiao.com/i6727936110015545867/ 市场研究机构IC Insights近日发布报告，按照上半年营收数据，公布了最新的全球TOP15半导体厂商排名。报告显示，三星、海力士、美光等存储巨头业绩暴跌。三星失掉第一名的位置，英特尔业绩虽然下滑了2%，但是因为跌幅最小，重返全球第一的宝座。上半年英特尔营收320亿美元，三星半导体营收267亿美元。整体来

△ 来自《弹丸论破》漫画汉化组，和动画字幕组，表面看都是翻译，可工作还是很不一样的。比如，日文动画生肉一般没有加字幕，而漫画原本就充满了文字。所以，漫画的汉化组，要先把原文抹掉，才能贴上中文。需要抹掉的，不只气泡里的对话，还有背景里的旁白，以及字体硕大雄健的拟声词。这样巨大的工作量，还是交给AI吧，只要一键：满篇的文字都消失了，人类完全没有帮忙。AI的名字叫SickZil-Machine，是一群韩

据外媒报道，特斯拉重组自动驾驶团队后，Autopilot负责人Stuart Bowers已离职，加入风险投资公司Greylock工作。在特斯拉任职时，Stuart负责领导Autopilot软件团队，管理着一百多名工程师。在此之前，其曾是Snap的一名软件高管。今年5月，特斯拉主页上删除了Stuart Bowers几项职责，他的下属已经晋升，直接向马斯克汇报。当时特斯拉正在重组其Autopilot软

无人驾驶货运，当之无愧的2019无人车焦点方向。这不，又一家无人驾驶卡车公司曝出新进展。PlusAI，智加科技，彭博援引知情人士消息称，正在进行一轮2亿美元的新融资，估值超过10亿美元。PlusAI凭何召唤神龙？之前，创立于2016年的PlusAI已获包括红杉中国、满帮集团、金沙江创投、光速中国，华创资本等机构的投资。量子位也听闻，该轮尚在进行中，并且相比融资额，PlusAI方面更看重的是投资方资

苹果无人车，最新2项新专利获批。在美国专利商标局最新授予中，苹果公司提交的53项目新专利获批准。其中，设计无人车项目Project Titan的2项在列，均为2016年底提交申请。一项涉及车辆行驶稳定性方面的控制系统。另一项则是自适应定位的车门技术。从专利覆盖面来看，苹果无人车依然是全栈工程——会涉及造车环节。考虑到已是3年前提交的专利，结合苹果无人车曲折离奇又进展微妙，虽已不能完全反映苹果无人车

作者 | 陈孝良，冯大航，李智勇出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100）【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望

《Nature》近日的一篇分析文章表示，中国的人工智能研究在质量上进步很快，但是在高影响的论文、人才和伦理上面还需要追赶美国。选自Nature，作者：Sarah O'Mear，机器之心编译。中国巨大的人口总量帮助人脸检测技术快速进步。中国不仅仅是世界上人口最多的国家，看起来也即将成为经济总量最大的国家。在人工智能领域，中国似乎也想引领世界。2017 年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》

允中 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI刚刚，一年一度的高性能芯片顶级会议Hot Chips在美国斯坦福大学结束。2019年，主角属于AI。华为、英特尔都在介绍最新AI芯片与技术等等。在这样的一个大会上，清华大学的魏少军教授团队带来研究新进展。这是此次Hot Chips 26篇大会报告中，唯一一个有关芯片硬件安全技术的报告。也是中国高校在Hot Chips 31年历史上所发表的唯一

李根 乾明 发自 纽凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI中国AI发展最具风向标意义的公司，又发财报了。2019年第二季度，百度交出这样一份成绩单：营收263亿，净利24亿，成功扭亏为盈恢复增长，也超出分析师预期。于是百度盘后最高涨幅9%，加上盘中已涨7.78%，百度一夜之间市值增长47.8亿美元，约合人民币337亿。所以让资本市场如此“激动”的这份百度财报，究竟有何特别之处？老样子，我们分

8月20日消息，谷歌发布全新的手势识别技术，该技术集成于开源跨平台框架MediaPipe（可为多种类型的感知数据构建处理流程），特点是采用机器学习技术，支持高准确性手势和五指追踪，可根据一帧图像推断出单手的21个立体节点。与目前市面上较先进的手势识别技术相比，谷歌的全新技术不需要依赖台式机来计算，而是在手机上就能进行实时追踪，并且还能同时追踪多只手，可识别遮挡。据谷歌称，该手势识别技术可形成对基础