本文摘要：ICML第一天的行程将要开始。

ICML第一天的行程将要开始。这一天来自深度自学各个研究领域的专家们将对自己的论文和研究作出演说。

ICML顺位的论文主要注目的类型都是基础理论类的研究，如深度自学主题的论文大多数注目于如何有效地的创建自学模型和训练模型，而较为较少最后应用于的论文。ICML论文注目领域十分普遍。

我们在周一的深度自学论文中投票决定了几篇我们指出有可能较为有价值的文章，它们分别来自有所不同的主题板块，可供大家参照：深度自学模型的重复使用分解（One-Shot Generalization in Deep Generative Models）这是Google DeepMind的一篇论文，本文主要探究如何让机器学习系统对新事物的自学速度能像人一样慢，或者最少相似这个目标。我们都告诉目前的神经网络要经过最少上千甚至上万或更加多的样本训练之后才能“学会”一个新的概念，人们仍然在企图搞清楚为什么人脑一般来说只要一次的训练就能学会新的概念。在这方面的研究如果获得突破，可以很大的提高机器学习的效率。

选入理由：机器在运算方面的速度无人能及，但自学能力却非常羸弱，如果能强化自学能力，对机器学习的发展必然有很大推展起到学会用于记忆来创建网络（Learning to Generate with Memory）这是清华大学的三名学者的研究论文。目前“记忆”还是AI的弱项，记忆单元目前早已被普遍应用于强化深度神经网络在将来来看的应付能力和预测指令的能力上，但还很少被用作分解模型的过程（通过研究现有的数据分解新的数据）。这个研究明确提出了一项DGM的应用于，使得算法可以有通过外部存储的信息来完备自己的能力选入理由：我们曾多次提及过：记忆力的缺陷也许是目前机器语音助手没能普及的仅次于因素。与人水平非常的记忆力是机器与人长时间对话的最重要前提之一。

英语和普通话的端对端语音辨识（End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin）这是百度得出的一篇论文，吴恩达也参予其中。展现出了一种既可以用作辨识英语也可以用作辨识普通话的算法思路。这种算法即使在吵杂的环境下、有方言口音的语音中、或有所不同的语言下都能有很好的展现出。百度说道他们在此获得的成就主要与对超级计算机的合理应用于有关。

选入理由：该算法的优越性主要展现出在可以回避方言和喧闹的环境的阻碍，期望它的价值显然有它说道的那么大。为什么算法在Tetris中可以很更容易的作出大部分要求？也许所有序贯决策问题都可以呢？（Why Most Decisions Are Easy in Tetris—And Perhaps in Other Sequential Decision Problems, As Well）强化自学主要用作掌控类的应用于，如机器人自动控制等，不过它同深度自学的交叉早已更加多。ICML中的强化自学的研究主要集中于通过训练算法来玩游戏或创建竞争性的模型来研究其中的规律。Tetris即俄罗斯方块，研究者找到，只要人们可以在不告诉适当的不道德不会带给多少报酬的时候也能很只能的作出关于一件事的拟合要求，那这件事就很更容易被计算机解决问题。

他们想起了一种将这种特性应用于到算法里，可使算法的自学极具效率和速度的方法。选入理由：玩游戏是检验算法效果的一个十分有效地的方式，此文针对此发售了一种新的算法自学模式，很有新意。Minecraft中记忆、感官和不道德的掌控（Control of Memory, Active Perception, and Action in Minecraft）这个团队设计了一种新的玩Minecraft的RL任务。

特点也是将“记忆数据”重新加入了算法中。记忆力的完备应当是未来AI的发展趋势，也是AI提高空间仅次于的地方。选入理由：Minecraft是一款开放性游戏，让AI将这个游戏玩游戏得有意义比让AI玩俄罗斯方块要无以很多，而且这项研究也牵涉到了创建AI记忆的内容。线性型深度特征提取：一个理论和新的架构（Discrete Deep Feature Extraction: A Theory and New Architectures）卷积神经网络的时间持续性特征提取第一次沦为数学理论是在2012年，而这篇论文考虑到了一个对线性型变量展开特征提取的方式，并且尝试创建一个环绕这个特性的数学理论体系。

选入理由：并非所有变量都能转化成倒数的函数，让机器学习算法教给一种有效率的萃取线性型特征的方法是很有适当的。噪音转录函数（Noisy Activation Function）这篇论文(公众号：)早已全文翻译成过，在深度自学的过程中，通过向函数中重新加入噪音，反而使得梯度饱和状态的现象获得了相当大的减轻。页面查阅选入理由：反常识、反直觉的思路反而获得了很好的效果。

通过木块塔的例子自学物理直觉（Learning Physical Intuition of Block Towers by Example）这是Facebook AI研究院的作品。团队用于了一个类似于木滑车的模型，木滑车是一种能协助婴儿取得关于物理世界的感觉的玩具。Facebook AI研究院创立了一个3D的积木模型，再行使其坍塌，使算法需要预测积木坍塌的轨迹、相当严重程度和取得关于其物理特性的一些“直觉”。

就像人类对一个物品的物理特性不会有的感觉那样。选入理由：让AI享有对物品的“物理直觉”是很最重要的，荐个例子：当机器人看见泥土地面时如果能明白它处在湿润状态时自己踩上去就不会溃进来，就可以防止很多困难。目前针对深度自学的研究还正处于较为基础的阶段，难于找到，研究者们还是在企图从各种角度仿真人类的感官和思维方式，以期作出简单的人工智能。

这是合理的思路，让我们期望周一的演说在美国纽约的月开始。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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