MixMatch : 준-감독학습에 대한 전체론적 접근법

이 연구에서 연구원들은 데이터를 보강한 레이블 없는 예제에 대해 낮은 엔트로피 레이블을 추측하고 MixUp을 사용해 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 혼합해 작동하는 새로운 알고리즘 인 MixMatch를 생성하기위한 준-감독학습의 현재 지배적 접근 방식을 통합했다.
(Ian Goodfellow & Google Research)

비지도 이미지 – 이미지 번역

연구원은 테스트에서 지정된 몇 장의 이미지에 의해서만 특정됐던 이전에는 볼 수 없었던 대상 클래스에서 작동하는 비지도 이미지 – 이미지 변환 알고리즘을 찾았다. 이 모델은 적대적인 훈련 체계와 새로운 네트워크 설계를 결합해 이 소수 이미지 생성 기능을 구현한다.
(NVIDIA & Cornell University & Aalto University)

적대적 예시들, 버그아닌 기능

연구원은 적대적인 예시가 비-견고 특징(non-robust features)의 존재에 직접적으로 기인할 수 있음을 제시한다. 데이터 분포의 패턴에서 파생되며 예측 가능하지만 인간에게는 이해하기 쉽지 않은 특징이다.
(MIT)

주요 인공지능 이벤트와 관련 발표내용 링크.

Google I/O 2019
– Google I/O 2019 Keynote
– Google I/O 2019 | Geoffrey Hinton Says Machines Can Do Anything Humans Can
– Google Adds Translation, Object Detection and Tracking, and AutoML Vision Edge to ML Kit
– Google Cloud Makes Pods with 1,000 TPU Chips Available in Public Beta
– Google Is Testing Mini-Apps in Search and Google Assistant
– Google’s Project Euphonia Wants to Make Voice Recognition Work for People with Speech Impairments
– Google Brings Augmented Reality to Search
– Google Renames Home Hub to The Nest Hub and Releases A 10-inch Nest Hub Max


Microsoft Build 2019
– Microsoft Build 2019 Keynote
– AI-Driven Collaboration and Hybrid-Cloud Innovations for Microsoft 365 & Azure
– Microsoft Is Making Cortana Better at Holding Conversations
– Microsoft Introduces Power BI Embedded Enhancements and PowerApps updates
– Microsoft Launches A New Platform for Building Autonomous Robots


Papers from ICLR 2019
– MILA, Microsoft, and MIT Share Best Paper Honours
– Best Paper of ICLR 2019 | Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks
 Best Paper of ICLR 2019 | The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks
– Tsinghua, Google and ByteDance Propose Neural Networks for Inductive Learning & Logic Reasoning

*관련 링크 : 싱크드리뷰(syncedreview).