上一周，ICML 2016在纽约所画上了极致的句号。这个会议（International Conference on Machine Learning）早已渐渐发展为了由国际机器学习学会（IMLS）主办的世界最顶级的机器学习领域会议之一。
来自世界各地的机器学习领域的专家们都以论文投稿的方式向大会提交了自己近期的研究成果，其中还包括一篇来自百度硅谷实验室的语音辨识的论文。大会主要使用演说和PPT展出的形式，相结合一定程度上的交流讨论会来展开。整个会议议程早已于24日全部完结，最后评选了三篇最佳论文奖和一篇最不具时间价值奖，其中Google的DeepMind把持了其中的两个奖项，过去的一周里我们挑选了大会中一些我们指出较为有意义的论文并展开过翻译成，在这里给大家总结一下。谷歌ICML得奖论文 看像素迭代神经网络如何老大图片“淋漓尽致”建模 ？这篇论文取得了最佳论文奖。
目前图像识别领域的深度自学一般来说探讨于某个特定领域的辨识应用于，因为总结出有一个比较标准化的模型不管对算法设计者创建规则和机器总结和自学图像中的规则都是很难的。因此谷歌的这篇通过二维循环特性来展开有效地的标准化图像识别建模的论文取得今年ICML2016的最佳论文奖也不怪异了。Google在论文中对自己的方法得出了详尽的推论和应用于过程，这项变革意味著目前的深度自学算法能获得的训练图片的量获得了相当大的拓展，甚至可以将给定图片转交其用来训练。
利用CNN来自学任意图结构这篇论文的选题同谷歌的那篇类似于，也是研究一种通用化的图像识别算法。由NEC欧洲海德堡实验室的Mathias Niepert、Mohamed Ahmed、Konstantin Kutzkov已完成。但是在结果上展现出的没Google的算法好，因此没有能得奖。
百度ICML论文：端对端中英文语音辨识这篇论文来自百度硅谷实验室，吴恩达也参予了论文的研究和编写，在这篇论文中，百度用于神经网络替换了传统的语音辨识的分析结构，使得算法的适应性获得了提升，展现出的结果是算法可以同时辨识普通话和英语两种语言。并且可以“相容”多种方言。百度回应，除了算法的设计，这项研究的进展还要得益于对HPC（超级计算机）的合理应用于，这很大的减少了百度对算法递归的速度。
前进了研究的进程。这违背直觉的“升噪”方法，反而能很好的解决问题转录函数梯度致密的问题这篇论文的仅次于亮点在于突破了传统的思维方式，独辟蹊径的提高了梯度致密的问题。梯度致密所指的是在神经网络层数过多的时候，算法后向传播的途中卷积核的输出落到了函数的饱和状态区，因此获得的梯度较小，最后有可能造成在算法长时间充分发挥的情况下结果背离准确值。
一般来说来说，一般人的思路是尽量减少每层的函数和初始值的精确性，但这篇论文反其道而行之，向函数中流经必要的噪音，反而起着了很好的诱导梯度致密的起到。阿尔法狗CTO讲座： AI如何用新型增强自学你好棋士扑克游戏DeepMind的科学家、棋士团队主程序员David Silver共享了它在强化自学方面应用于的论文。
如果说深度自学是教机器“理解”，强化自学就是教会机器人“行动”。通过大大的训练、试错来教会机器人或算法在各种情况下作出适当理解的一门科学。因此“对局”只不过也归属于强化自学的一种应用于。
在或许上来说。这篇以棋牌类游戏应用于为主题的论文只不过就是一篇AlphaGo的解密。你们怎么会不奇怪吗~注目这些最前沿的学术会议能让我们对AI近期的应用于的可能性有充足的理解，也是理解国内和国际科研实力对比的一个极佳的途径，我们不会之后维持注目大型的学术会议，为大家第一时间赐给其近期的亮点。
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