NeurIPS 2018:Clarifai Research Scientist Perspectives

时间:2019-03-18 11:35:09 阅读:41次

  神经信息处理系统会议(NeurIPS,以前称为NIPS)是12月份举办的机器学习和计算神经科学研究会议。超过8,000名与会者和1,000多篇学术论文参加了NeurIPS 2018,展示了深度学习的最新研究成果。新的算法,概念,实践,实验和想法在人工智能大会的盛大会议上分享和讨论!

  我与Clarifai的两名专职研究科学家Yanan Jian和Sam Dodge进行了交谈,他们从旧金山去了蒙特利尔参加今年的活动。

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告诉我们一些关于你自己以及你在Clarifai做什么的事情!

   Yanan:我一直在旧金山办事处的Clarifai做研究一年半。在过去的一年里,我一直主要关注与计算机视觉相关的研究/产品,但最近,我开始研究自然语言处理(NLP)和愿景之间的项目。

  

山姆:我最近完成了博士学位。现在已经在旧金山的Clarifai担任高级研究科学家约半年了。

  

  

  

  

这是你第一次参加NeurIPS吗?你对今年的会议感到兴奋吗?

  延安:这是我的第二次。我参加去年在洛杉矶举行的会议(和蒙特利尔相比,洛杉矶的天气要好得多。)今年有三件事我想从NeurIPS中脱颖而出:

   1。从可以应用于Clarifai项目的作品中获取灵感。

   2。发现可以在行业中应用的作品,同时具有强大的洞察力。 NeurIPS是发现这些作品的好地方。

   3。要在以前没有工作的领域学习。

山姆:这是我第一次参加NeurIPS,所以我非常兴奋。社区与我参加过的以前的计算机视觉会议略有不同,因此这是一个很好的机会,可以看到计算机视觉领域以外的最新进展(如自然语言处理,图形神经网络等)。


您在活动期间注意到了哪些趋势?

   Yanan:我不知道它是否是'趋势',但我在NeurIPS社区看到了更多的代码发布。使结果可重复性不仅使研究过程更快,更可靠,而且使其更容易被行业采用并产生更大的影响。我还认为今年有更多关于强化学习(RL)的研究论文。

山姆:有很多工作试图理解为什么深度学习中的某些事情起作用。例如,至少有3篇论文分析并试图为批量标准化提供新的解释(一种用于改善人工神经网络的性能和稳定性的技术)。每个解释都与原始解释有所不同。社区试图超越实证结果并为深网工作的原因提供更好的理论是非常有用的。


您从今年的活动中学到了什么?最喜欢的面板或扬声器?

  延安:我学到的一个关键点是进入某个领域时,不要将现有的评估方法视为已获批准。我最喜欢的演讲者是Joelle Pineau,他的演讲“可重复,可重复使用和强大的强化学习”批评RL关于鲁棒性,可重复性和可重用性等问题。尽管人们对RL很着迷,但我们已经看到了更多的工作,它有缺陷,人们没有报告RL的失败案例。对失败案件的分析很重要。

  我喜欢的另一个话题是克里斯托弗曼宁的“迈向现实世界的视觉推理”。本演讲介绍了视觉推理中的失败案例,并总结了当前推理数据集的局限性 - “当前推理数据集只有非常小的可能对象和属性空间,高容量模型可能会记住所有组合,从而降低有效的组合性。”

萨姆:NeurIPS有很多有趣的演讲和海报。一篇论文“ Sality Maps for Saliency Maps,”表明,从神经网络计算显着性图的现有方法为随机网络提供与完全训练的网络相同的结果。因此,显着性方法实际上可能无法为可解释性提供有用的信息(显着性方法已成为“突出显示与预测学习模型相关的输入中的特征”的流行方式。)

  此外,最佳论文奖获得者之一,“神经常微分方程”描述了一个网络,该网络包含一个可微分的常微分方程(ODE)求解器。神经网络。这使得网络具有可调整的深度和模型复杂的连续函数。

  

这次旅行中最喜欢的时刻?

  延安:看着JT(我们的一位高级研究科学家)穿着短裤和人字拖在雪中行走,温度在-10°C(14°F) 。据他说,这还不错!一旦我降落在蒙特利尔,我也非常喜欢从我的优步司机那里学习基本的法语。至少,我学会了如何发音我的酒店名称!

萨姆:我还在人字拖鞋的雪中投票给JT。会议上有5000多人,我认为没有其他人勇敢地在雪地里穿短裤和人字拖鞋!

  

   Clarifai Sr.研究科学家JT Turner,对于蒙特利尔感冒不知所措于NeurIPS 2018

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