在ICLR 2018年探索人工智能前沿

时间:2019-03-06 18:36:56 阅读:2次

   IBM Research是人工智能许多方面的先驱。在第六届国际学习代表大会(ICLR 2018)上,我们的团队将分享最近在学习数据表示方面的发现,这些技术机器学习算法成功的关键。这些技术使机器学习系统能够自动发现如何表示原始数据以供后续分析。学习数据表示是一项重要的学习任务,可以支持计算机视觉,语音识别,自然语言处理,药物设计以及AI的其他进步。在ICLR 2018,IBM Research将发表关于对抗性学习,多任务学习的自组织网络,开放式域名问题解答,表示的解构,强化学习以及图形数据的深度学习的技术论文。以下是IBM Research将在ICLR 2018上发表的论文的详细信息。

  在一篇论文中,IBM Research将介绍“路由网络”的概念,这是一种由两个组件组成的自组织神经网络:路由器和一组功能块。给定输入,路由器做出路由决定,选择要应用的功能块并递归地将输出传递回路由器。这允许类似的任务共享图层,同时允许不同的任务选择不同的图层。路由网络在一组多任务学习基准测试中的表现要比替代方法好得多。

  在ICLR 2018上展示的另一个IBM AI项目涉及一个名为CLEVER的新指标,可用于评估神经网络抵御攻击的稳健性。 CLEVER分数计算对抗性攻击为了成功欺骗神经网络所需的最小强度。分数越高表示神经网络越健壮。分数与攻击无关,这意味着它们可以应用于现有和未见的攻击,并且在大型神经网络中计算可行。 CLEVER分数可用于比较不同网络设计和培训程序的稳健性,以帮助研究人员构建更可靠的AI系统。

   IBM Research是ICLR 18的金牌赞助商。我们将参加500号展位的会议,您可以通过扭曲校验位和使用CLEVER分数来尝试攻击假想银行的AI检查图像处理系统。指导您的决策并最大化您的利润。

ICLR 2018年接受的论文

  评估神经网络的稳健性:一种极端价值理论方法翁翠伟,张欢,陈品玉,金金峰,董苏,高玉鹏,Cho-Jui Hsieh,Luca Daniel

Sobolev GAN
Youssef Mroueh,李春亮,Tom Sercu,Anant Raj,Yu Cheng

  路由网络:为多任务学习自适应选择非线性函数
Clemens Rosenbaum,Tim Klinger,Matthew Riemer

  答案重新排名在开放域问题答案中的证据聚合
王硕航,莫宇,江江,张伟,郭晓晓,张世宇,王志国,Tim Klinger,Gerald Tesauro,Murray Campbell

  来自未标记观察的解缠潜在概念的变分推论
Abhishek Kumar,Prasanna Sattigeri,Avinash Balakrishnan

通过深度接班人代表发现Eigenoption
Marlos C. Machado,Clemens Rosenbaum,Xiaoxiao Guo,Miao Liu,Gerald Tesauro,Murray Campbell

   FastGCN:通过重要性抽样快速学习图形卷积网络陈洁,马腾飞,曹晓

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