deepmind 论文

DeepMind闷声干大事，悄悄训练了一个大小只有270M的Transformer模型，居然不需要搜索，就能实现大师级的下棋水平。这几天的推特因为这篇2月份发布的论文吵得不可开交，DeepMind团队也赶紧放出了更新后的论文版本，开源了有关数据集和代码，对网上的争议做了回应。最开始，有位网友分享了DeepMind的这项

雷锋网 AI 科技评论按：昨晚，暴雪联合 DeepMind 发出一则新闻，DeepMind 开发的星际 2 AI「AlphaStar」很快就会出现在星际 2 欧洲服务器上的 1v1 天梯比赛中。人类玩家们不仅会有机会匹配到它们、和它们展开标准的比赛，比赛结果也会像正常比赛一样影响自己的天梯分数。 在星际 2 上

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：在深度神经网络大行其道的现在，虽然大家总说要改善深度学习的可解释性、任务专一性等问题，但是大多数研究论文在这些方面的努力仍然只像是隔靴搔痒。而且，越是新的、具有良好表现的模型，我们在为模型表现感到开心的同时，对模型数学原理、对学习到的表征的理解也越来越进入到了放弃治疗

雷锋网AI科技评论按 ：深度神经网络由许多单独的神经元组成，它们以复杂且违反人直觉的方式组合起来，以解决各种具有挑战性的任务。这种复杂性一方面赋予神经网络神秘力量，另一方面，也让它们变成了人类难懂的黑匣子。 了解神经网络的深层功能对于解释它们是如何做决定至关重要，并且能帮我们构建更强大的系统。就像，你不了

雷锋网(公众号：雷锋网) 按：这里是，油管Artificial Intelligence Education专栏，原作者Siraj Raval授权雷锋字幕组编译。 原标题 Learn Machine Learning in 3 Months翻译 | 杨丽  廖颖    字幕 |  凡江   整理 |

夏乙 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAIDeepMind最近又有一篇论文刷了屏： 在Machine Theory of Mind中，DeepMind提出了“ 机器心智理论网络”ToMnet ，让AI智能体能理解自己和周围智能体的情绪、意图、欲望等等。他们在论文摘要中这样陈述这篇论

雷锋网 AI 科技评论按：深度学习的研究者们一直希望给神经网络加上显式的泛化能力，以便让它完成更困难的任务。DeepMind 近期也在这个方向上展开了研究并在 JAIR（Journal of Artificial Intelligence Research）杂志发表了论文，也在博客中以一个踢足球为引子介绍了论文的主要内

雷锋网按：作为人工智能领域的“领头羊”，DeepMind的最新研究总是能引起大家的关注。那么在即将在加州长滩召开的机器学习领域顶级会议NIPS 2017上，DeepMind又会给我们带来什么样的先知卓见呢？雷锋网为你整理了DeepMind在NIPS 2017上的论文，便于大家按自己感兴趣的内容按图索骥。一起来看一下：

AlphaGo“退役”了，但Deepmind在围棋上的探索并没有停止。今年5月的乌镇大会的“人机对局”中，中国棋手、世界冠军柯洁9段以0:3不敌AlphaGo。随后Deepmind创始人Hassabis宣布，AlphaGo将永久退出竞技舞台，不再进行比赛。同时Hassbis表示：“我们计划在今年稍晚时候发布最后一篇学术

对人类神经网络的理解越来越在左右人工智能的未来研究，连Deepmind也不例外。 2017年10月2日，《NATURE NEUROSCIENCE》发表了Deepmind的一篇《The hippocampus as a predictive map》的论文。这篇论文中，Deepmind通过对主管人类长期