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摘要：深度學(xué)習(xí)框架的作者人工智能專家最近開發(fā)了一個專注于開源項目的討論合作的平臺地址。網(wǎng)站首頁表明了它的三個目標(biāo)專注重要卻被小看了的研究問題把研究者聯(lián)系起來，并鼓勵開放的科學(xué)合作為想增加機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的學(xué)生提供學(xué)習(xí)的環(huán)境。
深度學(xué)習(xí)框架Keras的作者、Google人工智能專家Fran?ois Chollet 最近開發(fā)了一個專注于AI開源項目的討論&合作的平臺AI·ON（地址：http://ai-on.org）。
AI·ON網(wǎng)站首頁表明了它的三個目標(biāo)：專注重要卻被小看了的研究問題；把研究者聯(lián)系起來，并鼓勵開放的科學(xué)合作；為想增加機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的學(xué)生提供學(xué)習(xí)的環(huán)境。 任何人都可以作為研究者加入該社區(qū)并貢獻(xiàn)項目，且所有的項目都應(yīng)該是開源項目。網(wǎng)站目前已公布10個AI項目，包括3個基礎(chǔ)研究項目和7個應(yīng)用研究項目，歡迎所有對這些棘手卻重要的AI問題感興趣的研究人員來共同研究。
AI·ON開放研究問題
我們把這些開放研究問題分為兩部分：應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究。
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應(yīng)用研究問題對想通過做新項目來提升他們在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的專業(yè)知識的學(xué)生來說非常理想，這些問題對世界的影響也非常有意義。
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基礎(chǔ)研究問題是現(xiàn)階段還沒有解決方法的龐大而重要的問題，在較近的未來可能也沒法完全解決。
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應(yīng)用研究問題
1. 心臟核磁共振圖像（MRI）分割
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開發(fā)一個能夠從心臟核磁共振圖像（MRI）數(shù)據(jù)集的圖像中自動分割右心室的系統(tǒng)。
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2. 發(fā)現(xiàn)存在撤稿風(fēng)險的生物醫(yī)學(xué)論文
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開發(fā)一個分析新的生物醫(yī)學(xué)論文內(nèi)容的模型，以確定欺詐或科學(xué)錯誤的可能性。
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3. 3D渲染場景的擬真后期處理
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開發(fā)一個能夠增加3D渲染場景的真實性的模型（類似于超分辨率模型）。
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4. 使用生成模型增強數(shù)據(jù)
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使用GAN及其他生成模型為計算機視覺模型開發(fā)更好的數(shù)據(jù)增強技術(shù)。
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5. 社交媒體僵尸網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)和分析
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分析Twitter上的政治僵尸網(wǎng)絡(luò)活動并研究有效的對策。
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6. 升采樣應(yīng)用中的亞像素CNN
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使用亞像素CNN進(jìn)行升采樣操作以改進(jìn)分割模型和生成模型。
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7. 染色體分割
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開發(fā)專門的視覺分割模型幫助細(xì)胞遺傳學(xué)家進(jìn)行研究。
基礎(chǔ)研究問題
1. 殘差網(wǎng)絡(luò)的逐層監(jiān)督增量訓(xùn)練
探索以逐層的方式，而非端到端的方式訓(xùn)練有監(jiān)督殘差網(wǎng)絡(luò)。
2. 非平穩(wěn)環(huán)境中的機器學(xué)習(xí)
開發(fā)能夠在與訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常不同的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好的模型
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3. 基于surprise優(yōu)化的音樂生成
使用神經(jīng)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)生成音樂。
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摘要：第一個深度學(xué)習(xí)框架該怎么選對于初學(xué)者而言一直是個頭疼的問題。簡介和是頗受數(shù)據(jù)科學(xué)家歡迎的深度學(xué)習(xí)開源框架。就訓(xùn)練速度而言，勝過對比總結(jié)和都是深度學(xué)習(xí)框架初學(xué)者非常棒的選擇。 「第一個深度學(xué)習(xí)框架該怎么選」對于初學(xué)者而言一直是個頭疼的問題。本文中，來自 deepsense.ai 的研究員給出了他們在高級框架上的答案。在 Keras 與 PyTorch 的對比中，作者還給出了相同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同框...
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