2016 谷歌开发者大会上关于机器学习的一些资料

Google 今天在北京国家会议中心开了一场开发者大会（GDD）。Google 在中国好几年没有消息了，这一次非常意味深长。本身对 Google 热爱，再加上前段时间刚刚开发完一个 Android app，报了名，幸运地获得了入场资格。

大会的主要内容

Android 7.x 可以使开发者开发出哪些新特性
推广 Firebase
推广 Angular
推广 Progressive Web Apps（PWA）
推广 Google Play
推广 AdWords 和 AdMob
Material design
TensorFlow 和机器学习等

因为大会分了 7 个分会场，所以只听了 Android 7.x 新特性和机器学习等比较感兴趣的内容。接下来就主要记录一下今天收获到的一些干货。

TensorFlow

主讲人用线性回归和图像识别两个例子给我们介绍了 TensorFlow 的使用。

特性

Fast, flexible, and scalable open-source machine learning library
One system for research and production
Runs on CPU, GPU, TPU and Mobile

学习资源

Tutorials: https://tensorflow.org
Image recognition: https://tensorflow.org/tutori...
Word embeddings: https://tensorflow.org/tutori...
Language Modeling: https://tensorflow.org/tutori...
Translation: https://tensorflow.org/tutori...
TensorFlow playground: http://goo.gl/mXhncM
TensorFlow Workshop: https://github.com/random-for...
Udacity Course: https://udacity.com/course/de...

Deep learning 深度学习

当前技术水平

图像：分类；添加文字描述
语言：翻译（Translation）；解析概括大意（Summarization）
语音：识别；生产
游戏：AlphaGo；Atari
以及更多。

可重复性研究

Inception: https://research.googleblog.c...
Show and tell: https://research.googleblog.c...
Translation: https://research.googleblog.c...
Summarization https://research.googleblog.c...
WaveNet: https://deepmind.com/blog/wav...
Music: https://magenta.tensorflow.or...
Parsey McParseface: https://research.googleblog.c...

其中 Inception 是图像分类，Show and tell 是输入图片输出文字描述的研究；Translation 和 Summarization 就直译，不多说了；WaveNet 是 Google 不久前取得突破的 TTS （文字转语音）技术，会非常自然地模拟人类语音；Music 指的是基于 reinforcement learning 的生成音乐旋律的算法；Parsey McParseface 是一种解析英语解析器，能分出句子中的主谓宾定状补等成分，号称是世界上最准确的预言解析器。

开源小玩意儿

Style Transfer: https://github.com/cysmith/ne...
Fast Style Transfer: https://github.com/lengstrom/...
ColorNet: https://github.com/pavelgonch...
Super Resolution: https://github.com/david-gpu/...
TTS: https://github.com/ibab/tenso...
Speech Recognition: https://github.com/buriburisu...
Many more: https://github.com/jtoy/aweso...

第一个 Style Transfer 这个改画风的东东自从著名的神经网络论文 A Neural Algorithm of Artistic Style 出来以后就被玩坏了，最近很火的 Prisma 什么的都是基于这个原理。其它几个都很好理解，就是字面意思。

学习资源

除了上面关于 TensorFlow 的学习资源，还有：

Totally new to ML?: Recipes (YouTube) http://goo.gl/KewA03
Stanford's CS231n: http://cs231n.github.io
Udacity's Machine Learning Nanodegree: http://goo.gl/ODpXj4
Chris Olah's blog: http://colah.github.io
Michael Nielsen's book: http://neuralnetworksanddeepl...

其中 Stanford's CS231n 是主题演讲 TensorFlow and Art 主讲人 Josh Gorden 最推荐的。

以上。

2016 谷歌开发者大会上关于机器学习的一些资料