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Facebook、Neural Machine Translationに移行
Facebookは最近、NMT (Neural Machine Translation) の世界展開を発表した。2,000以上の翻訳方向と1日45億の翻訳が、フレーズベースの翻訳モデルからNMTに切り替わる。Facebookによると、今回の切り替えによって、よく知られた翻訳スコアであるBLEU スコアは11%上がるという。ここでは、どうやって実現したのか、機械翻訳にとって何を意味するのか、競合に対してどうやっていくのか、説明する。
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TensorFlow Processor Unitアーキテクチャ
TensorFlow Processor Unitアーキテクチャの設計と開発を行なったGoogleのハードウェアチームが、今月初め、そのアーキテクチャの詳細とベンチマークテストを公開した。昨年の同時期に公開された、TPUの最初の発表に対する続報となるものだ。
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Googleのコグニティブへの投資：Cloud Speech APIが一般利用可能レベルに到達
最近のブログ投稿において、Googleは自身のCloud Speech APIが一般利用可能(GA)となったことを発表した。このCloud Speech APIにより、開発者は動的な翻訳に加え、動画、画像、そしてテキストの解析のような、認識処理のための訓練済み機械学習を利用可能になった。Cloud Speech APIは昨年の夏にオープンβの形で開始された。
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Facebookが数十億を越える語彙を効率的に扱うニューラルネットワークモデルを構築
シーケンス予測(sequence prediction)にニューラルネットワークを用いるのは，音声認識や機械翻訳，言語モデルなどさまざまなアプリケーション分野において，計算機科学ではよく知られた問題だ。FB AI Researchの研究者たちは，数十億を越える語彙に対してニューラルネットワークを効率的に教育するため，GPUに特化した近似アルゴリズムであるAdaptive SoftMaxを設計した。
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DeepMindのAIプログラムがGoogleのデータセンタの冷却電力使用効率を40%まで向上させた
以前アタリ社のゲームを遊ぶ方法を学習させたDeepMindのプログラムと同様のAIプログラムを用い、Googleのデータセンタから収集されたセンサデータを学習することによりデータセンタの電力使用効率が40%まで増加し、建物全体の電力使用効率が15%向上した。
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超解像画像のための深層畳み込みニューラルネットワーク
Flipboardが低解像画像をアップスケールするというDeep Learningの応用について報告し、この学習アルゴリズムのパワーと柔軟性を示した。