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互動式線上科學期刊Distill上線,Ian Goodfellow表示「學ML就找它」

互動式線上科學期刊Distill上線,Ian Goodfellow表示「學ML就找它」

如今,機器學習的發展正如火如荼,每天都有眾多最新研究論文在線上發表。論文不僅承擔了分享研究成果的責任,同時,也表達了科學家們對事物的不同理解。

雷鋒網了解到,為了更好地讓機器學習領域的科學家們分享研究成果,探討最新進展, OpenAI,、DeepMind和 YC Research等多個機構機構於昨日聯合發布了一個互動式科學期刊網站Distill,該網站主要有發表期刊學報、為優秀著作發放 Distill prize獎金以及提供交互性論文寫作工具這三個功能。

Distill有何特色?

  • 採用先進的網路技術

Distill使用了先進的網路技術。人們可以利用Distill,創建互動式圖表和用戶界面,直觀地展現研究思路。

一個解釋神經圖靈機的交互圖,Olah & Carter, 2016

在過去幾年裡,已經有多個研究工作用此方法呈現,使得論文表現力大大提升,呈現方法例如:

  • 可探索的解釋說明(Explorable Explanations):

http://explorableexplanations.com/;

  • 瀏覽器中的深度學習 ConvNetJS:

    http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/;

  • 機器學習可視化介紹:

    http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/;

  • 藉助媒體進行再思考的方法:

    http://worrydream.com/MediaForThinkingTheUnthinkable/;

等等。

用於 t-SNE 降維的 interactive playground 動圖,幫助讀者直觀理解技術及其應用

提供專業的發布場所

機器學習領域有大量的會議和期刊雜誌,但卻沒有一個能統一出版研究人員成果的地方。這一方面是由於人們之前對這一問題缺少關注,一方面是因為傳統出版方式無法呈現出互動式、可視化的論文。

有了Distill,許多重要研究成果就能以更好地方式呈現,而它們的作者也將能進入學術支持體系。

  • 為優質成果提供獎金

DeepMind為Distill年度獎的特約贊助商, 該獎勵旨在表彰機器學習領域表達最佳、呈現的概念最具創新力的研究成果,以幫助研究人員提高創新思維和多元化思維。

而且,DeepMind的研究人員Shakir Mohame也將擔任指導委員會的成員。

組織構成

作為一個獨立組織,Distill的成員主要有:

  • 編輯:

    Shan Carter 和ChrisOlah(谷歌大腦)

  • 指導委員會成員:

    Yoshua Bengio (蒙特利爾大學)

    Mike Bostock (d3創建人)

    Amanda Cox (紐約時報)

    Ian Goodfellow (谷歌大腦)

    Andrej Karpathy (OpenAI)

    Shakir Mohamed (DeepMind)

    Michael Nielsen (Y Combinator研究院)

    Fernanda Viegas (谷歌大腦)

學界反應熱烈

雷鋒網了解到,該平台一經發布,研究者們紛紛在推特上表示,Distill對於發展機器學習大有裨益。

以下是幾位大牛的推文,讀者可以感受一下學界圈對Distill的一般評價。

  • Ian Goodfellow在推特上稱:「想學機器學習嗎?來關注distillpub。」

  • 前不久,李飛飛在谷歌雲計算大會上講到AI民主化戰略(詳細報道可見雷鋒網報道《李飛飛:從四個方面讓AI民主化》);她在推特上表示,Distill也是實現一個「AI民主化的好辦法」。

  • 斯坦福大學兼職教授Reza zadeh在推特上說道,看到機器學習在谷歌發布的Distill上能有這麼清楚地解釋,真的很開心。

  • 谷歌AI研究員François Chollet在推文中稱,能夠解釋和利用現代用戶界面,真是很贊的創舉。

  • 人類遺傳學和認知功能實驗室研究員Guillaume Dumas 在推文中表示,用Distill展示論文非常簡潔。

Distill如此受大牛們的青睞,不知arXiv等傳統論文網站是否也會借鑒這一思路,創造出更多表達力更強、互動性更高的論文展示方式?

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