告别乐盲，AI 通过歌词生成旋律【智能快讯】

By 超神经

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。

HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯，快来一起围观吧！

学界

东京学者开发出新工具，通过歌词生成旋律

东京国立信息学研究所的研究人员，开发了一种能够通过歌词生成旋律的机器学习系统。

研究人员表示：音符有两个音乐属性：音高和持续时间。音高是声音的感知，其在频率相关音阶上通过高度或低度来组织音乐，而持续时间表示音调或音调发声的时间长短。

该系统将数据与 LSTM 结合使用，LSTM 是一种能够学习长期依赖性的递归神经网络，具有生成性对抗网络（GAN）试图区分生成的样本和真实样本。LSTM 经过训练，可以在音节和单词级别学习来分析歌词的结构，而 GAN 随着时间的推移，学会了在给出歌词的同时预测旋律，同时考虑到歌词和旋律之间的关系。

来源：venturebeat.com

英国的伦敦大学和美国杜克大学

共同研发名画透视算法

英国伦敦大学、美国杜克大学，在比利时皇家文化遗产研究所和西蒙斯基金会的支持下，针对世界名画「根特祭坛」进行研究。

根特祭坛画（Ghent Altarpiece），又名神秘羔羊之爱（Adoration of the Mystic Lamb），是现存最早的带有签名的尼德兰绘画作品。这一组祭坛画共计 21 幅，有部分画作花在同一块木板的正反面，这也让专家们难以鉴赏。

伦敦大学和杜克大学的学者，通过分析 X 射线对作品的透视图，利用了基于 CNN 的自监督框架，就可以通过分体抽取出各个图层，更好地分解作品的结构、作画过程。

来源：cosmosmagazine.com

企业

 

谷歌提出权重不可知神经网络

能在不学习权重的情况下执行任务

谷歌 AI 的研究人员，近日提出了一项新的研究，只靠神经网络架构搜索出的网络，不训练，不调参，就能直接执行任务。

这个模型被称为「权重不可知神经网络」（WANN），它在 MNIST 数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了 92% 的准确率，和经过训练的线性分类器性能相当。

此外，除了监督学习，WANN 还能胜任多项强化学习任务。

据称，这项工作可以作为一个跳板，帮助发现新的基本神经网络组件，并推动深度学习的发展。

来源：ai.googleblog.com

Twitter 首席执行官账号被黑

发布攻击言论推文

8 月 31 日，Twitter 首席执行官 Jack Dorsey 的账户遭到黑客入侵。随后黑客通过该账号发布了十几条攻击性的推文，内容涉及到种族歧视，纳粹相关等言论。

Jack Dorsey 在 Twitter 上拥有 421 万粉丝，在确认被盗号后， Twitter 官方很快删除了这些乱七八糟的内容。

随后，Twitter 发布了安全通告，并指责了 Dorsey 的手机运营商，称本次事件与该帐户关联的电话号码有关，是由移动提供商的安全监管不力所导致。

来源：theverge.com

技术

电子皮肤技术更新升级

有望促进未来 AI 机器人发展

DGIST（大邱庆北科技学院）最近发布了一项报告，其科研人员开发的电子皮肤技术，可识别人体「刺痛」、「热」等疼痛感，该研究结果有望应用于未来人形机器人和假肢的开发。

这项技术简化了传感器结构，融合机器人工程和脑科学，可同时测量压力和温度，并应用于各种触觉系统，提高人机交互能力。

来源：sciencedaily.com

TensorFlow 更新 TF-GAN

一个更适合 TensorFlow 2.0 的轻量级 GAN 库

近日，TensorFlow 更新了 TF-GAN 库以更好地适配 TensorFlow 2.0。

TF-GAN 于 2017 年发布，是一个用于培训和评估生成对抗网络的轻量级库。在最近更新的版本中，除原有功能的升级外，官方还增加了一些新功能，包括Google Cloud TPU 支持、自学 GAN 教程、PyPi 安装包等。

用户现已可以登录 TF-GAN 独立的 GitHub 页面体验升级版本。

来源：medium.com/tensorflow/

新奇

研究人员通过 NLP 新方法

降低 AI 模型的性别偏见

近日来自哥本哈根大学及美国科研机构的研究人员，通过让机器分析学习 350 万册书籍，发现形容女性的词汇更多集中在外貌，而描述男性的词汇更多则是行为和个人品质相关，并且在这些形容词中，用于描述女性的消极词及带有歧视性质的词要以 4 倍数量超过形容男性的词。

由此科学家提出可从三个方面，大大降低人工智能模型在性别方面的偏见，即：

1、 开发机器学习模型时对性别偏见加以考虑；

2、 使用较少带有偏见的文本参考；

3、 强迫模型忽略或抵消性别偏见。

来源：sciencedaily.com

科学家研究分析 5000 部电影

以寻找出最佳的广告模式

最近，弗吉尼亚大学的一组研究人员，进行了一项研究，通过对电影的大规模分析，从电影预告判断出电影类型，并找出最终票房的联系。

研究人员专门比较了视觉，音频，文本和基于元数据的功能有效性。还引入了一个新的数据集，用于培训和评估电影分析工具。这个叫 Moviescope 的数据集，包括 5,000 部电影，以及相应的预告片，电影海报，电影情节等数据。

而这项研究的目的，是使用电影情节和海报来分析电影的广告，并从消费者和经销商的的角度，提出最大化电影广告效果的建议。

来源：cs.virginia.edu

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