海外TMT行业中期策略：AI算法教学相长，顶级会议百舸争流.pdf

海外 TMT 行业 证券研究报告-行业研究-中期策略报告 海外 TMT 行业中期策略：AI 算法教 ⾏业评级：增持 学相长，顶级会议百舸争流 报告 日期：2018-07-02 主要观点： q ⾕歌和 DeepMind 占ICLR 总接收论⽂的 20% ，具有绝对的影响⼒ ⾕歌、DeepMind 、Facebook 、OpenAI、微软，这 5 个科技公司在今年 ICLR 中共贡献了 9 篇 oral （⼝头报告）论⽂和 107 篇 poster （海报展示）论 ⽂，在会议接受论⽂总数的 23 篇 oral、314 篇 poster 中已经占据了接近 半壁江⼭。（⾕歌、FB 、微软重点在于其中的⼈⼯智能研究机构：⾕歌⼤ 脑/⾕歌 AI ，Facebook ⼈⼯智能研究院，微软研究院）。每家机构的数量 ⽅面，DeepMind 22 篇、⾕歌 47 篇、Facebook 25 篇、OpenAI 7 篇、微 软 15 篇。⾕歌和 DeepMind 加起来就占了会议总接收论⽂的 20% ，具有 绝对的影响⼒。 q 强化学习是今年⼀⼤研究热点，与语⾔相关的论⽂也成为重要⽅向 强化学习是今年⼀⼤研究热点，不仅 DeepMind 依旧把强化学习作为重要 研究对象，其它研究机构也在强化学习⽅面有许多研究，以及把强化学习 作为⼯具，研究其它领域的问题。这 106 篇论⽂中有 20 篇左右是关于强 化学习的。去年⽕热的 GANs 今年则热度有所下降。另⼀⽅面，与语⾔相 关的论⽂也有 22 篇之多， 涵盖的内容包括对语⾔演进的探索、弱监督/ ⽆监督翻译、阅读理解、问答等。 q ⼤模型、⼤计算、⼤数据是深度学习三⼤支柱，需要 多维度更新 深度学习的成功主要归功于三⼤因素—— ⼤数据、⼤模型、⼤计算。模型 技术的发展使得训练⼤模型成为了可能，例如上千层的深度神经⽹络都已 经发展成为现实。同时硬件的提升可以实现⼤计算，从 CPU 到 GPU ，可 获取的计算资源越来越丰富。⼈⼯智能的模型算法可以分为两个⽅向：以 统计⽅法为主的机器学习，和以神经⽹络架构为主的深度学习。近⼗年来 深度学习有了长⾜的发