百度“深度学习”技术研究成果获顶级国际会议论文奖项

2013.07.03

“中国制造”之后,中国开始转向了“中国创造”的节奏,而这一切都源于科技的力量。

在美国亚特兰大召开的第30届国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning, ICML 2013)上,中组部“千人计划”国家特聘专家、百度深度学习研究院常务副院长余凯博士与美国佐治亚理工学院学者合作的有关深度学习的论文“Smooth Sparse Coding via Marginal Regression for Learning Sparse Representations”获得了大会最佳论文奖银奖(Best Paper Runner-up Award)。

(图片来源http://icml.cc/2013/)

ICML与NIPS(Neural Information Processing Systems)是机器学习领域中最负盛名的两大国际会议,而且在近期中国计算机学会(CCF)的学术会议排名中,ICML已然超越NIPS,成为最顶级的机器学习学术会议。ICML的评委们对文章的筛选一向以“苛刻”著称。这次来自全球的700多篇投稿论文中,只有4篇论文被授予某种大会奖项。百度公司余凯博士获得最佳论文奖银奖,足以见得相关研究的含金量。 Deep Learning技术是百度深度学习研究院最重要的主攻方向。百度语音搜索、语音输入法、语音助手、全网人脸搜索以及自然场景字符识别等越来越多的产品已经创新性应用到了Deep Learning技术。

Deep Learning究竟有多大的威力?以语音产品为例,其能够使得语音解码速度提升,并显著降低识别错误率。更容易让普通人理解的典型例子是最近非常流行的百度魔图 “PK大咖”功能,其背后的关键技术就是基于Deep Learning的人脸识别模型。百度魔图已连续占据苹果APP Store免费排行总榜榜首,成为国内少有的“现象级”移动互联网产品。

不难看出,Deep Learning已经成为科技领域,工程推动科研的典型案例。除了百度,像Google、微软、IBM这样传统大公司,一方面算法模型积累深厚,另一方面拥有丰富计算集群资源,加上商业需求驱动,让Deep Learning在近两年快速地应用到商业领域。唯一不同的是,在互联网行业最尖端的领域中,出现了中国企业的身影,而且还是处于领跑状态。