幹壞事是進步最大的原動力
看到 GitHub 上的「emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras」這個專案，直接把圖片轉成 HTML。介紹的文章則是「Turning Design Mockups Into Code With Deep Learning」。
有點像是「將 Sketch 輸出成 iOS/Android 的程式碼」與「透過 NN (類神經網路) 訓練好的系統，直接把圖片轉成程式碼」(後面這篇剛好在介紹文章裡也有提到)。
愈來愈有 NN 在逐步取代人類工作的感覺了...
在 Hacker News 上看到「DeepZip: Lossless Compression using Recurrent Networks」這篇論文，利用 RNN 幫助壓縮技術壓的更小，而程式碼在 GitHub 的 kedartatwawadi/NN_compression 上有公開讓大家可以測試。
裡面有個比較特別的是，Lagged Fibonacci PRNG 產生出來的資料居然有很好的壓縮率，這在傳統的壓縮方式應該都是幾乎沒有壓縮率...
整體的壓縮率都還不錯，不過比較的對象只有 gzip，沒有拿比較先進的壓縮軟體進行比較) 像是 xz 之類的)，看數字猜測在一般的情況下應該不會贏太多，不過光是 PRNG 那部份，這篇論文等於是給了一個不同的方向讓大家玩...
在 AlphaGo Zero 論文裡有提到，用同樣的硬體 (4 TPU) 可以用 89:11 碾壓 AlphaGo Master (今年年初與柯潔下的那個版本)，主要是得力於更高品質的 neural network 以及更強的選擇能力 (後面這塊應該是將兩個 nerual network 簡化為一後的好處)：
This neural network improves the strength of the tree search, resulting in higher quality move selection and stronger self-play in the next iteration.
那麼對應的問題就會冒出來了，究竟 DeepMind 花了多少時間才能訓練出這個新的 nerual network？結果吳毅成教授在 Facebook 上先估算出來了：
這邊的 TPU 對 GPU 的推估應該是基於當時 Google 在說明 TPU 的部份「An in-depth look at Google’s first Tensor Processing Unit (TPU)」：
In short, we found that the TPU delivered 15–30X higher performance and 30–80X higher performance-per-watt than contemporary CPUs and GPUs.
用 GPU 大約是 12K 顆，反推回 TPU 大約也是千顆這個數量左右。而這個數量以目前已經將 TPU 商用化的 Google 來看應該是很輕鬆，只能說有錢真好 XD：
1. 從另外一個角度看, DeepMind 僅40天就可以把 40-block 版本練起來, 換算一下, DeepMind 等於用了約12000顆 1080 Ti.
前陣子看到的「Membership Inference Attacks against Machine Learning Models」，裡面試著做到的攻擊手法：
[G]iven a data record and black-box access to a model, determine if the record was in the model's training dataset.
也就是拿到一組 Open Data 的存取權限，然後發展一套方法判斷某筆資料是否在裡面。而驗證攻擊的手法當然就是直接攻擊看效果：
We empirically evaluate our inference techniques on classification models trained by commercial "machine learning as a service" providers such as Google and Amazon. Using realistic datasets and classification tasks, including a hospital discharge dataset whose membership is sensitive from the privacy perspective, we show that these models can be vulnerable to membership inference attacks. We then investigate the factors that influence this leakage and evaluate mitigation strategies.
透過 NN 攻擊 NN，而目前的解法也不太好處理，但有做總是會讓精確度降低。論文裡提到了四種讓難度增加的方法：
另外一個值得看的資料是 2006 年發生的「AOL search data leak」，當年資料被放出來後有真實的使用者被找出來，也是很轟動啊...
這個禮拜被 AlphaGo 洗臉後，又看到來搶工作的東西了：「pix2code: Generating Code from a Graphical User Interface Screenshot」。
直接把 Mockup 圖檔丟進去，然後就把 iOS 或是 HTML 程式碼生出來：
不過「刻 UI」的確是工程師最討厭的事情啦，這部份能自動化要怎麼說呢... 好像也是不錯的事情啦 @_@
感覺好像是從 AlphaGo 大勝李世乭開始，透過各類 neural network 的技術就一直冒出來...
Yahoo! 這次放出來判斷是否為色情圖片的也是同源的技術：「Open Sourcing a Deep Learning Solution for Detecting NSFW Images」。
當年沒辦法做的事情，現在的技術已經成熟到被 open source 出來了...
看到「A simple interface for editing natural photos with generative neural networks.」這個工具，直接看這個兩分鐘的影片比較清楚知道他想要做的事情：
當你修正了某一個點後，這個工具就透過演算法改變其他的點，讓照片看起來變得自然... 作者所發表的論文可以在「Neural Photo Editing with Introspective Adversarial Networks」這邊下載到。
看到「Neural Doodle」這個專案，可以把塗鴉轉成帶有油畫筆觸的圖：
看起來是實作新的演算法：
Use a deep neural network to borrow the skills of real artists and turn your two-bit doodles into masterpieces! This project is an implementation of Semantic Style Transfer (Champandard, 2016), based on the Neural Patches algorithm (Li, 2016).
另外一組範例：
程式可以用純 CPU 跑，也可以用 GPU 跑，不管哪種都很吃記憶體 XDDD
在 Hacker News Daily 上看到「Automatic Colorization」這個有趣的專案，透過演算法將黑白灰階照片自動上色。
而 training data 也很容易取得，把彩色圖片轉成黑白灰階就可以了：
Have you seen Reddit's /r/colorization sub? People use photoshop to add color to old black and white photos. This is a good problem to automate because perfect training data is easy to get: any color image can be desaturated and used as an example.
透過 Convolutional neural network (CNN) 這個演算法做的，雖然應該還是沒空去看這個...
像這張的效果不錯：
其中左邊是黑白灰階影像，右邊是原始圖片，而中間是算出來的結果 (training data 不包括這張圖片)。另外一張就比較明顯了：
這張花的顏色就差不少，但也還好。
在原始文章裡面也有分析與 Reddit 上人工上色的比較，很明顯人工上色的還是比較鮮豔，不過電腦上色還是很有趣啊...
