原文：
www.kdnuggets.com/2016/11/top-reddit-machine-learning-october.html
在十月的 /r/MachineLearning 上，事情变得不适合工作场所，DeepMind 继续创新，Hinton 再次成为头条，AI 开放网络被介绍，Stuart Little 拥有了一辆自主驾驶的汽车。
过去一个月**/r/MachineLearning** 的前五名帖子（不包括子版块的元讨论）是：
如果标题不够清楚的话……
警告：此帖子包含抽象的裸体描绘，可能不适合工作场所
这个在 GitLab 上的项目探讨了 Yahoo 的 open_nsfw，一个用于“工作不适宜（NSFW）分类的深度神经网络，使用深度神经网络 Caffe 模型。”帖子解释了：
Yahoo 最近开源的神经网络 open_nsfw 是一个精调的残差网络，根据其在工作场所使用的适宜性对图像进行 0 到 1 的评分。在文档中，Yahoo 说明：
“定义 NSFW 材料是主观的，识别这些图像的任务并不简单。此外，在一个环境中令人反感的内容在另一个环境中可能是适合的。”
作为双重免责声明，帖子中的合成图像以抽象的方式令人不安，并且不适合工作场所。
然而，这个项目和文章是对技术的合法探讨，远非无意义或色情。这是对研究的真实展示。
2. DeepMind 新的《自然》论文：使用动态外部记忆的混合计算神经网络
这篇来自 DeepMind 的帖子提供了对 最近发表在《自然》上的论文 的概述，介绍了可微分神经计算机。来自文章：
在最近的一项《自然》研究中，我们介绍了一种称为可微分神经计算机的记忆增强神经网络，并展示了它能够利用记忆回答有关复杂结构化数据的问题，包括人工生成的故事、家谱，甚至伦敦地铁图。我们还展示了它能够通过强化学习解决一个方块拼图游戏。
观看可微分神经计算机回答家谱关系问题：
3. Geoffrey Hinton 的《机器学习中的神经网络》课程已经开始。我们还为它创建了一个子论坛 (r/nn4ml)
Geoffrey Hinton 的《机器学习中的神经网络》在 Coursera 上重新开课。虽然你可能错过了前几周的课程，但如果你有兴趣学习这些材料，这是一个很好的入门课程，之前几周的所有材料和视频仍然可以访问。
如标题所述，子版块/r/nn4ml也是一个值得关注的资源，对参加课程的人可能有帮助。特别值得注意的是，子版块上有一个关于组建学习小组以在 TensorFlow 中实现课程内容的讨论。该线程有活动，并提到成员们使用的 Slack 频道，并附有加入说明。活跃的协作社区正在实现神经网络模型用于教育目的。听起来是个好事。
4. 介绍 AI 开放网络：一个 100% 开源的 AI 研究社区
直接来自 AI•ON 网站：
AI•ON 是一个致力于推进人工智能的开放社区：
- 引起对重要但未被充分重视的研究问题的关注。
- 连接研究人员并鼓励开放的科学合作。
- 为希望获得机器学习经验的学生提供学习环境。
以应用研究项目为重点的协作 AI 研究。听起来是个好事。
自动驾驶汽车持续成为头条新闻，但最近引起的关注比以往更多。
这个项目将自动驾驶引入了遥控车。研究人员已经将 Nvidia 最近的论文以紧凑形式实现，结果令人鼓舞：
有关项目实现的详细信息及代码，请查看这篇文章。
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