Deep Learning」的搜索结果

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    爱可可-爱生活

    几篇论文实现代码:《Temporally Efficient Vision Transformer for Video Instance Segmentation》(CVPR 2022) GitHub: github.com/hustvl/tevit [fig1]《Exploiting Explainable Metrics for Augmented SGD》(CVPR 2022) GitHub: github.com/mahdihosseini/rmsgd《Collaborative Transformers for Grounded Situation Recognition》(CVPR 2022) GitHub: github.com/jhcho99/coformer [fig3]《Deep Equilibrium Optical Flow Estimation》(CVPR 2022) GitHub: github.com/locuslab/deq-flow《Learning to Listen: Modeling Non-Deterministic Dyadic Facial Motion》(CVPR 2022) GitHub: github.com/evonneng/learning2listen《Graph-Relational Domain Adaptation》(ICLR 2022) GitHub: github.com/Wang-ML-Lab/GRDA《StableMoE: Stable Routing Strategy for Mixture of Experts》(ACL 2022) GitHub: github.com/Hunter-DDM/stablemoe《Accurate 3D Hand Pose Estimation for Whole-Body 3D Human Mesh Estimation》(CVPRW 2022) GitHub: github.com/mks0601/Hand4Whole_RELEASE [fig4]《Uncertainty Reduction for Model Adaptation in Semantic Segmentation》(CVPR 2021) GitHub: github.com/idiap/model-uncertainty-for-adaptation《Implicit MLE: Backpropagating Through Discrete Exponential Family Distributions.》(NeurIPS 2021) GitHub: github.com/uclnlp/torch-imle《TöRF: Time-of-Flight Radiance Fields for Dynamic Scene View Synthesis》(NeurIPS 2021) GitHub: github.com/breuckelen/torf《Context-Sensitive Temporal Feature Learning for Gait Recognition》(ICCV 2021) GitHub: github.com/oliverhxh/cstl [fig2]《GAN-Control: Explicitly Controllable GANs》(ICCV 2021) GitHub: github.com/amazon-research/gan-control《TransReID: Transformer-based Object Re-Identification》(ICCV 2021) GitHub: github.com/damo-cv/TransReID [fig5]《FederatedScope: A Comprehensive and Flexible Federated Learning Platform via Message Passing》(2022) GitHub: github.com/alibaba/federatedscope 《Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection》(2022) GitHub: github.com/Sharpiless/Pix2seq-mmdetection《CenterNet++ for Object Detection》(2022) GitHub: github.com/Duankaiwen/PyCenterNet [fig6]《Revisiting Consistency Regularization for Semi-supervised Change Detection in Remote Sensing Images》(2022) GitHub: github.com/wgcban/SemiCD [fig7]《Unsupervised text-to-speech synthesis by unsupervised automatic speech recognition》(2022) GitHub: github.com/lwang114/UnsupTTS
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    爱可可-爱生活

    [LG]《Learning Interpretable Representations of Entanglement in Quantum Optics Experiments using Deep Generative Models》D Flam-Shepherd, T Wu, X Gu, A Cervera-Lierta, M Krenn, A Aspuru-Guzik [University of Toronto & University of Science and Technology of Chine] (2021)  ...
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    skyline09_

    Google senior fellow Jeff Dean talks about deep learning at Thu
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    lna_anl

    [开源推荐]Google开源基于Deep Learning的word2vec工具 - 谷歌已经使用Deep Learning技术开发了许多新方法来解析语言,目前,谷歌开源了一款基于Deep Learning的学习工具——word2vec,这是首款面向大众的Deep Learning学习工具。 🔗 网页链接
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    BigData大数据

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    BigData大数据

    Deep Learning】价值4亿美金的论文,年初Google收购DeepMind的新闻大家都觉得不可思议,其实这个公司就只是发表了一篇论文【Playing Atari with Deep Reinforcement Learning🔗 网页链接 研究的就是如何练一个超级AI的游戏玩家,把之前所有古老的游戏都通关,第一作者也是HinTon学生
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    BigData大数据

    Deep Learning】LeCun是HinTon的学生,🔗 网页链接 最近在 GTC的演讲,有兴趣的可以听一下,基本上属于入门的视频。@云泉微博
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    BigData大数据

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    SinaAppEngine

    #SAE技术分享#】《深度学习之浅见》深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm)。学习算法这个很好理解,那么Deep指的是什么呢?这里的Deep是针对算法的结构而言的。文章后续还讲到了波尔兹曼机、稀疏自编码器等内容,值得一看。🔗 网页链接
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    杨静Lillian

    //@韧在百度: "Baidu is a pioneer and leader in deep learning and heterogeneous computing, we believe FPGA acceleration has great potential. OpenCL support is a game changer and will help FPGAs penetrate the mainstream heterogeneous computing world. It opens doors for countless op
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    异构高性能计算的威力, 我们的工作今天在 华尔街高性能计算会议上公开了 - 我们在领导技术的革命 [酷]. HPC for Wall Street 2014 🔗 网页链接
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    杨静Lillian

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    【预告:吴恩达《机器学习》下周开课】《机器学习》是Coursera最经典的MOOC课程之一,由Coursera创始人、前斯坦福教授吴恩达(Andrew Ng)主讲。相比斯坦福的课程,这门课针对MOOC进行了改进,减少了枯燥的计算过程,新一轮课程9月22日(下周一)开课:🔗 网页链接
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    ye_dartmouth

    #winner和loser的区别# 当winner很兴奋地说一件事时,大家都能听得懂,比如结婚了,买房了,泡到女神了;而loser很兴奋地在说一件事时,大多数人都听不懂,比如Python出新版本了,Apache又有漏洞了,Musk2被做到93%了,Deep Learning可以做并行了。。。
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    英式没品笑话百科

    人生赢家和Loser的区别就是当他们很兴奋地说一件事时,前者几乎都是你能听懂的,比如结婚了,买房了,泡到姑娘了。后者说的大多是你听不懂的,比如什么Python出新版本了,代码出Bug了,Apache又有漏洞了,Deep Learning可以做并行了。——aichifan
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    杨静Lillian

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    郑胤THU

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    BigData大数据

    谈的很实在!现在动不动就是什么大脑,其实很扯淡。NG说了:【将Deep Learning描绘成对人脑的模拟,这种说法颇具吸引力,但却是过于简化的模仿,它距离真正的AI或人们所谓的“奇点”还相当遥远】@程序员杂志 专访Andrew Ng谈Deep Learning 🔗 网页链接
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    杨静Lillian

    //@余凯_西二旗民工: 谢谢宝秋,做智能硬件要向小米学习 //@崔宝秋-小米: 赞百度大脑和 BaiduEye! Deep Learning 在改变人们的生活,也在让更多的人能够享受科技的乐趣。
    CCTV采访Andrew Ng和我的一段视频,关于百度大脑和BaiduEye 🔗 网页链接
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    网路冷眼

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    SinaAppEngine

    #SAE技术分享#】《deep learning小指南》深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。来看这篇文,希望对你有所帮助。🔗 网页链接
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    破破的桥

    这篇文章谈论了Andrew Ng等一群水平最高的人工智能科学家加入百度的理由。Why a deep-learning genius left Google & joined Chinese tech shop Baidu (interview) 🔗 网页链接 有个细节:Ng要采购1000个GPU用于研究,百度24小时内就把东西放在他面前,而如果在google,需要几周甚至一个月。
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    龙星计划

    机器学习领域,特别是Deep Learning领域这两年搞了个新会议,International Conference on Learning Representations (ICLR),是由大牛Yann LeCun等人组织的重在特征学习和数据表示的会议,水平一上来就很高。而且这个会议采用了公开审稿的review形式,谁都可以发表评论意见,很靠谱的审稿形式。
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    好东西传送门

    @瀟灑小弟 问:有木有深度学习在文本挖掘或者自然语言处理(NLP)方面的好的资源? @panjf1987 提供答案:被推荐过最多是Richard Socher 的Deep Learning for Natural Language Processing (without Magic) 这个tutorial在NAACL 2013和ACL 2012都做过。讲稿,视频,参考文献整理如下🔗 网页链接
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    手机新浪网

    #手浪精彩分享# 【传百度研发无人自行车】新浪科技讯 7月9日凌晨消息,据消息人士透露,百度正启动一项无人驾驶自行车的研发计划。按规划,该产品将在年内问世。这一由百度深度学习实验室(Institute of Deep Learning, IDL)负责的产品,有望成为全球首款无人驾驶自行车。🔗 网页链接
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    统计之都

    Facebook人工智能实验室主任、深度学习专家Yann LeCun(燕赤霞)7月9日在北大的演讲啦。题目:Computer Perception with Deep Learning 地点:北京国际数学研究中心报告厅(未名湖北岸82号甲乙丙,全斋西边)燕大侠的主页:🔗 网页链接 🔗 网页链接
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    赵开勇

    昨天到香港中文大学讲座交流GPU和deep learning,却偶然发现network coding实验室,我来香港也是因为network coding,最开始跟boss做的就是network coding的,或许人生就是那么多的巧合,冥冥中早有安排吧。
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    杨静Lillian

    朋友今天在北京地铁四号或是十号线上随手拍的乞讨小孩~从衣着和皮肤看起来,很有可能是被拐卖不久~脸和胳膊看起来有点婴儿肥,皮肤白皙,不像是乞讨维生的孩子~@北京地铁 @宝贝回家 @随手拍照解救乞讨儿童
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    张栋_机器学习

    在 ICML 听到很多有趣事情:最早 Deep Learning 应用在语音识别是微软研究院几个实习生做出来的,发表文章。Google 看到后,做出了产品。微软看到 Google 把产品做出来了,再组织开发产品 ... 其实:第一个科研成果的人很伟大,第一个把科学成果应用在产品上,并且变成规模化大众用户产品的,更伟大!
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    tony的微博

    ACL 2014 长文的全文共出现 word2vec 39次,LDA 256次,SVM 216次,deep learning 43次,neural network 425次,sentiment 1016次,wikipedia 301次,Chinese 728次,English 852次。word2vec 很给力的工具!!!
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    我爱机器学习

    Deep Search】🔗 网页链接 Deep Learning的火让搜索引擎也眼红了,出了个Deep Search的概念。看起来是利用知识图谱等自然语言理解技术的搜索引擎,只是强调在预处理、索引、查询各个阶段都需要使用深度的语言理解技术。
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    Wenpeng_Yin

    最近一直纠结一个问题, deep learning中一些nlp tasks用了convolutional layer. 但是这个layer是每产生一个window就predict label一下,还是在整个句子上所有滑动窗口滑完了,再统一label? 初步感觉是针对不同的task采取不同的模式? 比如POS tagging问题就应该是窗口滑动和预测交替进行的? 求教
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