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USB：首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准
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图像处理
---- 新智元报道 作者：王一栋、王晋东 编辑：QQ 【新智元导读】微软亚洲研究院的研究员们联合西湖大学、东京工业大学、卡内基梅隆大学、马克斯-普朗克研究所等机构的科研人员提出了 Unified SSL Benchmark（USB）：第一个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准。 当前，半监督学习的发展如火如荼。但是现有的半监督学习基准大多局限于计算机视觉分类任务，排除了对自然语言处理、音频处理等分类任务的一致和多样化评估。此外，大部分半监督论文由大型机构发表，学术界的实验室往
新智元
2022-09-28
397
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LeCun在线访谈：我的深度学习之路
https
SSL 证书
图像处理
监督学习
图像识别
近日，深度学习先驱Yann LeCun接受了Gradient Podcast的采访，畅谈了他在80年代早期的AI研究以SSL的最新发展。
新智元
2021-08-25
294
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10亿参数，10亿张图！Facebook新AI模型SEER实现自监督学习，LeCun大赞最有前途
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编程算法
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刚刚，Facebook宣布了一个在10亿张图片上训练的AI模型——SEER，是自监督（Self-supervised）的缩写。
新智元
2021-03-10
683
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ICML2020 | 南大周志华教授组：一个高效安全的深度半监督学习模型
监督学习
深度学习
学习方法
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ICML 2020投稿中，周志华教授组发表的一篇有关深度半监督学习的论文引发热议。
新智元
2020-07-09
761
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ICLR2020 最新提交论文，这五篇Open代码的 GNN 论文值得读
网络安全
数据结构
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r 语言
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最近，人工智能和机器学习领域的国际顶级会议ICLR 2020刚刚截止submission不久，大会共收到近2600篇投稿，相比ICLR 2019的1580篇论文投稿，今年增幅约为62.5%，竞争尤其激烈。现在进入online open review阶段，图神经网络（GNN）相关的论文依然很火爆，为此，小编提前为大家筛选了五篇Open代码的GNN相关论文供参考和学习！后续小编还会整理ICLR 2020的相关论文和最新信息，敬请期待。
新智元
2019-10-15
1.2K
0
让半监督学习再次伟大！谷歌最新无监督数据增强研究，全面超越现有半监督学习方法
https
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监督学习
深度学习之所以能够成功的关键因素，是算法的进步，以及并行处理硬件（GPU / TPU）以及大型标记数据集（如ImageNet）。
新智元
2019-07-16
1.8K
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腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
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