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超硬核！万字梳理文本生成图像！
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点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Intento，作者：Grigory Sapunov 机器之心编译 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 O
昱良
2022-06-20
692
0
Transformer将在AI领域一统天下？现在下结论还为时过早
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点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Quanta Magazine 机器之心编译 从自然语言处理任务起家，又在图像分类和生成领域大放异彩，所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗？ 想象一下你走进一家本地的五金店，在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子：它比其他锤子敲得更快、更准确，而且在过去的几年里，在大多数用途中，它已经淘汰了许多其他锤子。 此外，通过一些调整，比如这里加一个附件，那里拧一个螺丝，这种锤子还能变成一把锯，其切割速度能媲美其他任
昱良
2022-03-21
251
0
千层Transformer问世！刷新NMT多项SOTA！
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编程算法
机器翻译
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 近日，微软研究院的研究人员搞出了一个1000层的Transformer，在多语种机器翻译任务上刷新多项SOTA 从一开始的百万级的模型参数，到十亿级，再到万亿级，参数规模极大增加。大规模的模型可以在大量任务中可以有更棒的表现，在小样本和零样本学习的情况下也展现出了出色的能力。尽管参数的数量越来越大，参数的深度却一直在被Transformer训练的不稳定性所局限。2019年，科学家Nguyen和Salaz
昱良
2022-03-08
326
0
TransGAN更新！用纯Transformer构建高分辨率GAN
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CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明，transformer 有可能成为计算机视觉任务（如分类、检测和分割）的强大通用模型。我们都很好奇：在计算机视觉领域，transformer 还能走多远？对于更加困难的视觉任务，比如生成对抗网络 (GAN)，transformer 表现又如何？
昱良
2021-07-01
1.3K
0
用Matplotlib制作动画
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动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。
昱良
2019-11-24
2.2K
0
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穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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