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又一新框架 ｜ 无监督图像转换任务新境界（附论文代码）
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2020 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，简称CVPR）公布接收论文结果。清华大学计算机系“类脑计算与认知”团队提交的论文《Reusing Discriminators for Encoding Towards UnsupervisedImage-to-Image Translation》被成功接收。论文第一作者为陈润发，是清华大学计算机系硕士二年级研究生；指导老师为孙富春教授（中国人工智能学会副理事长，清华大学教授，IEEE/CAAI Fellow）等。
计算机视觉研究院
2020-08-20
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一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式
监督学习
无监督学习
强化学习
深度学习
一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。除此之外，计算机视觉战队将分享文献中经常碰到的术语，并提供与数学相关的更多资源。 监督学习（Supervised Learning） 监督学习是使用已知正确答案的示例来训练网络的。想象一下，我们可以训练一个网络，让其从照片库中（其中包含你父母的照片）识别出你父母的照片。以下就是我们在这个假设场景中所要采取的步骤。 步骤1：数据集的创建和分类 首先，我们要浏览你的
计算机视觉研究院
2018-04-17
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