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深度学习模型大合集:GitHub趋势榜第一,两天斩获2000星

项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models

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Python并不完美,Swift正在成长为深度学习语言

如果你懂编程,在听到 Swift 时,你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。如果你懂深度学习,那么你肯定听闻过 Swift for Tensor...

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你见过火系的暴鲤龙吗?这个项目利用CycleGAN生成不同属性的神奇宝贝

了解属性相克,可以帮助训练师们更好地战斗。可是如果神奇宝贝的属性变了呢?有 reddit 评论表示:很想在游戏里见到不同属性的神奇宝贝~以及很好奇改变属性后的皮...

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关于大片人物特效少不了的人体姿态估计,这里有一份综述文章

人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。本质上,它是一组坐标,连接起来可以描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件(或关节、关键...

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超越BigGAN,DeepMind提出「史上最强非GAN生成器」VQ-VAE-2

去年 9 月,BigGAN 横空出世,被誉为「史上最强 GAN 生成器」,其逼真程度众多研究者高呼「鹅妹子嘤」!相关论文也被 ICLR 2019 接收为 Ora...

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百倍提升张量计算:谷歌开源TensorNetwork

TensorNetwork 链接:https://github.com/google/tensornetwork

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MNIST的新生:测试集新增5万个样本,Yann LeCun推荐测试

MNIST [LeCun et al., 1994, Bottou et al., 1994] 是一个由 Yann Lecun 等人创建的手写数字图像数据集,是...

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ICML 2019 | 强化学习用于推荐系统,蚂蚁金服提出生成对抗用户模型

作者:Xinshi Chen、Shuang Li、Hui Li、Shaohua Jiang、Yuan Qi、Le Song

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CVPR 2019 | 智能体张量融合,一种保持空间结构信息的轨迹预测方法

轨迹预测问题之所以具有挑战性,是因为智能体的动作是随机的,并且取决于他们的目的地、与其他智能体的社会交互、以及其所在场景的物理约束。预测还必须对不同场景中不断变...

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MIT发明10美元AI触觉手套:既能识别物体,又能称重,论文已上Nature

MIT 研究人员开发了一种低成本的针织手套(仅需 10 美元)——「可伸缩触觉手套」(STAG,scalable tactile glove)。该手套配有 54...

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手把手教你将矩阵画成张量网络图

今天,我想分享一种不同的方法来描绘矩阵,它不仅用于数学,也用于物理、化学和机器学习。基本想法是:一个带有实数项的 m×n 矩阵 M 可以表示从 R^n→R^m ...

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十四年的NYU教学精华,开放书《机器学习基础》第二版可以下载啦

《机器学习基础》(Foundations of Machine Learning)是对机器学习的通用简介,可作为研究者的参考书和学生的教科书来使用。该书覆盖机器...

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Dropout的前世与今生

图 1:一些目前提出的 Dropout方法,以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。

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语音版deepfake出现:从文本到逼真人声,被模仿者高呼真得可怕

加拿大创业公司 Dessa 近日发布了一项新研究:利用其最新开发的 RealTalk 系统,仅利用文本输入即可生成完美逼近真人的声音。其 demo 中展示了美国...

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在12家科技创业公司工作后,这是我的8条经验

这是一篇经验帖,作者 Daniel Shenfeld 曾在 12 家创业公司工作过,这些公司覆盖金融科技、医疗、教育技术、生物技术等多个领域,所处的阶段也各有不...

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ThinkNet:迄今为止最简单的语言建模网络

这篇短论文介绍了一种名为Think Again Network(ThinkNet)的抽象概念,它可以用于任何状态依赖的函数(如循环神经网络)。本文中展示了该网络...

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常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。

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2018 ACM博士论文奖公布:伯克利博士获奖,清华姚班马腾宇荣誉提名

今日,ACM 公布最佳博士论文奖,来自 UC 伯克利的博士生 Chelsea Finn 凭借论文《Learning to Learn with Gradient...

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CVPR 2019 | 一个高阶张量搞定整个全卷积网络

对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务,当前最佳性能通常是通过卷积神经网络(CNN)取得的。有证据表明,这些方法成功背后的关键特征是过度参数化...

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不用挨个数数,DNN也能「一眼看出」目标数量

计算机能够完成很多数字任务。人类在分摊餐厅账单时都觉得很难算,但一台现代计算机能够在短短一秒钟内完成数百万次计算。然而,人类却拥有一种与生俱来的直观的数量感,这...

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