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无监督学习

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每类13张标注图就可从头学分类器,DeepMind新半监督模型超越AlexNet

DeepMind 近期的一项研究利用对比预测编码(Contrastive Predictive Coding,CPC)来解决这一难题,该方法是一种从静止图像中抽...

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颠覆传统计算架构:光神经网络硬件登上Nature

光纤以光的形式传输数据,是现代远程通信网络的支柱。但在分析这种数据时,我们需要把光转换为电子,然后用电子方法进行处理。光学曾被认为是一种潜在计算技术的基础,但由...

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AAAI 2019 | 谷歌提出以无监督方式从单目视频中学习的结构化方法(附开源代码)

对自主机器人来说,感知场景的深度是一项重要的任务——准确估计目标离机器人有多远的能力对于避开障碍、安全规划以及导航来说至关重要。虽然可以从传感器数据(比如 LI...

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学界 | 联合学习离散句法结构和连续词表征的无监督方法

数据标注是监督学习方法应用于许多问题的主要瓶颈。因此,直接从无标签数据中学习的无监督方法显得越来越重要。对于与无监督句法分析相关的任务来说,离散生成模型近年来占...

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资源 | 源自斯坦福CS229,机器学习备忘录在集结

项目地址:https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

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学界 | 最大化互信息来学习深度表示,Bengio等提出Deep INFOMAX

在意识层面上,智能体并不在像素和其他传感器的层面上进行预测和规划,而是在抽象层面上进行预测。因为语义相关的比特数量(在语音中,例如音素、说话者的身份、韵律等)只...

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学界 | 优于VAE,为万能近似器高斯混合模型加入Wasserstein距离

使用生成式隐变量模型的无监督学习提供了一种强大且通用的方法来从大型无标签数据集中学习潜在的低维结构。通常训练该模型的两种最常见的技术是变分自编码器(VAE)[1...

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CVPR 2018 | Spotlight 论文:非参数化方法实现的极端无监督特征学习

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深度 | 当前最好的词句嵌入技术概览:从无监督学习转向监督、多任务学习

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入门 | 从线性回归到无监督学习,数据科学家需要掌握的十大统计技术

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资源 | 从变分边界到进化策略,一文读懂机器学习变换技巧

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学界 | 面向无监督任务:DeepMind提出神经离散表示学习生成模型VQ-VAE

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在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN

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教程 | 无监督学习中的两个非概率模型:稀疏编码与自编码器

机器之心整理 作者:Ruslan Salakhutdinov 参与:Smith 「无监督学习」(Unsupervised Learning)现在已经成为深度学习...

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CVPR 2018 | 商汤科技提出GeoNet:用无监督学习感知3D场景几何

选自arXiv 作者:Zhichao Yin等 机器之心编译 参与:Panda 有效的无监督学习方法能缓解对有标注数据的需求,无监督学习技术与视觉感知领域的结合...

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学界 | MIT提出像素级声源定位系统PixelPlayer:无监督地分离视频中的目标声源

选自arxiv 作者:Hang Zhao、Chuang Gan、Andrew Rouditchenko、Carl Vondrick Josh McDermott...

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教程 | 简述表征句子的3种无监督深度学习方法

选自Medium 作者:yonatan hadar 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了三种用于表征句子的无监督深度学习方法:自编码器...

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深度 | 搜寻失落的信号:无监督学习面临的众多挑战

选自giorgiopatrini.org 作者:Giorgio Patrini 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南、蒋思源 ? 无监督特征学习的当前趋势概览:回...

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深度 | Yoshua Bengio AIWTB大会解读深度生成模型:让机器具备无监督学习能力

机器之心报道 演讲者:Yoshua Bengio 参与:吴攀、蒋思源 面向开发者的世界上最大的人工智能主题在线演讲与对话大会 AI WITH THE BEST(...

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从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状

选自Medium 机器之心编译 参与:Nurhachu、蒋思源、吴攀 无监督学习是深度学习的圣杯。它的目的是希望能够用极少量且不需要标注的数据训练通用系统。本文...

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