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用户1908973

NORL(near-optimal representation learning for hierarchical RL)

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用户1908973

面试论文:cpc-hrl 很难

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/efficient-hrl

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用户1908973

CPC(representation learning with contrastive predctive coding)

摘要: 监督学习在很多应用方面有了巨大的进步,但是非监督学习却没有如此广的应用,非监督学习是人工智能方面非常重要也非常具有挑战性的领域。这篇论文提出了 cons...

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用户1908973

GAIL(Imitating driver behavior with GAN)

精确预测和仿真人们驾驶行为在人工智能系统中尤为重要。传统模型采用简单的参数化模型和行为克隆。论文提出了一个新的方法来解决先验分布中的连续误差问题,可以使得在存在...

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用户1908973

Tracking Emerges by Colorizing Videos

Carl Vondrick , Abhinav Shrivastava , Alireza Fathi , Sergio Guadarrama ,Kevin M...

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用户1908973

awesome-self-supervised-learning papers

https://github.com/jason718/awesome-self-supervised-learning

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用户1908973

beta tcvae实验结果图

最新相关论文 https://github.com/crslab/CHyVAE

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用户1908973

disentangled-representation-papers

https://github.com/sootlasten/disentangled-representation-papers

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用户1908973

vae 相关论文 表示学习 2

https://arxiv.org/pdf/1804.02086.pdf Structured Disentangled Representations

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用户1908973

人工智能任务的分类 (智力发展简单梳理)

为了实现AI-Complete(AI-Hard,AI完全)问题,我们需要一些测量方法,最著名的测量方法当属图灵测试。一个可以解决AI完全问题的机器应该在必要辅助...

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用户1908973

计算机进行通用学习的原理、方法和工程模型 完整中文版

https://www.researchgate.net/publication/323915356_jisuanjijinxingtongyongxuexid...

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用户1908973

vae 相关论文 表示学习 1

05 Nov 2016 (modified: 18 Apr 2017)ICLR 2017 conference submissionReaders: Ever...

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用户1908973

互信息论文笔记

https://github.com/topics/mutual-information

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用户1908973

PC 预测编码 论文

Representation Learning with Contrastive Predictive Coding https://arxiv.org/pdf...

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用户1908973

声音图片 多感知论文

In this work, we show that a model trained to predict held-out sound from video ...

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用户1908973

预测编码 笔记

The main intuition behind our model is to learn the representations that encode ...

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用户1908973

Unsupervised Learning of Latent Physical Properties Using

https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-proper...

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用户1908973

图像结构样式分开生成的生成模型论文代码

Generative Image Modeling using Style and Structure Adversarial Networks

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用户1908973

keras中文doc之三

前面介绍了keras文档一二 keras中文文档, keras中文-快速开始Sequential模型

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用户1908973

keras中文-快速开始Sequential模型

模型需要知道输入数据的shape,因此,Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数,后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape...

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