论文:《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》
众所周知,GitHub是我们程序员在上班或者学习的时候经常会逛的一个地方[手动狗头],而且如果我们想参与开源项目的话,GitHub也是一个很好的平台。
安妮 编译自 O’Reilly 量子位出品 | 公众号 QbitAI 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的概念以来,GAN呈现出井喷式发展。 这篇发布在O’Reilly上的文章中,作者向初学者进行了GAN基础知识答疑,并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成:Jon Bruner是O
带权图:边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权。
机器之心报道 作者:吴欣 不久之前,CVPR 2018 论文接收列表公布。据机器之心了解,上海交通大学电子系人工智能实验室倪冰冰教授课题组有 6 篇论文入选,本文对这几篇论文做了简介,更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。 CVPR 2018 论文接收列表:http://cvpr2018.thecvf.com/files/cvpr_2018_final_accept_list.txt Paper 1:《Fine-grained Video Captioning for Sports Narrative》
关于自然语言生成(NLG)的论文之前也和大家分享了很多,那么本次文章对前面的论文分析做一下整合,除此之外又新增了几篇方便大家对比阅读。如果想看全部的你也可以访问作者的GitHub,这个上面比较全喲。
目前,已经有各种类型的预训练架构,包括自编码模型(例如BERT),自回归模型(例如GPT)和编码器-解码器模型(例如T5)。然而,没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务(自然语言理解(NLU),无条件生成和有条件生成)都表现最佳。 本文主要贡献:
编者按:EMNLP 2019正于11月3日至11月7日在中国香港举办。本届 EMNLP 大会中,微软亚洲研究院共21篇论文入选,涵盖预训练、语义分析、机器翻译等研究热点。本文为大家介绍其中的7篇精选论文。
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。本文将从无监督学习的基本概念开始再进一步简述无监督学习的各个基础算法及其优缺点。本文作者为专注机器人与视觉研究的 e-Lab 的研究者 Eugenio Culurciello。 如今深度学习模型都需要在大规模的监督数据集上训练。这意味着对于每一个数据,都会有一个与之对应的标签。在很流行的 ImageNet 数据集中,其共有一百万张带人工标注的图片,即 1
MMDialog,这个由北大&微软最新发布的英文数据集,包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。
今天介绍斯坦福大学和Google Brain团队在ICLR2020的论文,该研究提出ELECTRA语言模型,它是一种新型预训练方法,其关键点在于将预训练文本编码器作为标识符而非生成器,来处理现存语言模型的问题。
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
本文详细介绍了生成对抗网络(GAN)的知识,并用其变换人脸,并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性(如年龄、微笑等)的人脸。
大数据文摘授权转载自将门创投 作者:seven_ 电影《盗梦空间》中有这样一句非常经典的台词: “世上最具有可塑性的寄生虫是什么?是人类的想法。人类大脑中一个简单的想法,就可以建立一座庞大的城市。有时一个想法也可以改变世界,并改写一切规则,这就是我为什么要从梦中把它盗取出来的原因”。 人类脑海中迸发出的想法,具有非常强大的可塑性和创造力,有时可以影响世界,甚至改变世界。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2303.09553 项目主页: https://www.camel-ai.or
精选 6 篇来自 EMNLP 2018、COLING 2018、ISWC 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作,带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。
使用命令sudo apt install build-essential,该命令将安装一堆新包,包括gcc,g ++和make。 要验证GCC编译器是否已成功安装,可以使用gcc -v命令打印GCC版本:
中山大学、联想的研究团队推出了ConsistentID,可在细粒度多模态面部提示下,仅利用单张参考图像生成多样的肖像,且保持五官的一致性。
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型,探讨它们在不同应用场景下的优缺点,并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外,我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。
用户通过这个系统做成了一件事情,这是以目标为导向的,比如用户通过ATM机取钱,那么取钱就称为一个用例
1.DreamSync: Aligning Text-to-Image Generation with Image Understanding Feedback
书接上文,我们已经学习了 Linux 中的编辑器 vim 的相关使用方法,现在已经能直接在 Linux 中编写C/C++代码,有了代码之后就要尝试去编译并运行它,此时就可以学习一下 Linux 中的编译器 gcc/g++ 了,我们一般使用 gcc 编译C语言,g++ 编译C++(当然 g++ 也可编译C语言),这两个编译器我们可以当作一个来学习,因为它们的命令选项都是通用的,只是编译对象不同。除了编译器相关介绍外,本文还会库、自动化构建工具、提权等知识,一起来看看吧
在计算机科学中,人工神经网络由成千上万个以特定方式连接的节点组成。节点通常分层排列; 它们的连接方式决定了网络的类型,最终决定了网络在另一网络上执行特定计算任务的能力。传统的神经网络可能看起来像这样:
本文,乃是反编译(逆向)首战,在此,特意记录过程中遇到的点点滴滴问题,如有不足之处,欢迎指正~
在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @LUOHAO。本文提出的模型名为 CycleGAN,作者希望在不借助 paired example 情况下,来实现图片的风格转换。 如果你对本文工作感兴趣,点击底部的阅读原文即可查看原论文。 关于作者:罗浩,浙江大学博士研究生,研究方向为计算机视觉和深度学习,现为旷视科技(Face++)的 research intern。 ■ 论文 | Unpaired Image-to
生成式对抗网络(GANs)是深度学习中最热门的话题之一。 生成式对抗网络是一类用于无监督学习算法的人工算法,由两个神经网络组成的系统实现:
镭速2.0版本即将发布,在这里给大家介绍2.0版本新增的两个重要功能,“分享下载”和“邀请上传”。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注!
有些事情总是在所难免的,嗯,比如重装系统,作为学计算机的当然不用困扰重装系统这种事情喽,然而重装系统之后的开发环境确实让人头疼。有些软件你使用起来熟练了,但未必一定记得是怎么安装和配置的,比如git,emmmmm……写一篇mark一下吧。 安装git 下载地址 启动安装 配置git git config --global user.email "raphael_li@live.com" git config --global user.name "raphaelli" 配置ssh公钥链接ssh git自身
今天我们要来探究的内容是一个或者多个源文件(.c)是如何变成一个可执行程序(.exe)的,博主将在Linux环境gcc编译器中进行分步演示,让你深入理解程序环境。
CollaGAN: Collaborative GAN for Missing Image Data Imputation 论文摘要:
1.Open-Vocabulary SAM: Segment and Recognize Twenty-thousand Classes Interactively
【导读】你一定记得非常热门的加州大学伯克利分校在CVPR2017上提出的图片翻译 pix2pix,它使用GAN方法可以将白马“转化”为斑马,可以把积木“转化”为建筑,可以把线条“转化”为猫咪、鞋子、挎包,可以把白天转化为黑夜。而最近伯克利AI研究实验室与Adobe公司朱俊彦等人提出新的BicycleGAN,解决pix2pix生成图像模式单一的问题,比如BicycleGAN可以跟你给出的一张鞋的草图在保持确定的前提下,生成出各式各样不同纹理风格的图像。 朱俊彦同时也是pix2pix的第二作者。 ▌视频 --
easyURL [url]http://www.easyurl.net/[/url] easyURL支持自定义关键字,可以监测链接点击情况。还能使用OpenID收藏网页书签和标签。
本文介绍了3D人体姿态估计的算法和当前研究现状,重点介绍了基于深度学习的三维姿态估计的算法,包括整体流程、网络结构和算法的改进。同时,文章还对目前存在的商业和开源软件进行了介绍和分类,并展望了未来的研究方向和可能的挑战。
作者丨庄佩烨、马里千、Sanmi Koyejo、Alexander Schwing 如何让 GAN 生成可控制表情和视角的3D人脸视频?来自UIUC、ZMO.AI、Stanford和Google的研究者提出可控神经辐射场(Controllable Radiance Fields,CoRF),在保证生成动态的人脸同时,可以实现多角度同时渲染视频。ZMO.AI 是国内内容生成初创公司,专注于 AI 文字生成内容创作平台“ Yuan 初”的搭建。该论文已被 3DV 2022 接收。 项目主页:https://p
编者按:AAAI 2020中微软亚洲研究院有29篇论文入选,本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题,如果你不能去到大会现场,先来看看这些精选论文吧。
编者按:AAAI 2020 明天将在纽约开幕,然而这次的情况有些许不同,许多国内的小伙伴因疫情影响无法到现场参加会议。各位小伙伴在家中做好日常防护的同时,是时候开启“云参会”模式啦。本届 AAAI 中微软亚洲研究院有29篇论文入选,本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题,如果你不能去到大会现场,先来看看这些精选论文吧。
AAAI 2020 已经在纽约开幕,然而这次的情况有些许不同,许多国内的小伙伴因疫情影响无法到现场参加会议。各位小伙伴在家中做好日常防护的同时,是时候开启“云参会”模式啦。本届 AAAI 中微软亚洲研究院有29篇论文入选,本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题,如果你不能去到大会现场,先来看看这些精选论文吧。
Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。
$ ld a.o b.o -e main -o ab // -e main 表示将main函数作为程序入口
选自arXiv 作者:Richard Zhang等 机器之心编译 参与:李泽南 UC Berkeley 的研究人员近日推出了一种利用深度学习对黑白图像进行实时上色的模型,并开源了相关代码。该研究的论文将出现在 7 月 30 日在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2017 计算机图像和交互技术大会上。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1705.02999 Demo 和代码链接:https://richzhang.github.io/ideepcolor/ 在计算机图形学领域中,一直存在两种
torch.meshgrid()的功能是生成网格,可以用于生成坐标。函数输入两个数据类型相同的一维张量,两个输出张量的行数为第一个输入张量的元素个数,列数为第二个输入张量的元素个数,当两个输入张量数据类型不同或维度不是一维时会报错。
如果你没能亲临CVPR(IEEE国际计算机视觉与模式识别会议)的现场,无需担心。本文将列出广受关注的前十篇论文,包括深度伪造、面部识别、重建等话题。
ECCV 2020已圆满落幕。会议收到了1360篇论文投稿,其中包含104篇Oral论文、160篇Spotlight论文和1096篇Poster论文。为了更好地了解ECCV 2020的会议内容,来自深度学习专业的博士生Yassine Ouali整理了论文投稿的数据,并从以下五大主题总结了一些取得突破性成就的论文,对其进行了简要概述:
现在给定一个只由字符 ‘D’ 和 ‘I’ 组成的 秘密签名。 ‘D’ 表示两个数字间的递减关系,‘I’ 表示两个数字间的递增关系。 并且 秘密签名 是由一个特定的整数数组生成的,该数组唯一地包含 1 到 n 中所有不同的数字(秘密签名的长度加 1 等于 n)。 例如,秘密签名 “DI” 可以由数组 [2,1,3] 或 [3,1,2] 生成,但是不能由数组 [3,2,4] 或 [2,1,3,4] 生成,因为它们都不是合法的能代表 “DI” 秘密签名 的特定串。
前言 最近看完了 LSTM 的一些外文资料,主要参考了 Colah 的 blog以及 Andrej Karpathy blog的一些关于 RNN 和 LSTM 的材料,准备动手去实现一个 LSTM 模型。代码的基础框架来自于 Udacity 上深度学习纳米学位的课程(付费课程)的一个 demo,我刚开始看代码的时候真的是一头雾水,很多东西没有理解,后来反复查阅资料,并我重新对代码进行了学习和修改,对步骤进行了进一步的剖析,下面将一步步用 TensorFlow 来构建 LSTM 模型进行文本学习并试图去生
加密哈希的作用是创建一个唯一的指纹或标识,用于表示输入数据。无论输入数据有多大或多小,哈希函数都会生成相同长度的哈希值。这意味着即使输入数据发生微小的改变,生成的哈希值也会完全不同。
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