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RoboNet的大规模机器人学习数据集

将数据驱动的方法应用于机器人技术不仅需要开发强大的强化学习方法,还需要访问大型多样的机器人数据集。 不幸的是,事实证明,在强化学习和机器人技术中设计和采用大型数据集具有挑战性。 这项工作的协作性质使我们能够轻松地在各种实验室设置中跨各种对象,机器人硬件和摄像机视点捕获各种数据。 ? 收集RoboNet RoboNet包含1500万个视频帧,这些视频帧是由在桌面环境中与不同对象进行交互的不同机器人收集的。每帧都包括机器人相机记录的图像,手臂姿势,传感器读数以及抓取器状态。 在每次试验之间,采集环境(包括摄像机视图,桌子或垃圾箱的外观以及机器人前面的对象)会有所不同。由于收集是完全自主的,因此可以在多个机构之间廉价地收集大量款项。 我们如何使用RoboNet? 在收集了多样化的数据集之后,我们将通过实验研究如何将其用于使一般技能学习转移到新环境中。

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    利用GPU和Caffe训练神经网络

    本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程,介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法,如何将模型应用于新数据,以及如何将网络图和训练权值可视化。 我们还关注将模型应用于新数据,以及如何将网络图(network graph)和训练得到的权值可视化。限于篇幅,本文不会解释所有的细节。另外,简单的代码比一千多字的话更有说服。 第三个prototxt文件(model_prod.prototxt)指定应用于它的网络。 在将数据加载到LMDB时,你可以看到个别案例或特征向量存储在Datum的对象上。整型数据被存储在(字节串格式)data中,浮点型数据存储在float_data中。 在将Datum存储到LMDB之前,你需要将对象序列化成一个字节的字符串表示。 总结 对我来说,掌握Caffe是一个令人惊讶的非线性体验。

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    利用GPU和Caffe训练神经网络

    【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程,介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法,如何将模型应用于新数据,以及如何将网络图和训练权值可视化 我们还关注将模型应用于新数据,以及如何将网络图(network graph)和训练得到的权值可视化。限于篇幅,本文不会解释所有的细节。另外,简单的代码比一千多字的话更有说服。 第三个prototxt文件(model_prod.prototxt)指定应用于它的网络。 在将数据加载到LMDB时,你可以看到个别案例或特征向量存储在Datum的对象上。整型数据被存储在(字节串格式)data中,浮点型数据存储在float_data中。 在将Datum存储到LMDB之前,你需要将对象序列化成一个字节的字符串表示。 总结 对我来说,掌握Caffe是一个令人惊讶的非线性体验。

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    清华大学图神经网络综述:模型与应用

    引言 图是一种数据结构,它对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于图结构的强大表现,用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。 如何将 CNN 应用于图结构这一非欧几里德空间,成为 GNN 模型重点解决的问题。 ? ▲ 图1. 注意机制。Graph Attention Network 致力于将注意机制应用在图中的信息收集阶段。 门机制。这些变体将门机制应用于节点更新阶段。 Gated graph neural network 将 GRU 机制应用于节点更新。 NLNN 总结了很多种基于自注意机制的方法。GN 提出了更加通用的模型,能够总结概括几乎所有文中提到的框架,并且拥有更加灵活的表示能力、易于配置的块内结构以及易于组合的多模块架构。 ? ▲ 图3.

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    Reformer: 高效的Transformer

    对于使用大型上下文窗口的应用程序,存储多个模型层的输出的内存需求很快变得非常大(从只有几层的 GB 字节到有数千层的模型的 TB 字节)。 注意机制的问题 当将 Transformer 模型应用于非常大的文本序列时,第一个挑战是如何处理注意层。 然后将注意机制放在这些更短的块(以及它们的相邻块以覆盖溢出)中,从而大大减少了计算负载。 ? LSH应用于序列,然后按key的哈希和块排序。注意应用于单个块及其近邻。 内存的问题 虽然 LSH 解决了注意的问题,但仍然存在一个内存的问题。 按照我们公开研究的传统,我们已经开始探索如何将应用于更长的序列,以及如何改进位置编码的处理。

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    ·图神经网络综述:模型与应用

    引言 图是一种数据结构,它对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于图结构的强大表现,用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。 如何将 CNN 应用于图结构这一非欧几里德空间,成为 GNN 模型重点解决的问题。 ? ▲ 图1. 注意机制。Graph Attention Network 致力于将注意机制应用在图中的信息收集阶段。 门机制。这些变体将门机制应用于节点更新阶段。 Gated graph neural network 将 GRU 机制应用于节点更新。 NLNN 总结了很多种基于自注意机制的方法。GN 提出了更加通用的模型,能够总结概括几乎所有文中提到的框架,并且拥有更加灵活的表示能力、易于配置的块内结构以及易于组合的多模块架构。 ?

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    AI综述专栏|多模态学习研究进展综述

    多模态表示学习:主要研究如何将多个模态数据所蕴含的语义信息数值化为实值向量。 2. 模态间映射:主要研究如何将某一特定模态数据中的信息映射至另一模态。 3. 协同学习:主要研究如何将信息富集的模态上学习的知识迁移到信息匮乏的模态,使各个模态的学习互相辅助。典型的方法包括多模态的零样本学习、领域自适应等。 (一)多模态表示学习 表示学习的目的是将被研究对象(结构化数据、图像、视频、语音、文本等)中所蕴含的语义信息抽象为实值向量。当多个模态共存时,我们需要同时从多个异质信息源提取被研究对象的特征。 [10]提出了一种基于成对关系导向的端对端深度哈希编码方法,并将其应用于跨模态检索问题中。[11]中提出了一种基于层次化多模态LSTM的密集视觉-语义嵌入方法。 山东大学聂礼强教授和腾讯AI实验室刘威研究员提出基于空间和通道注意机制的图像标注算法[24],该方法能够在卷积神经网络中对生成标注的上下文进行动态建模,从而确定注意机制关注的位置和对象

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    「精益企业」支持原则,价值观,思维方式,实施指南和领导角色

    我们如何将敏捷实践从团队扩展到计划和业务部门以及整个企业,以提供更好的结果? 我们如何围绕价值组织人,以便我们的计划有效地提供它并避免传统功能结构中固有的延迟? 精益企业的五大核心竞争 SAFe 4.6版增加了精益企业的五大核心竞争,现在是理解和实施SAFe的主要镜头。 业务解决方案和精益系统工程能力描述了如何将精益敏捷原则和实践应用于大型复杂软件应用程序和网络物理系统的规范,开发,部署和发展。 它通过一个或多个价值流围绕价值流组织发展。 投资组合SAFe通过投资组合战略和投资资金,敏捷投资组合运营和精益治理的原则和实践提供业务敏捷性。 在大型企业中,可能存在多个SAFe组合。学到更多。 ? 但是,由于SAFe是一个框架,企业可以将更大的跨越调色板中的任何元素应用于Essential SAFe。

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    Deepmind的RFA:transformers的Softmax注意机制最新替代

    什么是注意机制?为什么RFA比Softmax更好? 这种注意也被称为softmax注意,因为它使用softmax激活函数将Q和K的缩放点积转化为注意的相对测量,即a,其中每一个单词将分享一个比例的注意,然后总和为1(或100%)。 为什么Softmax的注意机制不够好? 在一个典型的transformer中,部署多头注意来解压缩更复杂的语言模式。 在谷歌Deepmind的论文中,他们演示了如何将同样的方法应用于近似弧余弦核。 与softmax一样,RFA本身并不考虑输入句子中的位置距离。 在Deepmind的谷歌论文中,他们讨论了如何将递归神经网络的灵感应用于RFA,从而使单词的重要性根据它们在句子中的相对位置呈指数衰减。

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    Tensorflow入门教程(三十二)——Non-Local VNet3D

    近年来,自注意机制已经广泛应用于自然语言处理中,今天我将分享一下如何将自注意机制应用在图像分割任务中。 2017年,google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意(self-attention)机制来学习文本表示。 自注意机制也成为近期的研究热点,并在各种NLP任务上进行探索。 2、Non-local Neural Networks 2018年由王小龙,何凯明发表的《Non-local Neural Networks》论文是将自注意机制应用在计算机视觉领域的开山之作。 这里就简单说一下论文的核心思想:在计算机视觉中卷积操作是在局部区域进行特征提取操作的,然后再通过不断堆叠多个卷积层和下采样层(池化层或卷积层)模块来形成在更大的感受野上进行特征提取操作,但这存在3个不足

    50820

    堪比当年的LSTM,Transformer引燃机器学习圈:它是万能的

    有趣的是,这篇论文正是对 Transformer 核心注意机制新颖性的驳斥:Transformer 中的注意机制等价于 Hopfield 网络中的更新规则。 Transformer 的强大主要归功于其中的注意机制。注意机制在 NLP 领域的应用最早可以追溯到 2014 年 Bengio 团队将其引入神经机器翻译任务,但那时模型的核心架构还是 RNN。 半年过去,越来越多的工作开始探索如何将 Transformer 应用于计算机视觉等其他领域,最近更是出现了「Transformers are all you need」、「Transformers are Long_short-term_memory) 2020 年 2 月,LSTM 提出者 Jürgen Schmidhuber 撰文综述了 LSTM 的十年发展史,介绍了它在机器翻译、语音识别、机器人学、时序预测、聊天机器人等多个领域的应用 现在,许多研究又将它应用于时序预测、音乐生成、图像分类等跨界任务中。在 Papers with Code 最近发布的 Transformer 应用十大新任务中,过去都有着 LSTM 的活跃身影。

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    深度学习新应用:在PyTorch中用单个2D图像创建3D模型

    如何将应用于 3D 图像问题中呢?文本通过探索,将深度学习扩展到了单个 2D 图像的 3D 重建任务中,并成功实现了这一应用。 将该架构拓展到学习紧凑形状知识是将深度学习应用于 3D 数据的最有前景方法。 ? CNN 编码深度形状先验知识 3D 数据表征 ? 劣势:容易浪费,要在细节和资源(计算、内存)之间好好权衡。 几何形式:不能直接应用 CNN ? 椅子的点云表征 多边形网格:是三维空间中定义对象表面的顶点、边和面的集合。 点云:3D 坐标(x,y,z)中点的集合,这些点一起形成了与 3D 对象形状类似的云。点的集合越大,获得的细节就越多。同一组顺序不同的点表示同样的 3D 对象。 因此我们将学习从单个图像到点云的多个 2D 投影的映射,将一个视角的 2D 投影定义为:2D projection == 3D coordinates (x,y,z) + binary mask (m)

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    一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?

    与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 集成大体上是指平均多个已训练模型的输出以进行预测。这种简单的方法非常适合提高测试时的性能,然而它在推理过程中会慢 N 倍(其中 N 表示模型数量)。 在知识蒸馏中,小模型(学生模型)通常是由一个大模型(教师模型)监督,算法的关键是如何将教师模型的知识迁移给学生模型。 尽管没有足够的基础理论支持,但知识蒸馏已被证明是一种非常有效的技巧。 作者将经过训练的 VIT 的自注意头输出可视化。这些注意力图说明模型自动学习特定于类的特征,导致无监督的对象分割,例如前景与背景。 XCiT:互协方差图像 Transformer 另一个是最近的架构 XCiT,旨在修改 ViT 的核心构建 block:应用于 token 维度的自注意。 XCiT 架构。

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    一文梳理视觉Transformer:与CNN相比,ViT赢在哪儿?

    与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 集成大体上是指平均多个已训练模型的输出以进行预测。这种简单的方法非常适合提高测试时的性能,然而它在推理过程中会慢 N 倍(其中 N 表示模型数量)。 在知识蒸馏中,小模型(学生模型)通常是由一个大模型(教师模型)监督,算法的关键是如何将教师模型的知识迁移给学生模型。 尽管没有足够的基础理论支持,但知识蒸馏已被证明是一种非常有效的技巧。 作者将经过训练的 VIT 的自注意头输出可视化。这些注意力图说明模型自动学习特定于类的特征,导致无监督的对象分割,例如前景与背景。 XCiT:互协方差图像 Transformer 另一个是最近的架构 XCiT,旨在修改 ViT 的核心构建 block:应用于 token 维度的自注意。 XCiT 架构。

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    GNN 模型在生物化学和医疗健康中的典型应用

    蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteractions,PPI)记录了两个或多个蛋白质之间的物理联系, 这种联系可以很自然地用图的形式表示。 图神经网络模型具有强大的图表示学习能力,已被应用于许多生物化学和医疗健康应用中,包括药物开发与发现、药物相似性整合、复方药物副作用预测、药物推荐和疾病预测。 通常来说,分子可以是任意大小和形状的,所以前馈网络和卷积神经网络等深度学习方法不能直接应用于分子数据。 接下来介绍如何将蛋白质表示为图,并介绍蛋白质相互作用界面预测的方法。 将蛋白质表示为图 image.png 03 药物-靶标结合亲和预测 开发一种新药通常既耗时又昂贵。 药物–靶标结合亲和预测任务是推断给定的药物对与靶标之间的结合强度,可以将其视为一项回归任务。在药物–靶标亲和预测任务中,经常涉及的靶标主要有4 种,即蛋白质、疾病、基因和副作用。

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    BERT适应业务遇难题?这是小米NLP的实战探索

    在尝试将 BERT 模型应用于意图识别任务时,如何将槽位标签特征合适地与 BERT 模型结合起来就成为一个需要解决的重要问题。 由于每个位置可能有多个槽位标签,我们需要对槽位嵌入进行池化操作,这里我们采用了槽位注意机制对多个槽位嵌入进行加权求和。 经过槽位注意之后,多个槽位嵌入被加权平均为一个槽位向量 S。 ? 然后,我们使用融合门控机制对文本向量 Q 和槽位向量 S 进行融合,得到融合后的向量 F。 由于推理性能限制,集成模型无法直接应用于线上判不停业务。 首先,如何将非文本特征尤其是外部知识特征更有效地融入 BERT 模型之中,是一个值得深入研究的问题。

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