AI 科技评论按：这里是，AI研习社编译的 Two minutes paper 专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。...一个闻者伤心听者落泪的旧闻：人工智能在有限规则的 1V1 比赛中击败了一些人类顶级玩家，当时的奖金池是 2000 万美金。这是 AI 史上一个巨大的里程碑。我们注意观看当时的顶级玩家的表情。 ?...之后旁边的人员激动万分前来握手，我们的玩家脸上笑嘻嘻，心里···。心疼！人类玩家惨被 AI 虐杀，什么里程碑，人家只是个想要好好玩游戏的宝宝！你却对我使外挂？ ?...但是在 1V1 获胜后，下一个里程碑是在标准的 5V5 比赛中击败了人类团队。 ? 人工智能始终在通过自我对抗训练进行学习，每天如此，80% 的游戏是自己与自己对抗，20% 是与过去的自己对抗。...v=yEOEqaEgu94 （ AI 科技评论往期也有过详细的报道文章，具体请见 虽又击败了人类选手，但我们认为 OpenAI 的 5v5 DOTA AI 不过如此）
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在比赛的早期阶段，我努力提高基准模型的分数，但我找不到有用的在线资源，这就是我写这篇文章的原因。我想带你们踏上一段从头到尾的旅程，简要地向你们展示我所走的每一步，我的成绩几乎翻了一倍。...我经历了惨痛的教训，但最终还是用以下规范构建了一个初始模型： YoloV5-XL 图像的分辨率从3K调整为512 我知道这听起来很简单，一开始我也是这么想的。...这是一个微不足道的改进，但我想在这里传达的重点是，如果我以这个分辨率开始，我可能不会进一步提高我的分数。...这被称为“2 class filter”，比赛中的每个人都采用了这个方法，因为它大大提高了分数。我会在下一篇文章中介绍。...这就是ML的特点，并不是所有的技术都能以同样的方式使不同的模型受益。
概念 对抗样本是专门设计的输入，旨在欺骗机器学习 (ML) 模型，从而导致高置信度的错误分类。有趣的是这种方式对图像所做的修改虽然温和，但足以欺骗 ML 模型。...在这篇文章中，我想展示微小的变化如何导致灾难性的影响。下图总结了对抗性攻击的过程： 考虑上面的猫的图像，我们添加了一个小的扰动，经过计算使图像被高置信度地识别为柠檬。...更具体地说，我们将获取图像并计算相对于所需标签的损失（在本例中为“柠檬”）。我们获得输入图像计算的梯度，并将其乘以一些小的常数 epsilon。...输入的是我的猫的图像。它获取我的输入并打印出预测的类及其概率。...这个模型现在把我们的猫归类为柠檬的概率非常高，但我们可以清楚地看到图像在视觉上仍然是一只猫。 最后总结 如你所见，对抗性攻击非常简单和有趣。
我的结论的核心是： 尽管我提出很多问题，但我不认为我们需要放弃深度学习。...条纹模式与校车输出单元的激活紧密相关，后者反过来与一组低级特征相关，但在一个典型的图像识别深度网络中，没有一个由车轮、底盘、窗户组成的完整的校车典型。几乎所有欺骗神经网络的文献都利用了这一点。...我还指出： 显然，深度学习和无监督学习在逻辑上并不是对立的。深度学习主要用于带标签数据的有监督环境，但我们也可以通过其他途径，以无监督的方式来利用深度学习。 我的结论也是积极的。...我很想看看，目前有哪些无监督学习项目的案例能证明Marcus的说法是错误的。 我也很想看看。...用一种不同的方式反思目前大多数机器学习系统，它们只是不打算“跳出框框”思考。这对某些目的来说是可以的，但对其他目的却不行。如果想实现通用人工智能，机器的推断必须跳出这些框框，达到人类思考的宽度。
这本书的主要特点是，它不是普通的字母名称，如“三角形ABC”，它直接在文本中使用了微缩图片来表述。即三角形的图像。...Byrne这两种方式都用了，而我使用了以下这个公式：L'= Lal1-a，其中L'是文本中的线段的长度，L是原始的线段长度，l是所需的线段长度，a是介于0和1之间的某个数字。...之后，一些“叶子”以相同的方式生长。曲线的形状和特点是可调节的。 ? 结果不能说很满意，但我正在慢慢改进算法，希望达到最好的效果。无论如何，你可以用你选择的图片替换生成的首字母。...Byrne的书中没有任何三维几何体，只在简介中有平行六面体的图像。我也没有为它制作任何工具，但在某些地方，我想添加一些，所以我开始“Byrne化”11-13号书，用它实践一下新工具。...我还不知道如何能否自动化地解决这些问题，但我绝对想试一试，因为手工修复真的很无聊。 ? MetaPost可以在LaTeX中使用，也可以作为独立程序使用。
但我目前的信念是，反向传播，也即目前深度学习的工作方式，与大脑所做的完全不同，大脑是以不同的方式来获得梯度的。...我想说的是，很多研究人员都知道这个，但可能不是每个人都知道Alex的结果和Ilya之前在ImageNet图像识别竞赛上的工作相比错误率降低了一半。...我认为我们还需要别的东西，但我认为，在不久的将来，我们将会看到非永生计算机，它们的制造成本很低，它们必须通过学习来获取所有的知识，而且它们所需的能量很低。...你是愿意有一百万个标签错误的图像，还是愿意有一万个标签准确的图像？我有一个假设，重要的是标签和准确性之间的互信息量。...一旦学生看到标签和输入之间的关系，那么一个错误标签的错误性就很明显。所以如果它被随机地错误启用了也没关系，但是有一个相变，在这个相变中你必须让它足够好，学生们能明白这个道理。
这本书的主要特点是，它不是普通的字母名称，如“三角形ABC”，它直接在文本中使用了微缩图片来表述。即三角形的图像。...Byrne这两种方式都用了，而我使用了以下这个公式：L'= Lal1-a，其中L'是文本中的线段的长度，L是原始的线段长度，l是所需的线段长度，a是介于0和1之间的某个数字。...之后，一些“叶子”以相同的方式生长。曲线的形状和特点是可调节的。 结果不能说很满意，但我正在慢慢改进算法，希望达到最好的效果。无论如何，你可以用你选择的图片替换生成的首字母。...Byrne的书中没有任何三维几何体，只在简介中有平行六面体的图像。我也没有为它制作任何工具，但在某些地方，我想添加一些，所以我开始“Byrne化”11-13号书，用它实践一下新工具。...我还不知道如何能否自动化地解决这些问题，但我绝对想试一试，因为手工修复真的很无聊。 MetaPost可以在LaTeX中使用，也可以作为独立程序使用。
默认情况下，git仓库的信息显示在主要语言的logo旁边，但您可以进一步配置onefetch，以在支持的终端上使用图像、文本输入或完全不使用任何内容。...Github 链接，https://github.com/o2sh/onefetch coca v0.3.0发布： coca在一年前发布了上一个版本，在这之后我只是偶尔投入在这上面。...自从const generics的MVP版本稳定以来，我一直想发布一个新版本。这真的让coca大放异彩，但我总是想先补充一些别的东西。...www.reddit.com/r/rust/comments/t6npfj/announcing_coca_v030_allocationfree_data/ 发布 ds-transcriber 1.0.0 允许我向您展示...这是一个由DeepSpeech为基础的的crate，可以让你轻松获取麦克风录音，完全离线。有一些性能改进和错误修复。然而，大多数更改是为了使公共API更友好、更干净。
在这篇文章中，我想聊下 Python 最大的优势和不足，以不足为主，因为这些问题已经存在了许多年，而且其中有些导致了很多问题。这篇文章对 Python 的评价看起来非常负面。...前 言 在这篇文章中，我想聊下 Python 最大的优势和不足，以不足为主，因为这些问题已经存在了许多年，而且其中有些导致了很多问题。...更糟糕的是，我在使用 pip install 和 conda install 时遇到了不同的错误。Python 版本不同，错误也不同——我说的是小版本，如 3.7 vs 3.8。...而用 Python，上周的代码今天就不能用了。 我都准备好和他决斗了。但我突然就停住了，这家伙说得很有道理。 这个问题主要存在于库中，但这种快速变化且有破坏性的东西令人非常恼火。...我看不出来这些库有什么理由重写 / 重构。 是的，我明白。有时候，你不得不重构代码。代码是由不取得报酬的志愿者维护的，诸如此类。但我希望社区能更严肃地对待向后兼容性。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。 任务是这样的 当老板接近我的工位时，电脑就会自动切换屏幕 办公室的情况如下： ?...所以，反正老板就在身边，我就简单粗暴的拍摄了一段他的视频，然后把视频分解成大量的图像。 图像预处理 现在我有很多人脸图像了，但还不能拿它们来建立学习模型，必须要裁剪掉与脸部不相关的部分。...我使用ImageMagick来提取人脸，你可以用别的图像软件来做。 总之，最后我收集了大量的人脸图像，就像这样: ▼ ? 估计我是全世界拥有最多老板头像的人了，肯定比他爸爸妈妈要多的多。...在实践过程中，我发现OpenCV的图像精度不够高，虽然不影响识别，但我准备改用Dlib来提高精度，另外我想自己编写人脸检测训练模型。 网络摄像头获取的图像不够清晰，我准备换个摄像头。
我想提高网站的性能：静态 HTML 文件在 99% 的时候都比动态页面更快。...我是这么想的：“这听起来像是渐进增强，但用不着什么投入”。不幸的是，就像大多数听起来过于美好的事情一样，经过一些调查我发现它就是个坑。...用 Eleventy 从头开始 这时候我感觉有点不对劲——使用一个会大量推送客户端 JavaScript 的框架，却要删除所有 JavaScript 代码，这似乎是一种很复杂的网站构建方式。...我选择使用 Eleventy 来构建自己的网站，但我知道这种方法并不适合所有人——完全按照自己的意愿来构建某些东西可能是很麻烦的事情。...黑暗模式切换——虽然我可以只用 CSS 来实现，无需访问 cookies 或本地存储，但我没办法在页面之间保持设定的值。 我是否会在不久的将来在网站上加入 JavaScript 呢？
虽然模型和训练过程是固定的，但我们可以自由改进数据集并更改训练和验证数据分割。我们还可以添加新的图像，但在训练和验证分割中提交的图像组合必须小于10K。...-我从训练集中生成了大约 1M 的随机增强图像作为候选来源。 -数据评估电子表格用于跟踪不准确（错误分类的图像）并注释数据。...-对于预训练模型，我使用了在 ImageNet 上训练的 ResNet50。 -我使用 Annoy 包来执行近似最近邻搜索。 -每个错误分类的验证图像要检索的最近邻的数量是一个超参数。...下一步，我利用预训练模型提取图像嵌入，用于计算图像之间的余弦相似度，从而自动获取与验证集中错误分类图像相似的增强图像。 在这里，使用预训练模型进行一般特征提取是一种迁移学习方法。...我假设通过以这种方式获取增强图像，我们可以提高模型从分布的长尾学习模式的机会。
实际上我也想感谢 Jeff Dean 在这个想法的初期所提供的帮助。 我记得在 2014 年，有一次和 Jeff 吃了一顿午餐，他也分享了非常类似的看法。...谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 神经架构搜索与您之前的研究有何不同？ 这不同于我之前在计算机视觉领域的工作。这段研究经历源自一个想法，并且也在随时间成长。我也有过一些错误想法。...比如，我曾想自动化和重建卷积，但那是个错误的直觉想法。也许我应该接受卷积，然后使用卷积来构建其它东西？这对我来说是一个学习过程，但不算太坏。...我认为人们会使用 GAN 来生成更好的图像，但我不认为人们会使用 GAN 来生成更好的架构。 迁移学习在 AutoML 技术中扮演怎样的角色？ 迁移学习有两种类型。...因为现在的搜索空间中具有某些先验的知识，所以即使我们宣称我们用 AutoML 做一切工作，特定的先验知识元素仍会进入搜索空间。我认为这还不够理想，我也想研究这个问题。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。...所以，反正老板就在身边，我就简单粗暴的拍摄了一段他的视频，然后把视频分解成大量的图像。 2.图像预处理 现在我有很多人脸图像了，但还不能拿它们来建立学习模型，必须要裁剪掉与脸部不相关的部分。...我使用ImageMagick来提取人脸，你可以用别的图像软件来做。 总之，最后我收集了大量的人脸图像，就像这样: ▼ 估计我是全世界拥有最多老板头像的人了，肯定比他爸爸妈妈要多的多。...在实践过程中，我发现OpenCV的图像精度不够高，虽然不影响识别，但我准备改用Dlib来提高精度，另外我想自己编写人脸检测训练模型。 网络摄像头获取的图像不够清晰，我准备换个摄像头。
当我们创建类的新示例Processor时，我们抓取video和canvas元素然后从画布中获取2D上下文。...最终我们只是采用了 Mozilla团队描述 的方法，也就是将每个RGB估值器设置为其中所有3个的平均值。随后我们更新图像数据数组中的这些值，并将更新后的版本写入到上下文中。...一个接近实际的例子：分析和利用视频的细节 这里我想与大家分享一下Phil痛苦——2015年以来，他一直任职于Demuxed 公司。...但我本人却并未利用机器学习实现什么酷炫的优化。...这里我想强调的是：我不是数据科学家，这是我第一次亲自使用Tensorflow。尽管使用机器学习搭建视觉分析框架并进行实时分析看上去非常酷炫，但这一切真的能在实际案例当中起到决定性关键作用吗？
现如今，我用我的 MacBook Air (M1) CPU 就能运行这个实现，而且只用了 90 秒（实现了大约 3000 倍的加速）。...但我确信还有其他影响精确复现的原因，如这篇论文对权重初始化方案的描述有点过于抽象；PDF 文件中可能存在一些格式错误（小数点、平方根符号被抹掉等等）。...最后，该论文使用了「牛顿法的特殊版本，该版本使用了 Hessian 的正对角近似」。但我只用了 SGD，因为它明显更简单。而且，论文作者表示，「这种算法被认为不会带来学习速度的巨大提升」。...总的来说，如果我回到 1989 年，我将把错误率降低 60%（把错误数从 80 降到 30 个），测试集的总错误率仅为 1.5%。...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 往期推荐 ICCV2021涨点神器：新方式在视觉类领域提升精度（附源代码） ResNet
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