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【Science重磅】DeepMindGQN,无监督学习展现3D场景

---- 新智元编译 来源:Science,DeepMind编辑:闻菲、肖琴【新智元导读】DeepMind今天在Science发表论文,提出(Generative Query Network 我们最新发表在Science的论文提出了(GQN):这个模型能从一个场景的少量2D照片中重新3D表示,并且能从新的摄像头视角将它渲染出来。? DeepMind的这套视觉系统,也即(GQN),使用从不同视角收集到的某个场景的图像,然后关于这个场景的抽象描述,通过一个无监督的表示学习过程,学习到了场景的本质。 Ali Eslami解读在这篇发表于《科学》(Science)的最新论文中,我们提出(Generative Query Network,GQN)。 表示将agent的观察结果作为输入,并一个描述基础场景的表示(向量)。然后,从先前未观察到的角度来预测(“想象”)场景。?Agent从不同视角观察训练场景?

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DeepMind最新Science论文提出GQN

在 DeepMind 最新发表在顶级期刊 Science 的论文《Neural scene representation and rendering》中,计算机通过「 GQN」也拥有了这种空间推理能力 在这项发表在 Science 的研究中,DeepMind 引入了(Generative Query NetworkGQN)的框架,其中机器通过到处走动并仅在由它们自己获取的数据中训练来感知周围环境 GQN 模型由两部分构:一个表征以及一个。表征将智能体的观察作为输入,并一个描述潜在场景的表征(向量)。然后从之前未观察过的视角来预测(想象)该场景。? GQN 的表征可以学习计数、定位和分类目标,并且不需要任何目标级的标注。即使它的表征可能是很小的,GQN 在视角的预测也能达到很高的准确率,几乎和真实场景无法分辨。 为此,我们引进了(Generative Query Network GQN),机器在这个框架中将学习如何仅使用自己的传感器表征场景。

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    DeepMind发布新算法:GQN,可将2D照片渲染3D模型

    谷歌子公司DeepMind发布了一种新型计算机视觉算法,可以从2D快照场景的3D模型:(GQN)。 如果只给出一小部分场景的图片,例如,地板上有一个彩色的球体的墙纸装饰房间,这个算法可以呈现出相反的、不可见的物体侧面,并从多个角度产一个3D视图,甚至可以考虑到像阴影中的光线。 该系统由两部分组:表示。前者获取输入数据并将其转换为描述场景的数学表示(矢量),后者则对场景进行图像处理。? 由GQN设想的另一个3D迷宫(访问原文看)GQN并非没有限制,它只在包含少量对象的简单场景中进行了测试,而且它无法复杂的3D模型。

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    Access

    在实际步骤中,操作依然可以套用前面介绍过的创建设计的步骤,只是需要选择类型,下面通过示例演示。一、 :使用结果创建新的表。 的意思可以从字面了解,通过该可以将的数据,创建新的表。二、示 例 演 示下面通过示例来演示下的步骤(和以前介绍的设计步骤相似。) 1、确定数据源和字段创建后,然后选择数据源添加表,添加图书表和出版社表,添加需要的字段:书名、单价和名称。?2、选择点击选项卡中类型的表,点击表,输入新表的表名称。 之后可以点击运行来执行表,这里为了演示更多操作。先点击保存该。3、保存1处按鼠标右键,保存,将该保存下来。(注意没有运行该,所以不会新的表格。) ,在导航窗格中类中可以看到带有感叹号的的图标。(感叹号是警示作用。)?4、运行步骤3中的可以点击运行,就可以新的图书数据表。下面演示的是如果该没有打开,只在导航窗格中。

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    对抗

    QQ:战、血舞皇朝、2125364717 式对抗(generative adversarial network,GAN)是基于可微的另一种式建模方法。 式对抗基于博弈论场景,其中必须与对手竞争。直接产样本?。其对手,判别器(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从器抽取的样本。 学习跟踪特定点在某种程度上类似于训练点的流行,而不是最大化该点的对数概率。 这不是明显的优点或缺点,并且只要向最后一层所有的值添加高斯噪声,就可以保证向所有点分配非零概率。 以这种方式添加高斯噪声的从相同分布中采样,即,从使用参数化条件高斯分布的均值所获得的分布采样。Dropout似乎在判别器中很重要,在计算的梯度时,单元应当被随机地丢弃。

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    Linq权限模块动态

    Linq权限模块动态~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~开发工具与关键技术 :MVC 作者:盘洪源撰写时间:2019年7月27日星期六 项目的权限页面的里面的字段内容一般都是不是写死的,这个需要数据库表然后动态,还要进行一个数据的回填,所以这个页面的内容不要写死,效果图在后面 下面就是出模块和模块里面的操作的方法。 tbHandle.Handle }).ToList() }).ToList(); return Json(list, JsonRequestBehavior.AllowGet); }这个将模块和操作出来后就返回视图就

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    对抗GAN

    GAN属于模型,使用数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量,例如KL散度等,但是前提是得知道PGP_{G}。 例如:输入唐诗三百首,输出机器写的唐诗输入一堆动漫人物的照片,输出机器的动漫人物照片该问题的核心是原数据有其分布PdataP_{data},机器想要学习新的分布PGP_{G}去无限逼近PdataP_ 结构GAN由generator和discriminator两部分组:z -> G -> x -> D -> 01 x ->generator:输入随机的zz,输出的x′xdiscriminator 整体来看,generator和discriminator构了一个结构,通过设置loss,保持某一个generator和discriminator参数不变,通过梯度下降更新另外一个的参数即可。 通常,GG是神经

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    对抗(GAN)

    GAN主要用途:以假乱真的图片视频、模型5.1.2 什么GAN5.1.2.1 定义对抗(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要结构包括一个器 5.1.2.2 理解思想:从训练库里获取很多训练样本,从而学习这些训练案例的概率分布黑色虚线:真是样本的分布绿色实线:样本的分布蓝色虚线:判别器判断的概率分布zz表示噪声,zz到xx表示的分布映射过程分析 D的条件下得到器G,能够最小化真实样本与样本的差异。 :5.1.2.4 G、D结构G、D结构是两个,特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构,需要区分不同版本的GAN。 2014年最开始的模型: G、D都是multilayer perceptron(MLP)缺点:实践证明训练难度大,效果不行2015:使用卷积神经+GAN(DCGAN(Deep Convolutional

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    对抗(GAN)

    交流、咨,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 Generative Adversarial NetworkGAN的概述GAN的思想就是:这是一个两人的零和博弈游戏 用一个形象的例子解释就是:GAN就好比是一个大的,在这个中有两个小的,一个是,可以当做是制作假钞的人, 而另一个是鉴别,也就是鉴别假钞的人。 对于的目标就是去欺骗鉴别器,而鉴别器是为了不被器所欺骗。模型经过交替的优化训练,都能得到提升,理论证明,最后模型最好的效果是能够让鉴别器真假难分,也就是真假概率五五开。 上图是对抗的结构示意图,鉴别器接受真实样本和的虚假样本,然后判断出真假结果。器接受噪声,出虚假样本。GAN的原理下式是GAN的目标函数公式:? 而且在神经中的实践中,它也不存在。不过这方法在ML中太常见了,因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中,首先固定器G,最大化价值函数,从而得出最优判别起D。

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    MySQL

    CPU、内存、磁盘IO、作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条语句的执行本是由磁盘IO和CPU本决定的:IO本我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的 ,当我们想表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中然后再操作。 这个从磁盘到内存这个加载的过程损耗的时间称之为IO本。CPU本读取以及检测记录是否满足对应的搜索条件、对结果集进行排序等这些操作损耗的时间称之为CPU本。没有大数据量的,一般IO本还好。 SQL本不止包括执行本也包括索引优化和连接优化,一般分为四个步骤:根据搜索条件,找出所有可能使用的索引计算全表扫描的代价计算使用不同索引执行的代价对比各种执行方案的代价,找出本最低的那一个 总之,MySQL的本是多方面,要想做到高性能MySQL,需要运维,开发,DBA一起努力。

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    oracle 层次化(菜单树等)

    2、层次化主要包含两个子句,一个start with另一个是connect by。 start with:这个子句一般用于指定层次化的开始节点(也就是树的最顶级节点),找到最顶级节点,然后按照一定的规则开始找其剩余的子节点connect by:这个子句就是上面所说的规则,用于找剩余子节点的规则 下面开始执行层次化,从PId为null的节点(该节点为根节点)开始递归找,找出所有的更节点下的子节点,构建出一个完整的树select ID,DATA,nvl(TO_CHAR(PID),NULL) 如果在 connect by 后面加上 nocycle 则 产回环的最后一层的节点会被删除。 ,并把它们连接字符串,每个节点之间用 char 字符来分割。

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    式对抗 GAN

    式对抗 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的式模型,随后得到了快速发展。 Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN;之后出现了能不同类别图像的有条件的 GAN;基于卷积神经的 DCGAN;可以加入潜在因素,不同风格的 InfoGan;彻底解决 GAN 训练不稳定问题的 从 GAN 的原论文出发,借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释,完原 GAN 的推导、证明与实现。 资源 | 谷歌开源TFGAN:轻量级对抗工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验,谷歌最近开源了 TFGAN,一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。

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    例解对抗

    导语:对抗(GAN)近来在研究界得到了很大的关注。 对抗(GAN)由两个独立的,即器(generator)和判别器(discriminator)。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。 对抗和拳击比赛没什么不同深度学习背后的原理深度学习源于物学的启发,因此许多深度学习主要概念都是直观的和基于现实的。 最终,神经将通过学习而获得对皮肤及其复杂性的深入理解。构建之后,就可以使用该处理具体的实例(如即时准确地诊断皮肤癌)。 关于会发怎样的错误可以参见这个址,在里面你可以阅很多信息与相关研究:https:www.quora.comDo-generative-adversarial-networks-always-converge

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    network3D 交互式

    networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具,用于转换R语言的图为交互式页嵌套图。目前支持图,桑基图,树枝图 (后续相继推出)等。关于图的绘制,我们之前有5篇文章,可点击看。 Cytoscape教程1Cytoscape之操作界面介绍新出炉的Cytoscape视频教程Cytoscape: MCODE增强包的模块化分析一文学会分析——Co-occurrence图在R中的实现也可以使用此文介绍的 network3D绘制交互式图,输入数据与Cytoscape需要的数据格式一致。 运行下方脚本,可得到这个图。是关于我们培训现在开通报名的课程、开过的课程和即将要开的课程。如果需要用自己的数据,也只需替换数据部分,其它部分都是写好的通用脚本。? #install.packages(networkD3)library(networkD3) # 数据和节点属性数据以类似格式存入文本文件即可# 文件有3列组,第一列为network

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    SQL的最新进展:一项调(CS CL)

    向关系数据库提供自然语言界面可能会吸引绝大多数精通语言或不精通语言的用户。随着深度学习技术的兴起,在设计适合于关系数据库的自然语言界面方面,正在进行广泛的研究。 本调旨在概述从自然语言SQL领域中提出的一些最新方法和模型。我们描述了具有各种体系结构的模型,例如卷积神经,递归神经,指针,强化学习等。 对旨在解决SQL问题的一些数据集进行了解释和简要概述。最后,本领域中使用的评估指标主要是执行精度和逻辑形式精度的组合。

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    S4HANA product search后台的SQL语句

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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    mysql脚本,自动代码,连接

    外连接:外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制,里面的数据全部显示出来,而右边则是符合条件的才显示,不符合条件的不显示。 使用数据库管理工具自动sql语句:??? 复杂的sql语句或者某些不是很熟悉的语句可以使用自动,但是不能太过依赖。 完脚本导出:?导出后的脚本:??如何导入脚本文件:在sqlyog里导入脚本需要先创建一个新的数据库,并且选择这个数据库:? 接着按图示操作:? 进入导入界面选择脚本文件:?选择好后点击执行:? 完导入:?

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    怎么用VBA删除Power Query

    Query连接进行删除。 ---- 用VBA删除Power Query,有以下2种情况。 一、删除连接,但不删除 即仅删除和结果数据表间的连接,使数据表不能刷新。 比如有如下“表1”: 其连接情况如下(特别要注意的是,名称为“表1”,连接的名称为“ - 表1”): 那么,要删除连接,VBA语句如下: 运行代码后,我们会发现,连接没了,还在, 如下图所示:二、删除 如果要删除,VBA语句如下: 但是,要注意的是,单独执行删除没了,连接还在(如果此前没有删除连接的话),如下图所示: 因此,如果需要将连接都删除,那么需要将两个语句做个简单的组合 同时,从这里也可以看出,在Excel里,Power Query时,连接是两个不同的对象,可以按需要分开处理。

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    使用对抗(GAN)手写字

    这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的。 实现原理简单说下原理,对抗需要训练两个任务,一个叫器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责图片,一个负责判别图片,器不断新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,器再不断去改进, 这就如同一个造假团伙一样,A负责产,B负责就鉴定,刚开始的时候,两个人都是菜鸟,A随便画了一幅画拿给B看,B说你这不行,然后A再改进,当然需要改进的不止A,随着A的改进,B也得不断提升,B需要发现更细微的差异 data......) # 读取MNIST数据集 self.mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hot=True) # 定义占位符,真实图片和的图片 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=real_logits, labels=tf.ones_like(real_logits)) * ( 1 - Config.smooth)) # 识别的图片

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    实战对抗手写数字

    首先回顾一下《实战对抗:简介》这篇文章的内容,GAN由器和判别器组。简单起见,我们选择简单的二层神经来实现器和判别器。 器实现器并不难,我们采取的全连接拓扑结构为:100 → 128 → 784,最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组。 小结一个简单的GAN就这么几行代码就能搞定,看样子一副画也没有什么难的。 先不要这么乐观,其实,GAN中的坑还是不少,比如在迭代过程中,就出现过如下提示:Iter: 9000D loss: nanG_loss: nan从代码中我们可以看出,GAN依然采用的梯度下降法来迭代求解参数 本文完整的代码请参考: https:github.commogowebaiexamples参考首幅人工智能画作拍卖43.2万美元 远超预估价实战对抗:简介

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