选自freecodecamp 作者：Nick Bourdakos 机器之心编译 参与：Pedro、思源 CapsNet 将神经元的标量输出转换为向量输出提高了表征能力，我们不仅能用它表示图像是否有某个特征，同时还能表示这个特征的旋转和位置等物理特征。本文从可视化的角度出发详解释了 CapsNet 的原理的计算过程，非常有利于直观理解它的结构。 尽管卷积神经网络已经做出了令人惊艳的成绩，但还是存在着一些根本性问题。是时候开始思考新的解决方案和改进了。现在就让我们一起来了解一下胶囊网络（capsules net
实验：讲 c i c_i ci通过BP训练和动态路由训练作对比，证明其有效性。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自快手和武汉大学的研究者通过结合多兴趣学习和多层级图卷积聚合提出了一种多粒度神经模型，显著增强了精确学习用户复杂行为的能力，对用户不同层级下多种兴趣的细粒度建模为序列推荐领域的前沿研究拓宽了方向。该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化，短视频分享平台（如快手、抖音）逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。不断突破记录的 DAU 一方面伴随着巨大的商业价值，另一方面也给千人千面的推荐算法带来巨大的挑战。 在快手单列的流式推
最近，Hinton老师等提出了胶囊网络, 用神经元向量代替传统神经网络的单个神经元节点，以dynamic routing的方式去训练这种全新的神经网络。
我们都知道深度卷积神经网络是依靠大量的数据和具有大量特征映射的层来完成学习和更新的，这个过程并不是非常高效，对于大型数据集来说，这意味着有大量冗余的特征检测器。
江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Geoffrey Hinton。他提出了全新的“神经胶囊”理论，这“胶囊”里到底装的是什么“药”呢？
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
本文作者 张玉宏 2012年于电子科技大学获计算机专业博士学位，2009~2011年美国西北大学联合培养博士，现执教于河南工业大学，电子科技大学博士后。中国计算机协会（CCF）会员，YOCSEF郑州2018~2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。 江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Ge
导读 本文介绍了 360 信息流推荐场景下，利用 Mind 对用户行为进行多兴趣抽取及召回的相关工作。
“Dynamic Routing Between Capsules”是由Hinton等联合发表在NIPS会议上。提出了一个新的神经网络---胶囊网络与囊间的动态路由算法。
胶囊是一组神经元，它会学习检测给定区域图像的特定目标,它输出一个向量，向量的长度代表目标存在的概率估计，用向量的方向表示实体的属性。如果对象有轻微的变化(例如移位、旋转、改变大小等)，那么胶囊将输出相同长度但方向略有不同的向量，因此，胶囊是等变化的(Equivariance)。 CNN:
选自arXiv 作者：张拳石、朱松纯 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 在本篇论文中，来自 UCLA 的研究人员就目前有关理解神经网络表征和用可解释/分离式表征学习神经网络的研究进行了一次调查。 本文将研究范围圈定到以下六个研究方向： 网络中间层的 CNN 特征可视化。这些方法主要是合成图像，使预训练的 CNN 中的给定神经元的得分最大化，或者用卷积层的 feature maps 反推出输入图。详细内容请看第二节。 CNN 表征的诊断。相关的研究涉及为不同的物体类别诊断 CNN 的特征空间，或揭露卷积层的潜
为了使Kaggle上的资源获得最大化的利用，一位来自印度的数据科学家sban设计了一个数据科学模型、技术和工具的项目索引表。
来源：NYT，arXiv 编译：闻菲、刘小芹 【新智元导读】《纽约时报》今日发文，记者走访Hinton在多伦多的实验室，为我们带来Hinton新作“Capsule Network”的更多信息。同时，新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文，使用训练好的神经网络创建一种软决策树（soft decision tree），以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建，一方面更好地理解，大神Hinton，一直奋斗在深度学习第一线。 2
内容提要：计算机视觉领域三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020，于 8 月 23 日至 27 日在线召开。今年 ECCV 共接受论文 1361 篇，我们从中筛选出了 15 篇最受关注的论文，与读者分享。
其实功能很简单，就是获取当前地理位置，在根据当前地理位置半径为500米（可自由设定半径）获取已经埋藏好的时间胶囊，
近年来，神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）已经事实上成为了主流的机器翻译方法，其在大多数主流语言对上的翻译效果大大超过了传统的统计机器翻译模型，并已经部署到了如 Google Translate 等商用场景中。
胶囊网络是 Geoffrey Hinton 提出的一种新型神经网络结构，为了解决卷积神经网络（ConvNets）的一些缺点，提出了胶囊网络。
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (EMNLP 2014)
Cinema 4D R26 for mac是一款三维计算机动画、建模、模拟和渲染软件。Cinema 4D S26在整个3D工作流程（建模、动画和模拟、渲染）中提供了强大的增强功能。
CINEMA 4D Studio2023是Mac上的一款3D动画设计制作软件，包含 GPU 渲染器 Prorender、生产级实时视窗着色、超强破碎、场景重建等诸多新功能，C4D mac中文版为用户提供高端的3D内容创建，非常适合专业的设计认识，软件拥有最全面的工具和超级快速的速度，让你分分钟得到惊人的结果。
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
最近有很多小伙伴想了解深度学习在文本分类的发展，因此，笔者整理最近几年比较经典的深度文本分类方法，希望帮助小伙伴们了解深度学习在文本分类中的应用。
Google还提出了一种用来解决一些对话助手领域挑战的方法：利用对话架构来指导构建虚拟助手。该方法通用于所有服务和领域的模型，且没有特定于领域的参数。 在现有数据集无法充分描述现实世界时，SGD数据集将能很大地帮助到我们。与此同时，它还通过简化新服务和API与大规模虚拟助手进行集成，为虚拟助手提供可扩展的建模方法。该数据集还被设计为在大型虚拟助手中用于意图预测、状态跟踪、插槽填充和语言生成以及其他更多任务的有效测试平台。 原文： https://arxiv.org/pdf/1909.05855.pdf 文本转图像过程中语意对象准确性的研究 在本文中，研究人员介绍了一种新的GAN架构（OPGAN），该架构可以根据一些文本图像描述对单个对象进行建模。他们通过向“生成器”和“鉴别器”添加对象路径来实现此目的，这些生成器和鉴别器以不同的分辨率和比例学习单个对象的特征。基于定量和定性评估，该模型持续改进了基线结构。此外，它以通用的定量评估指标获得了目前业界最优秀的结果，并增加了对图像生成过程的控制。
而AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑客技，其后面无不堆积了大量的论文。而且都是最新、最前沿的论文。
AI 研习社按：深度神经网络解释性不好的问题一直是所有研究人员和商业应用方案上方悬着的一团乌云，现代CNN网络固然有强大的特征抽取能力，但没有完善的理论可以描述这个抽取过程的本质，人类也很难理解网络学到的表征。 当然了，研究人员们从来都不会放弃尝试。IMCL 2017的最佳论文奖就颁给了 Pang Wei Koh 和 Percy Liang的「Understanding Black-box Predictions via Influence Functions」，探究训练数据对模型训练过程的影响；近期引发全
Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一，反向传播等神经网络经典算法发明人，他和他的团队提出了一种全新的神经网络，这种网络基于一种称为胶囊（capsule)的结构，并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。
AI 科技评论按：深度神经网络解释性不好的问题一直是所有研究人员和商业应用方案上方悬着的一团乌云，现代CNN网络固然有强大的特征抽取能力，但没有完善的理论可以描述这个抽取过程的本质，人类也很难理解网络学到的表征。 当然了，研究人员们从来都不会放弃尝试。IMCL 2017的最佳论文奖就颁给了 Pang Wei Koh 和 Percy Liang的「Understanding Black-box Predictions via Influence Functions」，探究训练数据对模型训练过程的影响；近期引发
导读：AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑科技，其后无不堆积了大量论文，而且都是最新、最前沿的论文。从某种角度来讲，它们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手。今天给大家介绍45篇让你跟上AI时代的论文，读完后，相信你会比“全知全能”的特朗普更了解AI一分。
面对琳琅满目的AI技术，论文。恐怕会把刚入行的学者们搞得一头雾水。而市面上大部分的书籍又只是讲述基础的原理。
Cinema 4D Studio R2023 for Mac中文激活版是一款专业的3D建模、动画、模拟和渲染解决方案软件。它的快速、强大、灵活和稳定的工具集使设计、运动图形、VFX、AR/MR/VR、游戏开发和所有类型的可视化专业人员获得更容易和高效的3D工作流程。无论是自己还是团队工作，Cinema 4D都能产生惊人的效果。
深度学习在最近几年取得了显著的进展，特别是在计算机视觉、自然语言处理和其他人工智能应用领域。尽管如此，当前的深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNNs）还存在一些局限性。例如，它们往往对输入的微小变化高度敏感，而且对于学习复杂的空间层次结构效率不高。正是为了解决这些问题，胶囊网络（Capsule Networks，CapsNets）应运而生。
【导读】10月26日，深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表，介
AI 科技评论按：胶囊网络是一种热门的计算机网络模型，倍受人工智能领域相关研究人员的关注。而 transformer 是谷歌在 2017 年的一篇著名论文「Attention Is All You Need」（https://arxiv.org/abs/1706.03762）中提出的一种网络结构，这种网络结构是基于注意力机制的，主要关注 NLP 领域的机器翻译问题。
开关按钮似乎是开发人员和设计师最喜欢的展示他们的动画、设计和双关语技能的方式。甚至还有一个专门用于开关按钮的Codepen集合。
2 月 7 日，人工智能顶会 AAAI 2020（第 34 届 AAAI 大会）已于美国纽约正式拉开序幕，本届会议将持续到 2 月 12 日结束。受疫情影响，中国大陆约有 800 名学者缺席此次会议，很多中国学者选择远程参会。
论文：Recent Advances in Deep Learning: An Overview
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf
翻译 | AI科技大本营 编辑 | Donna Medium上的机器学习深度爱好者必关注的账号Mybridge照例对11月发表的学术论文进行了排名，整理出了10篇必读论文，建议收藏深读。 1. Alpha Zero：用强化学习算法对中国象棋和国际象棋进行自我修炼（本论文作者包括DeepMind创始人Demis Hassabis） https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf 2. 高分辨率图像合成和有条件的GANs的语义处理（该论文由UC Berkeley的Ming-Yu Liu
翻译 | AI科技大本营 编辑 | Donna Medium上的机器学习深度爱好者必关注的账号Mybridge照例对11月发表的学术论文进行了排名，整理出了10篇必读论文。营长已将论文资源整理好，建议收藏深读。 1. Alpha Zero：用强化学习算法对中国象棋和国际象棋进行自我修炼（本论文作者包括DeepMind创始人Demis Hassabis） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf 2. 高分辨率图像合成和有条件的GANs的语义处理（该论文由UC
在使用卷积神经网络（CNNs）解决计算机视觉任务的时候，视角的改变（角度、位置、剪应力等等）很大程度上会造成网络表现的剧烈波动，从而限制了模型的泛化能力。有鉴于此，一般 CNN 网络都会有海量参数，辅以大规模数据和超强算力来勉强应对。
本文介绍了机器学习领域的一些重要论文和文章，包括AlphaGo的论文、高分辨率图像生成、胶囊网络、Netflix推荐系统、交叉验证、计算机视觉、自然语言处理等领域的相关研究。这些论文和文章对于机器学习的深入研究和发展具有重要的参考价值。
翻译 | AI科技大本营 编辑 |Donna Medium上的机器学习深度爱好者必关注的账号Mybridge照例对11月发表的学术论文进行了排名，整理出了10篇必读论文。营长已将论文资源整理好，建议收藏深读。 1. Alpha Zero：用强化学习算法对中国象棋和国际象棋进行自我修炼（本论文作者包括DeepMind创始人Demis Hassabis） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf 2. 高分辨率图像合成和有条件的GANs的语义处理（该论文由UC
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