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CMU 研究人员提出 Deep Attentive VAE:第一个用于深度概率模型中变分推理的注意力驱动框架

数据是机器学习中必不可少的元素,了解它的分布方式至关重要。无监督方法使生成模型能够了解任何数据分布。他们可能会产生独特的数据样本,如假脸、图形艺术品和风景全景图...

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Salesforce AI Research Propose 'ALPRO':一种新的视频和语言表示学习(预训练)框架

本文是 Marktechpost 工作人员根据研究论文“对齐和提示:使用实体提示进行视频和语言预训练”的总结。这项研究的所有功劳归于该项目的研究人员。

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Deepmind 推出 Flamingo:用于多模态机器学习研究的开放式单一视觉语言模型 (VLM)

智力衡量一个人仅使用几条简单指令就能多快适应新环境。尽管两者之间存在对比,但孩子们可能会在看到书中动物的几张照片后认出动物园里真正的动物。另一方面,典型的视觉模...

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谷歌 AI 引入一种机器学习模型训练方法 (L2P)

监督学习是机器学习 (ML) 的一种流行方法,其中使用已针对手头任务进行适当标记的数据来训练模型。普通监督学习训练独立同分布(IID)。

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LinkedIn 开源“Feathr”,它是简化机器学习 (ML) 功能管理并提高开发人员生产力的功能商店

LinkedIn 研究团队最近开源了功能商店Feathr,旨在简化机器学习 (ML) 功能管理并提高开发人员的工作效率。数十个 LinkedIn 应用程序使用 ...

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gDNA:一种 3D 穿衣人体生成模型

快速生成各种高质量虚拟人并完全控制其位置的能力在电影制作、游戏、虚拟现实/增强现实、建筑和计算机视觉中有许多应用。现代计算机图形技术实现了逼真的效果,但它们通常...

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用Gooey GUI生成界面避坑记

Gooey 一款为命令行工具制作图形界面的工具。如果看了网上关于Gooey的宣传或介绍,你一定很想试试,但是使用之后才发现全是坑。问题不是Gooey不行,而是没...

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Google AI 将高性能 CAP12 模型的尺寸缩小 6 倍至 100 倍

近年来,自动语音识别(ASR)等词汇任务取得了重大进展。然而,机器系统难以理解非语言特征,例如语气、情绪或说话者是否戴着面具等。机器听力中最具挑战性的困难之一是...

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微软最新机器学习研究引入 μTransfer:一种新技术,仅使用 7% 的预训练计算即可调整 67 亿参数的 GPT-3 模型

科学家们进行试错程序,这些试验多次导致科学突破。同样基础研究提供了开发大规模人工智能系统的理论见解,从而减少了所需的试错量,并且非常具有成本效益。

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来自 CMU 和 LinkedIn 的研究人员开源了 PASS(性能自适应采样策略)在深度学习中的实施

实体关系多次使用图表以各种方式描述。例如,专业图表显示人们如何协作,而社交图表显示人们如何相互联系。

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CMU 研究人员开源“PolyCoder”:具有 2.7B 参数的基于机器学习的代码生成器

语言模型 (LM) 通常用于自然语言文献中,以将概率分配给标记序列。LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然...

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KAIST 研究人员提出 DIGAN:一种基于隐式神经表示 (INR) 的生成对抗网络 (GAN),用于使用机器学习生成视频

深度生成模型已经在包括图像和音频在内的各个领域产生了逼真的样本。视频生成最近已成为深度生成模型的下一个问题,引发了对学习视频分发的长期研究。

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加州大学伯克利分校的研究人员推出了一种新的基于能力的算法,称为对比内在控制 (CIC),用于无监督技能发现

在存在外在奖励的情况下,深度强化学习 (RL) 是处理复杂控制任务的强大策略。玩像素视频游戏、掌握围棋游戏、机器人移动性和灵巧的操纵策略都是成功应用的例子。

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Pytorch 推出“TorchRec”:用于推荐系统 (RecSys) 的基于 Python 的 PyTorch 库

推荐系统 (RecSys) 是当今生产就绪型 AI 的重要组成部分,尽管您看一下 Github 不会知道它。与 Vision 和 NLP 等领域相比,RecSy...

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IBM 研究人员构建了一个机器学习模型帮助利用酶的力量进行绿色化学

酶是人体几乎所有活动的主要加速器,有助于从消化到有害化学物质的分解,甚至 DNA 复制。酶的相关性超越了生物学;它们还用于通过减少能源消耗和生产过程中所需的有害...

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文本校对工具在线公测

很高兴,今天能正式把我们的有一个重量级产品推出来。它是一个基于AI模型开发的文本校对工具,可以识别出文字中的丢字、漏字、冗余、乱序等问题。对于文字出错零容忍的场...

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Google AI 引入 4Ms 方法来减少机器学习模型的碳排放

任何事物(个人、组织、事件或产品)产生的温室气体排放总量称为碳足迹。产生更多碳足迹的过程使用更多资源,产生更多温室气体并导致更大的气候变化。对温室气体排放量的小...

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UT Austin 研究人员展示了一种基于 MRI 数据集实现高质量图像重建的深度学习技术

在磁共振成像 (MRI) 扫描期间,对于许多人来说,时间似乎是静止的。那些经历过的人都明白,在嗡嗡作响的扫描仪内保持不动不动的困难,时间从几分钟到一个多小时不等...

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在最新的计算机视觉研究中,研究人员介绍了“JoJoGAN”:一种具有一次性面部样式化的 AI 方法

样式映射器将预设样式应用于它接收到的照片。在最近的一项研究中,来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员将JoJoGAN介绍为一种从单个样式样本中学习样式映射器...

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麻省理工学院研究人员开源“Dynamo”:一种基于机器学习的 Python 框架,用于深入了解动态生物过程

与匹兹堡大学医学院合作,麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习框架来定义描述细胞从一种状态到另一种状态的路径的数学方程。

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