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PyTorch大更新!谷歌出手帮助开发,正式支持TensorBoard | 附5大开源项目

在一年一度的开发者大会F8上,Facebook放出PyTorch的1.1版本,直指TensorFlow“腹地”。

2019-06-21
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谷歌发布颠覆性研究:不训练不调参,AI自动构建超强网络,告别炼丹一大步

它在MNIST数字分类任务上,未经训练和权重调整,就达到了92%的准确率,和训练后的线性分类器表现相当。

2019-06-20
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CVPR 2019提前看:少样本学习专题

CVPR 2019 年共收到了 5165 篇有效提交论文,比去年 CVPR2018 增加了 56%,论文接收方面,本届大会共接收了 1300 论文,接收率接近 25.2%,截止本文截稿前统计共有 288 篇 Oral 论文。我们根据所有接收论文的细分方向做了一个...

2019-06-20
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真正的神经网络,敢于不学习权重

昨天,谷歌大脑 David Ha 等人一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文引爆了机器学习圈。其「颠覆性」的理论让人惊呼:「到头来我们对神经网络一无所知?」...

2019-06-20
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新技术“红”不过十年,半监督学习为什么是个例外?

这一波深度学习的发展,以2006年Hinton发表Deep Belief Networks的论文为起点,到今年已经超过了10年。从过往学术界和产业界对新技术的追捧周期,超过10年的是极少数。从深度学习所属的机器学习领域来看,到底什么样的方向能...

2019-06-20
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谷歌用1.2万个模型“推翻”现有无监督研究成果!斩获ICML 2019最佳论文

6 月 11 日,在美国加州长滩举行的 ICML 公布了 2019 年最佳论文奖,来自苏黎世联邦理工大学、谷歌大脑等的团队和英国剑桥大学团队摘得最佳论文奖项,此外,大会还公布了 7 篇获最佳论文提名的论文,获奖团队来自 DeepMind、牛...

2019-06-20
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只需6秒,AI就能根据你的声音预测你的相貌

人的听力能够根据声音判断对方的性别、年龄或者来自哪个地方, 但是我们不能够判断出对方的面部特征。但AI可以,而且只需6秒。

2019-06-20
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谷歌发布颠覆性研究:不训练不调参,AI自动构建超强网络,告别炼丹一大步

它在MNIST数字分类任务上,未经训练和权重调整,就达到了92%的准确率,和训练后的线性分类器表现相当。

2019-06-18
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从 ICLR 2019 一览小样本学习最新进展!

AI 科技评论按:通常而言,深度学习是典型的数据驱动型技术,面对数据有限的情况,传统的深度学习技术的性能往往不尽如人意。在本届 ICLR 上,许多研究者们利用元学习、迁移学习等技术对小样本学习问题进行了探究,发表了多篇高...

2019-06-15
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南京大学周志华教授综述论文:弱监督学习

摘要:监督学习技术通过学习大量训练样本来构建预测模型,其中每个训练样本都有一个标签标明其真值输出。尽管当前的技术已经取得了巨大的成功,但是值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这...

2019-06-14
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