点击上方蓝字关注我们计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G新框架优于基于单模型的方法，并且以一小部分计算成本与基于多模型的方法相媲美！公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文下载｜后台回复“主动...
浙大蔡登团队携手微软亚洲研究院，提出了一个新的对比动作表征学习（CARL）框架，以自监督的方式学习逐帧动作表征，尤其是针对长视频；它考虑了时空上下文来提取逐帧表征，是一种基于Transformer的简单而高效的视频编码器。...
来源：机器之心本文约3500字，建议阅读10+分钟本文为你介绍ViT的三种数据增强方法。本文提出了训练视觉 Transformer（ViT）的三种数据增强方法：灰度、过度曝光、高斯模糊，以及一种简单的随机修剪方法 (SRC)。实验结果...
---- 新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】深度学习十年来取得辉煌成就，但其计算、学习效率仍比人类的大脑弱很多。为了突破瓶颈，Meta AI宣布开启一项长期研究计划，以自然语言为切口，比较AI模型和大脑的异同。近几年，随着...
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张图像的不同视图之间的相似度来学习一个最佳的特征表示，这...
向AI转型的程序员都关注了这个号
来源：AI科技评论本文约7000字，建议阅读10+分钟在本文中，我们通过实验对“连续自监督学习”问题展开了研究。在 Yann Lecun 等人的推动下，自监督学习成为了深度学习领域最受瞩目的技术之一。互联网世界源源不断产生的数据...
原本打算将机器学习基础写完以后再写深度学习、强化学习、迁移学习的内容，但是现在看还是中间穿插一点比较好。
台湾大学林轩田机器学习笔记 机器学习基石 1 – The Learning Problem2 – Learning to Answer Yes/No3 – Types of Learning4 – Feasibility of Learning5 – Training versus Testing6 – ......
李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以幽默风趣的上课风格让很多晦涩难懂的机器学习理论变得轻松易懂，他将理论知识与有趣的例子结合在课堂上展现...
