随着视觉和文本表示联合建模的进展，视觉语言预训练(VLP)在许多多模态下游任务上取得了非常好的性能。然而，对包括图像描述和区域标签在内的标注信息，限制了这一方向的进一步方法。此外。随着引入多个数据集特定的目标，预...

其实机器学习的理论在2010年后已经有了重大突破，为什么在这一年突然爆发了呢？AlphaGo的推动只是催化剂，主要的原因在于摩尔定律，也就是计算机硬件发展了到了足够承载海量的数据进行计算。...

根据一定的规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度。优势是既能满足后续数据处理和建模要求，又能保留维度原本的业务含义，以便业务理解和应用。...

异常检测(有时称为离群值检测或分布外检测)是许多领域中最常见的机器学习应用之一，从制造业中的缺陷检测到金融中的诈骗交易检测。

在过去十年左右的时间里，我们见证了深度学习让机器学习领域重新焕发活力。它以最先进的性能解决了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的许多问题。...

导读：本文是机器人领域顶级会议 IROS 2021入选论文《基于无监督学习环境模型的机器人运动控制（DMotion: Robotic Visuomotor Control with Unsupervised Forward Model Learned from Videos）》的解读。该论文由北京大学...

神经网络非常擅长学习一件事。无论是下棋还是折叠蛋白质，只要有足够的数据和时间，神经网络都能取得惊人的效果。不幸的是，网络目前无法擅长一项以上的任务。你可以训练一个网络擅长某件事，但是一旦你试图教给网络其他东西...

本文主要介绍CS224W的第八课，图神经网络。上一篇章的主题是图表征学习，主要在讲Node Embedding，核心步骤包含编码网络和相似性度量。本文则是从图神经网络的角度出发，展开一些编码网络的深度方法。...

【GiantPandaCV导语】本文介绍了一篇发表于NeuIPS20发表的半监督神经网络结构搜索算法，通过在训练预测器的过程中引入半监督算法，一定程度上提升了预测器的准确率。...

已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。除了搜索和推荐外，它还适用于其他应用，例如释义，问题解答和...