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Yann LeCun主讲!纽约大学《深度学习》2020课程全部开放

Yann LeCun在纽约大学数据科学中心(CDS)主讲的《深度学习》2020年春季课程现已全部在线可看,还有中文版讲义!

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Nature“余波未尽”,中国地质大学又遭Science撤稿!新冠竟成“罪魁祸首”?

今天,Science正式发文,撤下中国地质大学(武汉)宋怀兵及东南大学朱斌共同发表在Science上的研究论文!

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不仅仅是代码链接:arXiv联手Papers with Code,推出两项新功能

据官方推特消息,Papers With Code联合arXiv推出了代码链接功能,以后在上传arXiv论文的时候,就能顺便提交代码,不需要在论文里默默地加上链接...

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巧妙算法背后的直觉:浅谈贝叶斯优化之美

假设有一个函数F(x),已知计算成本很高,且解析式和导数未知。问:如何找到全局最小值?

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周博磊:深度生成模型中的隐藏语义

现在合成照片的真实感在某些程度上已经比真的还真,在这其中,GANs(生成性对抗网络)和变分自动编码器功不可没。

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CRISPR剪“封神”诺奖,瑞典皇家科学院没有选择张锋

今年一月份,有着诺奖风向标之称的“2020沃尔夫医学奖”颁给了CRISPR基因编辑技术两大女神:詹妮弗·杜德纳(Jennifer Doudna)和艾曼纽埃尔·查...

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MIT大神利用半监督or自监督学习,巧妙破解数据不平衡问题!

AI科技评论今天给大家介绍一下一篇被NeurIPS 2020接收的工作:《Rethinking the Value of Labels for Improvin...

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AI也用思维导图:教它像人类一样高效规划

我们往往是根据事件的内容进行分层规划。无论是规划简单的事情(比如做晚餐)或复杂的事情(比如出国旅行),我们通常会率先在脑海中粗略地勾勒出想要实现的目标(比如去印...

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原本要与Hinton当同事,最后被迫Bengio门下读博? | 独立研究员的坎坷之路

The sun doesn’t shine on us, let’s not lose hope.

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从因果关系来看小样本学习

本文主要介绍一篇被NeurIPS 2020接受的论文《Interventional Few-Shot Learning》。

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何恺明Focal Loss改进版!GFocal Loss:良心技术,无cost涨点

在ICCV 2017上,Kaiming大神所在的FAIR团队“随手”发了一篇名为《Focal Loss for Dense Object Detection》的...

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从发展历史视角解析Transformer:从全连接CNN到Transformer

Transformer架构在机器学习领域(尤其是NLP里)是一项热门研究,为我们带来了许多重要成果,比如:GPT-2、GPT-3等写稿机器人;第一代GPT及其性...

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歪比歪比,歪比巴卜,神经网络也该用上加密“通话”了

《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving ...

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“看不见”的图深度学习=流形学习 2.0?

图神经网络利用关系的归纳偏置获取以图的形式存在的数据。然而,在很多情况下,我们并没有现成的可用的图。那么,在这种情况下,是否还仍然还可以应用图深度学习呢?在本文...

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32“完美”量子比特、“400万”量子体积,IonQ官宣“世界最强”量子计算机

IonQ表示,按照IBM提出的行业指标衡量,其已经制造出了世界上最强大的量子计算机。

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把因果干预用到弱监督语义分割上!这篇NeurIPS 2020 oral论文不简单

《 Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation》

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图像分割二十年,Mask R-CNN 影响力仅排第十?

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的重要研究方向,近些年,图像分割技术迅猛发展,在多个视觉研究领域都有着广泛的应用。本文盘点了...

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张钹:迈向第三代人工智能

人工智能 (Artificial Intelligence,简称AI)在60多年的发展历史中,一直存在两个相互竞争的范式,即符号主义与连接主义(或称亚符号主义)...

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别再用假任务做小样本学习实验了!快来试试全新小样本基准数据集FewJoint~

NLP小样本研究往往使用人为构造的N分类任务来评价模型性能。然而,一方面,这些人造的简单任务不能反映真实世界NLP问题的复杂性;另一方面,现有NLP小样本研究缺...

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采样算法哪家强:一个针对主流采样算法的比较

文本生成离不开采样,一个好的采样方法可以兼顾生成文本的质量和多样性。但是,目前主流的各采样算法并没有得到充分的研究,它们的优劣也难以量化。

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