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2018年终总结之AI领域开源框架汇总 [稍显活跃的第一季度] 2018.3.04——OpenAI公布 “后见之明经验复现(Hindsight Experience Reply, HER)”的开源算法,这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训. 2018.3.13——第四范式免费对外开放旗下“第四范式智能客服平台”,这是智能客服市场的首款免费产品. 2018.3.18——Uber开源了神经进化算法开发的交互式可视化工具 VINE,该工具可以轻松实现神经网络群体的各种特定指标以…

概述 Microsoft Tech Summit 2018 微软技术暨生态大会将于10月24日至27日在上海世博中心举行,这也会是国内举办的最后一届 Tech Summit,2019 年开始会以 Microsoft Ignite Tour 的形式出现,大家可以在官网查看本次会议信息:https://www.microsoft.com/china/techsummit/2018/ 今年非常荣幸最终入选了分会场课程,我会在 27日下午5点给大家带来 “利用 Windows 新特性开发出更好的手绘视频…

目录 概 主要内容 从具有序的数据讲起 Contrastive Predictive Coding (CPC) 图片构建序 Den Oord A V, Li Y, Vinyals O, et al. Representation Learning with Contrastive Predictive Coding.[J]. arXiv: Learning, 2018. Henaff O J, Srinivas A, De Fauw J, et al. Data-Efficient Image…

目录 概 主要内容 "代码" Katharopoulos A, Fleuret F. Not All Samples Are Created Equal: Deep Learning with Importance Sampling[J]. arXiv: Learning, 2018. @article{katharopoulos2018not, title={Not All Samples Are Created Equal: Deep Learning with Importanc…

NAS(神经结构搜索)综述 文章转载自:http://www.tensorinfinity.com/paper_136.html 本文是对神经结构搜索(NAS)的简单综述,在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献.深度学习技术发展日新月异,市面的书很难跟上时代的步伐,本人希望写出一本内容经典.新颖的机器学习教材,此文是对<机器学习与应用>,清华大学出版社,雷明著一书的补充.该书目前已经重印了3次,收到了不少读者的反馈,对于之前已经发现的笔误和印刷错误,在刚印刷出的这一版中已经做了校正,我会…

本文为Awesome-AutoML-Papers的译文. 1.AutoML简介 Machine Learning几年来取得的不少可观的成绩,越来越多的学科都依赖于它.然而,这些成果都很大程度上取决于人类机器学习专家来完成如下工作: 数据预处理 Preprocess the data 选择合适的特征 Select appropriate features 选择合适的模型族 Select an appropriate model family 优化模型参数 Optimize model hyperp…

By Hamza Ali LAST UPDATED AUG 26, 2018  12,669 104 Laravel provides us with many built-in helper functions that you can call anywhere within your application. They make you workflow convenient for working with arrays & objects, paths, strings, URLs a…

原文地址: https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/9308518.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 本文为Awesome-AutoML-Papers的译文. 1.AutoML简介 Machine Learning几年来取得的不少可观的成绩,越来越多的学科都依赖于它.然而,这…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…