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一文汇总微软 Azure 自动机器学习新功能,包括零代码界面(预览版),时间序列预测,模型透明化,ONNX 模型(预览版),让 .net 开发者能使用 VS Code(预览版),与 PowerBI 的数据整合(预览版),SQL Server,Spark 中的自动机器学习等。
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李飞飞高徒发布33条神经网络训练秘技 t.cn
AI技术研究员于2019-04-30 09:29发布的图片
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Stylegan:英伟达开源的 AI 算法,你可以用它生成你的二次元妹纸、🐱、真人等等。GitHub 地址:github.com
AI技术研究员于2019-02-13 15:55发布的图片
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#一周AI# 纸片人活了!海报上的梅西、漫画里的悟空都被 AI 唤醒
想将2D 形象变成3D“活物”,不再是魔法。无论你想“复活”的是梅西.jpg、库里.png,还是希望新垣结衣.tiff 动起来”……一项名为照片唤醒(Photo Wake-Up)的新技术,都可以让你喜爱的偶像从照片里跑出来。
据悉,研究人员首先利用现成的图像分割算法分割纸片人,提取画中人的2D 骨骼关键点拟合出一种半裸的可塑3D 模型。接着细化纸片人3D 模型,将 SMPL 模型映射到2D 世界对准轮廓,调好再次转换成3D 模型确保精确度。最后,用 CMU 的 Mo-cap 人体动作数据集喂给模型,数据集中的人物动作就可以迁移到你的纸片人身上了。来自百度AI weibo.com
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AI技术研究员于2019-01-02 12:04发布的图片
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深度视觉历届真题集锦 via:爱可可-爱生活
AI技术研究员于2018-12-29 10:12发布的图片
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Fast_Portrait_Segmentation:一个用于手机上实现的高速人像分割的工具,GitHub 地址:github.com
AI技术研究员于2018-12-28 09:55发布的图片
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深度学习的最大软肋是什么?

这个问题的回答仁者见仁,但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说,是无法进行因果推理。

对于这个问题,业界正在进行积极探索,而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph Neural Network, GNN)。

最近,清华大学孙茂松教授组在 arXiv 发布了论文 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications,作者对现有的GNN模型做了详尽且全面的综述。
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如何在 TensorFlow 中构建一个可以识别 10 个不同字词的基本语音识别网络
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十行代码识别物体 hackernoon.com
AI技术研究员于2018-12-17 18:58发布的图片
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GIF 动画解析 RNN, LSTM, GRU 原文阅读:towardsdatascience.com
AI技术研究员于2018-12-15 10:20发布的图片
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谷歌新开源了可扩展的 TensorFlow 库 TF-Ranking,可用于学习排序。所谓学习排序,也就是对项目列表进行排序,从而将整个功能最大化的过程。
TF-Ranking 中有一套完整的学习排序的算法,包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。更多使用见 mp.weixin.qq.com
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微软研究院出的可解释推荐系统
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一图看尽深度学习发展历程… ​​​​
AI技术研究员于2018-12-03 09:06发布的图片
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基于Tensorflow的开源工具包,旨在支持广泛的机器学习,特别是文本生成任务,如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等。GitHub 地址:github.com
AI技术研究员于2018-11-30 18:01发布的图片
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ML Kit 新添加的面部轮廓检测功能,本文将讨论新添加的面部轮廓功能,该功能允许用户在 Android 或 iOS 平台上构建更出色的可视化应用,文章链接:www.tensorflowers.cn
AI技术研究员于2018-11-28 15:45发布的图片
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TensorFlow文档官方中文版 tensorflow.google.cn
AI技术研究员于2018-11-18 10:48发布的图片
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一篇文章看懂 NLP 神经网络发展历史中最重要的 8 个里程碑 www.linuxeden.com(英文原文:A Review of the Neural History of Natural Language Processing ruder.io
AI技术研究员于2018-11-15 08:50发布的图片
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TensorSpace - 一款3D模型可视化框架,支持多种模型,帮助你可视化层间输出,更直观地展示模型的输入输出,帮助理解模型结构和输出方法。Github:github.com
AI技术研究员于2018-11-13 13:44发布的图片
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谷歌NLP模型的官方TensorFlow实现很强,现在,它的PyTorch版本来了!只需简单运行一次转换脚本,就可得到一个PyTorch模型,且结果与原始版本相近,甚至更好。
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