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摘要： 在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，它们相互对抗，然后生成图像。由于模型本身具有对抗性，因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平 阅读全文

摘要： Reducing Label Effort: Self-Supervised meets Active Learning这篇论文将主动学习和自监督训练结合，减少了标签的依赖并取得了很好的效果。 自监督学习 (SimSiam) + 主动学习 (AL) 通过自监督的预训练强化主动学习框架图 该框架包括3 阅读全文

摘要： 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改 阅读全文

摘要： Numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 “维度”指的是特征或数据列。例如，有一项研究测量水的温度，另一项研究测量水的盐度和温度，第一个研究有一个维度;温度，而盐度和温度的研究是二维的。 阅读全文

摘要： 机器学习算法应该理解数据从中提取有用的特征才能够解决复杂的任务。通常训练泛化模型需要大量带注释的数据。这个是非常费时费力的，并且一般情况下都很难进行。 所以各种基于带掩码的自编码器技术就出现了，这种技术允许在未标记的数据上训练模型，并且获得的特征能够适应常见下游任务 BERT — 最早的遮蔽模型，用 阅读全文

摘要： 对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V10 阅读全文

摘要： 生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入，这种强大生成策略出现了，许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用，我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE3 本文详细 阅读全文

摘要： 有关遗传算法最新发展的4篇论文推荐 1、A GPU accelerated Genetic Algorithm for the Construction of Hadamard Matrices Andras Balogh, Raven Ruiz 这篇论文使用遗传算法来构建Hadamard矩阵。生成 阅读全文

摘要： 当我们对数据建模时，首先应该建立一个标准基线方案，然后再通过优化对该方案进行修改。在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。 在这个初步阶段之后，我们可以根据不同的情况选择不 阅读全文

摘要： 1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion 的出现改变现状，可以让我们普通用户也可以直接使用，并且以前相对于 Disco Diff 阅读全文