机器学习新宠:对比学习论文实现大合集,60多篇分门别类,从未如此全面(二)
2.Audio第二类是音频,有1篇论文,wav2vec 2.01. wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations. Authors:Alexei Baevski, Henry Zhou, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli....
机器学习新宠:对比学习论文实现大合集,60多篇分门别类,从未如此全面(一)
大家好,我是对白。最近对比学习真的太火了,已然成为各大顶会争相投稿的一个热门领域,而它火的原因也很简单,就是因为它解决了有监督训练标注数据有限这个典型问题(这个问题在工业界非常滴常见)。所以对比学习的出现,给CV、NLP和推荐都带来了极大的福音,具体来说:1、在CV领域&...
阿里云机器学习平台PAI论文入选国际顶会ASPLOS 2022
近日,阿里云机器学习PAI主导的论文《机器学习访存密集计算编译优化框架AStitch》入选国际顶会ASPLOS 2022,论文通过编译优化的手段来自动化地提高机器学习任务的执行效率。此次入选意味着阿里云机器学习平台PAI自研的深度学习编译优化系统达到了全球业界先进水平,获得了国际学者的认可,展现了中国机器学习系统技术创新在国际上的竞争力。A...
超全!CS 顶会历届最佳论文大列表,机器学习、深度学习一应俱全!
工欲善其事必先利其器!今天给大家推荐一份非常棒的资源,该资源罗列收集了 CS 顶会历届最佳论文大列表,从 1996 年至 2018 年都包含了。机器学习、深度学习前沿 Paper 都能找得到!这些“顶会”包括:AAAI, ACL, CHI, CIKM, CVPR, FOCS, FSE, ICCV, ICML, ICSE, IJ...
兼容PyTorch、TF,史上最灵活Python机器学习框架发布 | 一周AI最火论文
本周最佳学术研究编写与PyTorch,TensorFlow,JAX和NumPy均兼容的代码深度学习(DL)的进步正日益促进着越来越多DL框架的发展。这类框架提供了用于自动区分和GPU加速的高级且高效的API,并使得使用相对较少而直接的代码来实现异常复杂且功能强大的深度学习模型成为可能。EagerPy是一个Python框架,可用于编写自动与PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy兼....
一周AI最火论文 | 消除偏见,从机器学习系统开始,谷歌发布ML-fairness-gym
本周关键词:AI防疫、Chatbot、人脸防伪本周最佳学术研究用积极聆听能力来构建与评估访谈聊天机器人人们为了搭建高效的聊天机器人付出了很多努力。作为谷歌最前沿的产品之一,Meena能与人进行更加智能和具体的对话。伊利诺伊大学的研究人员一直在努力构建一种具有积极聆听能力的高效访谈聊天机器人。为此,他们首先研究了公开可用的AI技术对于聊天机器人的可用性和有...
OpenAI最新论文:机器学习效率正在超越摩尔定律
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 八年前,一种机器学习算法学会了识别一只猫,它震惊了全世界。 几年后,人工智能可以准确地翻译语言,打败世界围棋冠军。 现在,机器学习已经开始在诸如 “星际争霸” 和 “dota2” 等复杂的多人视频游戏,以及诸如扑克之类的微妙游戏中脱颖而出,人工智能正在快速发展。 但是速度有多快呢,是什么在驱动着.....
论文造假被AI抓:机器学习检测出4000多论文造假,一年损失高达10亿美元
“打击论文造假,维护科研正义”。这不是一句喊口号的话。 今年6月,斯坦福大学微生物学家分析了2009-2016年发表在分子与细胞生物学(MCB)上的960篇论文,发现其中59篇(6.1%)含有“不适当的”重复图像,约有2%值得再去进行图像证伪。 不过,斯坦福大学微生物学家的工作完全依靠手动,五位研究人员靠十只手从近1000篇论文里总结出了这一成果。 现在,AI的介入让论文中的可疑图像被发现的概.....
这个机器学习论文大众评审网站,要让每篇arXiv论文都得到讨论
研究机器学习的人类们,通常喜欢把研究成果发上ArXiv。 不过,ArXiv上面没有讨论板,公开讨论场所多集中在Reddit和推特上。而社交平台又无法提供纯粹的学术环境,讨论过程中很容易歪楼。 现在,纽约大学的小伙伴们,建起了一个公开的ArXiv论文同行评审网站,叫GroundAI。 他们希望,给机器学习领域的研究,带来一些更有价值的学术探讨。从事AI研究的人类,可以分享对某篇论文的看法和建议,.....
八篇论文引爆ICML,蚂蚁金服技术亮相国际机器学习大会
小蚂蚁说: 国际机器学习大会ICML 2018 于 7 月 10 日在瑞典斯德哥尔摩召开。这场学术大会于1980年首次在匹兹堡举行,今年已是第 35 届,和 NIPS(神经信息处理系统大会)并列为机器学习学术界最顶级的会议。 有人整理了ICML 2018 收录的论文数量,发现赢家依旧是大家的“老朋友”:前列的均为美国院校,而头把交椅的Google 也有多篇论文收录。目前越来越多来自工业界的...
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