لمساعدتك على تعلم أفضل الشباب البحوث والمتطورة الأكاديمية التكنولوجيا، AI تقنية مراجعة ورقة مشتركة Yanxishe (paper.yanxishe كوم )، أطلقت اليوم [الورق] جزء، سواء بالنسبة للإشارة الأكاديمية لك كل يوم تتعلم عن اختيار الذكاء الاصطناعي المتطورة. وفيما يلي مجموعة مختارة من المحتوى اليوم -

دليل

• NWPU-الحشد: A المعيار واسع النطاق لحشد العد

• A التعاونية إطار التعلم عن طريق اتحاد ميتا التعلم

• VITON: إن صورة تستند إلى محاولة على الشبكة الافتراضية

• التعلم نقل لمرة وتصنيف سلسلة

• PR المنتج: A بديلا عن المنتج الداخلية في الشبكات العصبية

• NETWORKS أسرع العصبيه مباشرة من JPEG

• الاعتراض كشف في 20 سنوات: دراسة

• تضمين نص كروية

• تصميم آلية مع الإيرادات المتوقعة العمل لنظم تقاسم الدراجة

• دلالات علم بيرت لفهم اللغة

NWPU-CHAND: على نطاق واسع أساس عدد السكان

عنوان الاطروحة: NWPU-الحشد: A المعيار واسع النطاق لحشد العد

الكاتب: وانغ تشى / غاو جونيو / لين وي / لي شيويهلونغ

تاريخ النشر: 2020/01/10

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //paper.yanxishe كوم / مراجعة / 8731

أوصت السبب: هذه الورقة هي النظر في مشكلة عد السكان.

حاليا حجم السكان من مجموعة البيانات وأيضا على نطاق صغير الجمهور، وليس مناسبة للتدريب على أساس شبكة العصبية الإلتواء. هذه الورقة هي مساهمة في حشود ضخمة عد مجموعة البيانات NWPU-الحشد، أنه يحتوي على 5109 الصور وتميز ما مجموعه 2133238 نسمة. مقارنة مع مجموعات البيانات الأخرى، مجموعة بيانات جديد يضم مجموعة متنوعة من الإضاءة الكواليس، وجود كثافة القصوى الحالية في نطاق هذه المشاكل. وبالإضافة إلى ذلك، افتتح الباحثون أيضا أن تقدم أحدث النتائج المذكورة أعلاه لاستعراض المواقع التي بيانات، نشجع تمت مقارنة نتائج البحوث.

واستنادا إلى إطار التعلم التعاوني دولار الاتحادية التعلم

عنوان الاطروحة: إطار التعاونية عبر الاتحادية التعلم ميتا التعلم

الكاتب: لين سين / يانغ قوانغ / تشانغ Junshan

تاريخ النشر: 2020/01/09

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //paper.yanxishe كوم / مراجعة / 8732

هذه الورقة النظر في الوقت الحقيقي القضايا حافة الذكية.

أشياء حافة أجهزة الحوسبة بسبب مواردها المحدودة والبيانات المحلية محدودة، وعادة لا يمكن أن يحقق في الوقت الحقيقي حافة الذكية. ولهذه الغاية يقترح منصة لتعزيز إطار تصفية التعاونية من هذه الورقة، أولا من خلال التدريب المشترك طريقة نموذج الفوقية التعلم على مجموعة من العقد الحافة، وبعد ذلك فقط من خلال بعض العينات بحيث يمكنك التكيف بسرعة مع مهام جديدة على غرار العقدة حافة الهدف. وفي الوقت نفسه هذه الورقة أيضا بدراسة التعلم الفوقية مشترك خوارزمية التقارب في السلوك التكيفي للمفاصل وتشابه أهدافها حواف مرتفعة. للدفاع ضد الهجمات الخوارزمية قد تعاني المواجهة التعلم الفوقية، فإن هذه الورقة اقترح كذلك دراسة مشتركة التوزيع تستند خوارزميات التحسين القوي. نفذت تجارب على مجموعات البيانات المختلفة استنادا إلى الإطار ثبت من دراسة مشتركة لفعالية اليوان أثارت هذه الورقة.

VITON: بناء على صورة افتراضية لمحاولة الشبكة

حاول على الظاهرية الصورة القائمة، إن الشبكة: أطروحة العنوان: VITON

الكاتب: هان زينتونج / وو Zuxuan / وو زهي / يو Ruichi / ديفيس لاري S.

تاريخ النشر: 2017/11/22

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //paper.yanxishe كوم / مراجعة / 8579

أوصت السبب

1، والورقة الأولى على تركيب الظاهري

2، وذلك باستخدام تقنية TPS التفاف

3 ومفتوحة المصدر. (حاليا مصدر بيانات المخاطر القانونية مغلق)

4، فمن يستحق القراءة دخول

الوقت تصنيف سلسلة استنادا إلى دراسة الهجرة عمق

أطروحة العنوان: نقل التعلم للوقت تصنيف سلسلة

الكاتب: فواز حسن اسماعيل / فوريستير جيرمان / يبر جوناثان / Idoumghar Lhassane / مولر بيير آلان

تاريخ النشر: 2018/11/05

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //paper.yanxishe كوم / مراجعة / 70

أوصت السبب: تم تدريب عمق نقل التعلم الشبكة العصبية لأول مرة على أساس مجموعة من البيانات المصدر الشبكة، ومن ثم معرفة خصائص (وزن الشبكة) يتم نقلها إلى عملية ثانية ليتم تدريبهم على مجموعة الهدف من شبكات البيانات. وقد ثبت فكرة لزيادة عمق القدرة تعميم الشبكات العصبية في العديد من المهام الرؤية الحاسوبية (مثل التعرف على الصور، والمكان الكائن) في. وبالإضافة إلى هذه التطبيقات، وعمق من شبكة التفاف العصبية (CNN) هو أيضا بشعبية كبيرة في المجتمع مؤخرا تصنيف السلاسل الزمنية (TSC). ومع ذلك، فإن مشاكل التعرف على الصور المختلفة، لمهمة TSC، والتعلم نقل التكنولوجيا لم يتم بعد دراسة وافية. هذا مثير للدهشة، لأنه إذا كان الشبكة العصبية المدربين قبل (بدلا من البدء من الصفر التدريب) لصقل النموذج، يمكنك يحتمل تحسين دقة TSC نموذج التعلم العمق.

في هذه الورقة، والكتاب تدرس كيفية نقل مهمة TSC عميقة لملء هذه الفجوة عن طريق CNN. من أجل تقييم احتمال نقل التعلم، واستخدام المؤلفين أجريت المحفوظات UCR تجارب واسعة النطاق، الملف الذي يحتوي على أكبر TSC العام مجموعات البيانات القياسي 85. لكل مجموعة من ملفات البيانات، وهذا نموذج ما قبل تدريب، ومن ثم صقل في مجموعات البيانات الأخرى، إنتاج 7140 أعماق مختلفة الشبكة العصبية. وتشير هذه التجارب أن نقل يمكن تحسين أو تخفيض التعلم نموذج تنبؤي استنادا إلى مجموعة البيانات المستخدمة في عملية التحويل. لذلك، توقع ما إذا كانت البيانات الواردة مجموعة الأمثل مجموعة البيانات مصدر الهدف، يقترح المؤلفون طريقة جديدة تعتمد على الوقت الديناميكي تزييفها التشابه بين مجموعة البيانات المقاسة، التي تصف طريقة والتوجيه بشأن كيفية اختيار أفضل مصدر لنقل البيانات مجموعة، وبالتالي تحسين دقة 85 مجموعة البيانات 71 مجموعات البيانات.

المنتج PR: نتاج العصبي استبدال حساب شبكة] [ICCV 2019 عن طريق الفم

عنوان الاطروحة: PR المنتج: A بديلا عن المنتج الداخلية في الشبكات العصبية

الكاتب: وانغ Zhennan / زو ون بين / شو تشن

الوقت: 2019/4 / 30

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //paper.yanxishe كوم / مراجعة / 176

أوصت السبب: متجه الوزن ث و x هو متجه ميزة حساب المنتج الداخلي في الشبكات العصبية في كل مكان، ولكن اعتقد عدد قليل من الناس حول ودرس الآثار السلبية الناجمة عن استخدام المنتج الداخلي.

هذه نقطة الصحيفة إلى أوجه القصور في عملية المنتج، وهذه العملية الجديدة المقترحة المنتج العلاقات العامة، وهذه العملية للتغلب على أوجه القصور في العملية المنتج، يمكن أن تقلل من صعوبة شبكة التدريب.

1. دراسة الدافعية: ماركة العكسي التدرج يصبح أصغر في ناقلات المنتجات الداخلي زاوية عملية بالقرب من 0 أو بي، مما يزيد من صعوبة شبكة التدريب

2. الابتكار: اقترح PR حساب المنتج، وحساب للاكثار إلى الأمام في المنتج تعادل، ولكن يمكن أن تجعل من المعلمات مستقلة العكسي التدرج زاوية متجه

3. النتائج: سوف عملية المنتج الداخلية بسيطة محل المنتج العلاقات العامة يمكن أن يعزز إلى حد كبير أداء شبكتنا وFC، CNN، وتطبيق RNN.

المنتج PR بسيط وفعال، التوصيل والتشغيل، مثل سكين الجيش السويسري ملائم، وقد وردت هذه الورقة ICCV 2019 ورقات عن طريق الفم.

توفير PyTorch قانون بسلاسة نسخة الكثيفة طبقة المنتج العلاقات العامة، والالتواء وطبقة LSTM حدة، من خارج منطقة الجزاء.

• كسول! العقلاني شبه فك الصور JPEG يتيح سرعة الشبكة 1.77 مرة

  عنوان الاطروحة: NETWORKS أسرع العصبيه مباشرة من JPEG

• وإذ تشير إلى 20 سنوات من الكشف عن الهدف: الجاف

  عنوان الاطروحة: كائن كشف في 20 سنوات: دراسة

• النص المضمن كروية

  أطروحة العنوان: تضمين نص كروية

• نظام تقاسم الدراجة لديها آلية المهام تصميم الارباح المتوقعة

  عنوان ورقة العمل: آلية تصميم مع الإيرادات المتوقعة العمل لنظم تقاسم الدراجة

• دلالات للغة الفهم تصور بيرت

  عنوان الاطروحة: بيرت علم الدلالة علم اللغة للتفاهم