Ноябрь 2018
Новости о машинном обучении (ML), искусственном интеллекте (AI), Data Science (DS) и связанных областях расширенной аналитики.
Добро пожаловать в пятую публикацию xplore.ai из 10 тщательно отобранных прочтений ИИ за месяц. Цель этой серии - предоставить аудитории тщательно подобранный список самых интересных новостей, публикаций и инструментов, с которыми наша команда столкнулась в течение предыдущего месяца.
Компьютерное зрение
1. Резюме Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV), 2018 г.
Исследование Scortex на Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV), выпуск 2018 г. Таким образом, очень интересные результаты, касающиеся групповой нормализации (GN), которая улучшает алгоритмы обнаружения объектов, сетей песочных часов, в которых используется Corner Net, Receptive Field Block Net (RFB Net) для более «человеческих» восприимчивых полей, BiseNet для облегченной сегментации, DeepLab v3 +, так далее
2. 🏀 Интересное использование 3D CNN для маркировки видео NBA
Маркировка действий НБА с использованием глубокого обучения. Обозначьте кадры трансляции NBA описанием воспроизведения, используя классификацию видео на основе 3D ConvNet.
3. Реализация раскрашивания бумаги на основе Deep Exemplar
Глубокая раскраска на основе образцов - это первый подход глубокого обучения для локальной раскраски на основе образцов. Получив эталонное цветное изображение, наша сверточная нейронная сеть напрямую сопоставляет изображение в градациях серого с выходным цветным изображением.
msracver / Раскрашивание на основе Deep-Exemplar
Исходный код« Раскраски на основе Deep-Exemplar . - msracver / Раскраска на основе Deep-Exemplar github.com »
Статья: https://arxiv.org/pdf/1807.06587.pdf
4. Играйте в Mortal Kombat с веб-камеры в браузере
Передача обучения, увеличение данных, MobileNet, tensorflow.js, Mortal Kombat, веб-камера… Это действительно интересный проект, на который стоит взглянуть
5. Сводка статуса обнаружения объектов
Последние достижения в обнаружении объектов в эпоху глубоких сверточных нейронных сетей
Https://arxiv.org/pdf/1809.03193.pdf
Машинное обучение
6. Глубокое обучение совместной фильтрации в Hulu
Применение глубокого обучения к совместной фильтрации: как Hulu создает свой ведущий в отрасли механизм рекомендаций с использованием нейронной авторегрессионной оценки распределения для совместной фильтрации (CF-NADE). Будет приятно увидеть, как они адаптируют CF-NADE к неявной обратной связи в будущем.
Общие инструменты
7. Когда вы создаете блокнот jupyter, а затем хотите сравнить изменения… 💣
Инструмент для сравнения и объединения ноутбуков Jupyter. Обеспечивает различение и объединение записных книжек Jupyter с учетом содержимого. Он понимает структуру документов записной книжки. Следовательно, он может принимать разумные решения при различении и объединении ноутбуков.
Рекомендательные системы
8. Рекомендации по совместному использованию помад
Использование хорошей идеи, которая обычно не приходит нам в голову: создание вложений из предметов в инвентаре. Кроме того, мы ценим, что автор учел возможность обнаружения, фактор, который обычно игнорируется в рекомендательных системных приложениях. Стоит пару прочтений.
9. Применение глубокого обучения к поиску Airbnb
Замечательная статья от Airbnb об использовании моделей глубокого обучения в своем бизнесе. В них рассказывается не только об удачных творениях, но и о неудачных попытках. Уловки хеширования для категорий с высокой мощностью, переосмысление всей системы, окружающей модель, при переходе к глубокому обучению, protobuf, Spark, многозадачному обучению,… радость.
Https://arxiv.org/pdf/1810.09591.pdf
Графические сети
10. Библиотека Graph Nets для TensorFlow
Создавайте графические сети в Tensorflow. Сеть графов принимает граф в качестве входных данных и возвращает граф в качестве выходных данных. Входной граф имеет атрибуты ребро (E), узла (V) и глобального уровня (u). Выходной граф имеет ту же структуру, но с обновленными атрибутами.
И это то, что нам показалось интересным в октябре. В xplore.ai мы всегда пробуем новейшие инструменты, экспериментируем с передовыми алгоритмами и читаем о последних тенденциях в каждой отрасли, где данные создают беспрецедентную ценность.
Если вам понравилась статья, хлопайте в ладоши и подписывайтесь. Вы также можете проверить другие статьи в нашем блоге xplore.ai. Вы также можете подписаться на нас в LinkedIn и Twitter или оставить мне сообщение. Надеемся, у вас впереди отличный месяц!
