Machinelearning. Страница 41
Технологии . программирование , нейронные сети . канал с самой свежей и актуальной информацией из мира it
-
Machinelearning
💡 Ensembling Off-the-shelf Models for GAN Training Github: https://github.com/nupurkmr9/vision-aided-gan Paper: https://arxiv.org/pdf/2112.09130v1.pdf Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun @ai_machinelearning_big_data -
Machinelearning
📑 Extreme Zero-Shot Learning for Extreme Text Classification Github: https://github.com/amzn/pecos Paper: https://arxiv.org/abs/2112.08652v1 @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
📹 Vision Transformer Based Video Hashing Retrieval for Tracing the Source of Fake Videos Github: https://github.com/lajlksdf/vtl Paper: https://arxiv.org/abs/2112.08117v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dftl @ai_machinelearning_big_data 
-
Реклама
-
Machinelearning
🕷 Bayesian Active Learning (BaaL) Github: https://github.com/ElementAI/baal Documentation: https://baal.readthedocs.io. Paper: https://arxiv.org/abs/2112.06586v1 Blog: www.elementai.com/news/20…n-source @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
Где искать информацию по Machine Learning? Специалисты Школы анализа данных Яндекса собрали знания и опыт своих преподавателей и выпускников в одном онлайн-учебнике — и открыли к нему доступ для всех желающих. Сейчас вы можете начать изучать два больших раздела: «Классическое обучение с учителем» и «Оценка качества моделей», а авторы постепенно будут добавлять новые актуальные главы. Пособие подойдет для начинающих ML-специалистов, разработчиков и аналитиков и станет отличной систематизацией знаний и практических рекомендаций. Основные методы и алгоритмы ML, важные для области разделы математики, а также примеры использования ML в жизни — обо всем этом здесь. 
-
Machinelearning
🎓 GAN-Supervised Dense Visual Alignment Github: https://github.com/wpeebles/gangealing Project: https://www.wpeebles.com/gangealing Paper: https://arxiv.org/abs/2112.04894v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/celeba @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
💉 Semi-supervised-learning-for-medical-image-segmentation. Github: https://github.com/HiLab-git/SSL4MIS Paper: https://arxiv.org/abs/2112.04894v1 @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🎙 История речевого синтеза Яндекса На днях в Алисе появился шёпот — хороший повод разобраться с тем, как сейчас работают голосовые технологии Яндекса. Чтобы Алиса звучала «человечно», нужен целый букет решений: генеративно-состязательные сети, модели машинного перевода, архитектура с механизмом внимания, краудсорсинг и многое другое. В статье на Хабре представлена эволюция голосового синтеза со схемами, примерами и мел-спектрограммами. Habr: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/593681/ -
Machinelearning
🦎 → 🐍 NL-Augmenter: A Framework for Task-Sensitive Natural Language Augmentation Github: https://github.com/GEM-benchmark/NL-Augmenter Paper: https://arxiv.org/abs/2112.02721v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sst @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🔗 DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting Github: https://github.com/raoyongming/denseclip Paper: https://arxiv.org/abs/2112.01518v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data -
Machinelearning
🔹 Dual Spoof Disentanglement Generation for Face Anti-spoofing with Depth Uncertainty Learning Github: https://github.com/facebookresearch/Mask2Former Installation: github.com/faceboo…STALL.md Paper: https://arxiv.org/abs/2112.01527v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
Dual Spoof Disentanglement Generation for Face Anti-spoofing with Depth Uncertainty Learning Github: https://github.com/JDAI-CV/faceX-Zoo Paper: https://arxiv.org/abs/2112.00568v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replay-attack @ArtificialIntelligencedl 
-
Machinelearning
🧬 Evolutionary Scale Modeling Github: https://github.com/facebookresearch/esm Paper: https://openreview.net/pdf?id=uXc42E9ZPFs @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
📹 End-to-End Referring Video Object Segmentation with Multimodal Transformers Github: https://github.com/mttr2021/MTTR Paper: https://arxiv.org/abs/2111.14821v1 Dataset: kgavrilyuk.github.io/publica…r_action @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🛢 Unleashing Transformers: Parallel Token Prediction with Discrete Absorbing Diffusion for Fast High-Resolution Image Generation from Vector-Quantized Codes Github: github.com/samb-t/…sformers Paper: https://arxiv.org/abs/2111.12701v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun Project: https://samb-t.github.io/unleashing-transformers @ai_machinelearning_big_data 
-
Реклама
-
Machinelearning
🔋 Density-aware Chamfer Distance Github: density_aware_chamfer_distance Paper: https://arxiv.org/abs/2111.12702 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mvp @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🎼 Music Classification: Beyond Supervised Learning, Towards Real-world Application 📖 Book 💻Code 📜 Paper 📝Dataset @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🚀 Обсуждаем ML на YaTalks 2021 Уже 4 декабря Яндекс проведет YaTalks — главную конференцию для IT-сообщества. Обещают космическую программу. Среди заявленных тем ML-трека: — Какие существуют подходы к созданию текстового и мультимедийного контента с помощью нейросетей? — В чем сложности в обучении генеративных моделей? — Почему оценить их качество сложнее, чем в случае с дискриминативными моделями? Программа и регистрация на сайте.