机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...
这份书单,带给新传学子稳定的精神内核!
美国学术史上里程碑式的作品之一,为大众传播研究在研究方法和研究设计上做出了开创性贡献作为文化的传播:“媒介与社会”论文集文化研究领域的经典作品,精选了詹姆斯·凯瑞的论文和演讲稿新闻:幻象的政治政治传播研究的里程碑作品做新闻:现实的社会建构新闻生产社会学研究中的里程碑式作品,一代代研习媒介研究的...
当数据成为「生产资料」,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练...
第二篇文章在第一篇工作的基础上,进一步改进所有权验证的方法,研究了如何设计无目标后门水印(untargetedbackdoorwatermark,UBW),以及如何利用它进行无害、隐蔽的数据集所有权验证。给定一个可疑模型,防御方验证该模型是否在(受保护的)数据集上训练过。与第一篇文章的工作相同,假设数据集防御方只能通过查询可疑模型来...
生成式AI之父Jürgen Schmidhuber:机器学习编年史与宇宙未来丨...
人工好奇心和用于发明自己问题的代理的生成式对抗网络、第一个变形金刚变体(见上文)、将教师网络提炼为学生网络、在多抽象层次和多时间尺度上学习行动计划以及其他令人兴奋的内容,这些都是当今最被引用的网络和现代深度学习的根源。
诺奖之后的复杂科学:18位学者勾勒未来20年复杂系统研究图景
我坚信,结合网络科学、数据科学和人工智能算法,增强对复杂系统的预测能力,对于包括意义非凡的气候变化研究的各种应用来说至关重要。然而,从结果的可解释性出发,简单模型理解复杂系统的能力最为重要:简单模型可能无法捕捉复杂系统的所有细节,但它是我们理解和驯服复杂性的希望,我相信它们对更好地设计人工智能算法也至关...
CVPR 2020线上分享 | 港中文博士:对抗生成网络的可解释性及其应用
主题:对抗生成网络的可解释性及其应用个人介绍:沈宇军,香港中文大学在读博士生四年级,师从汤晓鸥教授和周博磊教授,香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)获得者(www.e993.com)2024年10月23日。本科毕业于清华大学电子工程系。分享概要:随着近年来对抗生成网络(GAN)的发展,生成图片的质量以及模型的训练稳定性不断提高。然而,对于对抗生成网络的可解释...
生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展? | 2分钟读论文
阅读论文:httpsarxiv/abs/1707.05776经验丰富的同学知道,对于生成对抗网络,有很多关于如何通过更多细节合成高分辨率图像的研究。这意味着,这又是一项令人兴奋,使人视野更加开阔的工作。但这并不能与GAN后续工作进行比较,毕竟GAN还建立在更为成熟的研究的基础之上。
学界| Yoshua Bengio团队连发三篇论文:提出三种生成对抗网络
论文1:边界寻找生成对抗网络(Boundary-SeekingGenerativeAdversarialNetworks)论文链接:httpsarxiv/abs/1702.08431摘要我们介绍了一种全新的用于训练生成对抗网络的方法——我们训练一个生成器来匹配一个目标分布,该分布会收敛到处于完美鉴别器的极限的数据分布。这个目标可被视为训练一个生成器来在...
ICCV 2021 | 马里兰大学&马普所&英伟达联合提出生成对抗网络最新...
当今最好的生成对抗网络(StyleGAN2)在复杂数据上仍频繁出现肉眼可见的瑕疵,使得这个方向充满进展空间。为此,马里兰大学与马克斯普朗克研究所联合培养博士于宁等人从损失函数和网络架构方面对GANs进行长足改进。最终实验表明,在FrechetInceptionDistance(FID)度量下,本文方案在各个数据集上有高达17.5%-47.5%的性能提升,...
今日Paper|多轨迹预测研究;3DMM 人脸模型;对抗网络判别器;交叉...
一种基于U-Net的生成性对抗网络判别器用于图像描述的交叉模态信息的探索和蒸馏多轨迹预测研究论文名称:TheGardenofForkingPaths:TowardsMulti-FutureTrajectoryPredictio作者:JunweiLiang发表时间:2020/2/1论文链接:httpspaper.yanxishe/review/13151?from=leiphonecolumn_paperreview0309...