Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
这篇文章探讨了如何使用 TensorFlow 和 R 训练大型数据集。具体来说，我们介绍了如何下载和重新分区 ImageNet，然后使用 TensorFlow 和 Apache Spark 在分布式环境中跨多个 GPU 训练 ImageNet。
#94 – Ilya Sutskever: Deep Learning
Ilya Sutskever 是 OpenAI 的联合创始人，是历史上被引用次数最多的计算机科学家之一，引用次数超过 165,000 次，对我来说，他是深度学习领域有史以来最聪明、最有洞察力的人之一。在这个世界上，很少有人比 Ilya 更愿意与我谈论深度学习、智能和生活，无论是在话筒上还是话筒下。通过注册以下赞助商来支持此播客：– Cash App – 使用代码“LexPodcast”并下载：– Cash App（App Store）：https://apple.co/2sPrUHe– Cash App（Google Play）：https://bit.ly/2MlvP5w 剧集链接：Ilya
计算机视觉中 GAN 的第四篇文章系列 - 我们探索使用多尺度 GAN 方法的 2K 图像生成、具有时间一致性的视频合成以及 ImageNet 中的大规模类条件图像生成。
Fujitsu RunMyProcess для защиты миллиардов IoT-устройств выбирает решение компании ImageWare Systems
富士通 RunMyProcess 今天宣布将向 DigitalSuite 添加先进的身份验证技术，DigitalSuite 是一个集成工作流程和业务运营的平台。
Российские ученые из Smart Engines победили в международном соревновании по бинаризации документов
Smart Engines团队在国际文档二值化竞赛DIBCO 2017（Document Image Binarization COmpetition）中获得第一名。
他也是我第二名的艺术家。这是一个安迪·戈德沃斯（Andy Goldsworthy）的美女（通过Google Image搜索）：我最喜欢的艺术家在这里。邮政安迪·戈德斯沃思（Andy Goldsworthy），我的英雄首次出现在偶然的经济学家上。
Youth Show Off Photo Skills in Local Contest
在最近举行的 ImageMakers 全国摄影大赛中，23 位年轻人手持数码相机，发挥了他们的想象力、创造力和摄影技巧。本地比赛由儿童、青少年和学校服务部在 p... 分区>
Schweinfurt youth participate in Imagemakers contest
德国施韦因富特 - 学龄服务 (SAS) 体育馆的后墙于 3 月 3 日焕然一新，上面贴满了美国男孩女孩俱乐部 (BGCA) 图像制作者竞赛中的照片和数字艺术。
