New generative media models and tools, built with and for creators
我们正在介绍WEO，这是我们最有能力的生成高清视频的模型，以及最高质量的文本对图像模型Imagen 3。我们还将与音乐AI Sandbox共享新的演示录音。
New generative media models and tools, built with and for creators
我们正在介绍WEO，这是我们最有能力的生成高清视频的模型，以及最高质量的文本对图像模型Imagen 3。我们还将与音乐AI Sandbox共享新的演示录音。
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。
