author/自言自語

Vidy基於以太坊開發的新一代無縫嵌入技術

Vidy是由一支經驗豐富的工程團隊,和全明星加密貨幣諮詢委員會組成的。Vidy已開始與超過20家的全球最大廣告品牌合作,且已經準備將其已投入到測試階段的視訊廣告嵌入層推出到其為全球數百萬使用者提供的合

NLP領域中更有效的遷移學習方法

在深度學習領域,遷移學習(transfer learning)是應用比較廣的方法之一。該方法允許我們構建模型時候不光能夠借鑑一些其它科研人員的設計的模型,還可以借用類似結構的模型引數,有些類似於站在巨

iCAN:以人為中心的“人-物”互動檢測網路

視覺識別近年來發展迅速,包括物體檢測、分割和動作識別。但是,理解場景不僅需要檢測單個物體例項,還需要識別物體對之間的視覺關係,其中尤為重要的一環是檢測並識別每個人如何與周圍物體互動,即人-物互動(HOI

語言建模的發電廠——迴圈神經網路

作者:James Le 編譯:weakish 介紹 大三的時候,我有一學期去丹麥哥本哈根交流。我之前沒去過歐洲,去丹麥交流,讓我有機會浸入新文化,遇到新人群,去新地方旅行,以及最重要的,接

Wasserstein is all you need:構建無監督表示的統一框架

瑞士洛桑聯邦理工學院的研究者提出,通過將每個物件與分佈估計和點估計(向量嵌入)相關聯來構建單個物件或實體(及其組合)的無監督表示的統一框架。該方法可用於具有共現結構的任何無監督或監督問題(文字或其他模態)。該框

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NLP&深度學習:近期趨勢概述(二)

遞迴神經網路(RNN) RNN 是專門用於處理順序資訊的神經網路的方法。RNN將計算應用於以先前計算結果為條件的輸入序列。這些序列通常由固定大小的標記向量表示,他們被順序送至迴圈單元。下圖說明了一個簡單的

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