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    RepNet:计算视频中的重复次数

    重复过程从自然周期(例如月相或心跳和呼吸)到人工重复过程(例如在生产线或交通模式中发现的重复过程)在我们的日常生活中司空见惯。除了它们的普遍性之外,研究人员还对重复过程感兴趣,因为人们可以从中梳理出各种见解。多次发生的事

    作者:RainNight 2021-09-15 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    语言不可知的 BERT 句子嵌入

    多语言嵌入模型是一种强大的工具,可将来自不同语言的文本编码到共享嵌入空间中,使其能够应用于一系列下游任务,如文本分类、聚类等,同时还利用语义信息进行语言理解。生成此类嵌入的现有方法,例如LASER或m~USE,依靠并行数

    作者:RainNight 2021-09-13 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    终端超市产品识别

    视障用户面临的最大挑战之一是识别杂货店和家里厨房橱柜中的包装食品。这是因为许多食品使用相同的包装,例如盒子、罐头、瓶子和罐子,只是标签上印刷的文字和图像有所不同。然而,无处不在的智能移动设备为使用机器学习 (ML) 解决

    作者:RainNight 2021-09-13 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    宣布 ScaNN:高效的向量相似性搜索

    假设有人想要使用需要精确匹配标题、作者或其他易于机器索引的条件的查询来搜索大型文学作品数据集。这样的任务非常适合使用 SQL 等语言的关系数据库。但是,如果想要支持更抽象的查询,例如“内战诗”,则不再可能依赖朴素的相似度

    作者:RainNight 2021-09-13 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    将自然语言指令用于移动 UI 操作

    移动设备提供了无数有助于日常活动的功能。然而,这些功能中的许多功能都不容易被用户发现或访问,迫使用户查找如何执行特定任务——例如,如何在地图中打开交通模式或在 YouTube 中更改通知设置。虽然在网络上搜索这些问题的详

    作者:RainNight 2021-09-13 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    使用 RigL 改进稀疏训练

    现代深神经网络结构常常是高度冗余的[ 1,2,3 ],使得可以移除连接的显著分数而不损害性能。与密集网络相比,由此产生的稀疏神经网络已被证明具有更高的参数和计算效率,并且在许多情况下,可以显着减少挂钟推理时间。 到目前为

    作者:RainNight 2021-09-11 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

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