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Computer scientists succeed in solving algorithmic riddle from the 1950s
Computer scientists succeed in solving algorithmic riddle from the 1950s
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2022-12-02 07:02
阅读量:5
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解决神经网络的百年难题,MIT新模型Liquid CfC让模拟大脑动力学成为可能
解决神经网络的百年难题,MIT新模型Liquid CfC让模拟大脑动力学成为可能
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随着神经元数量的增加,人工智能模型的训练和计算成本都变得非常高昂。有没有一种模型能够既实现类似于人脑的神经模拟,又速度快成本低呢

Liquid CfC模拟大脑动力学
机器之心
2022-12-02 06:51
阅读量:4
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用CNN做基础模型,可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录!
用CNN做基础模型,可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录!
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来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型,称为 InternImage,与基于 Transformer 的网络不同,InternImage 以可变形卷积作为核心算子,使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野,而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 65.4 mAP,ADE20K 达到 62.9,刷新检测分割新纪录。

CNN做基础模型
机器之心
2022-12-02 06:36
阅读量:5
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MemHC: An optimized GPU memory management framework for accelerating many-body correlation functions
MemHC: An optimized GPU memory management framework for accelerating many-body correlation functions
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2022-12-02 06:16
阅读量:4
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Solving brain dynamics gives rise to flexible machine-learning models
Solving brain dynamics gives rise to flexible machine-learning models
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MIT researchers announced that they had built "liquid" neural networks, inspired by the brains of small species: a class of flexible, robust machine learning models that learn on the job and can adapt to changing conditions, for real-world safety-critical tasks, like driving and flying

2022-12-02 06:08
阅读量:3
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MIT提出封闭式连续时间神经网络,解决大脑动力学问题可产生灵活的机器学习模型
MIT提出封闭式连续时间神经网络,解决大脑动力学问题可产生灵活的机器学习模型
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我们称之为 [CfC] 的新机器学习模型用封闭形式近似取代了定义神经元计算的微分方程,保留了液体网络的美丽特性,而不需要数值积分

封闭式连续时间神经网络大脑动力学问题机器学习模型
ScienceAI
2022-12-02 05:53
阅读量:2
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人工智能发展月报(2022年10月)
人工智能发展月报(2022年10月)
报告

本报告依托科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner、新闻事件分析挖掘和搜索系统NewsMiner,以及人工智能主流新闻网站及公众号,分析挖掘了每月人工智能领域所发生的、对AI领域技术发展产生重大推动作用的事件

AI报告AI月报人工智能情报
智谱研究
2022-11-30 06:42
阅读量:680
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新加坡南洋理工大学Luu Anh Tuan助理教授招收NLP方向博士生
新加坡南洋理工大学Luu Anh Tuan助理教授招收NLP方向博士生
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AI求职
AMiner
2022-11-21 07:54
阅读量:323
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MemHC: An optimized GPU memory management framework for accelerating many-body correlation functions
MemHC: An optimized GPU memory management framework for accelerating many-body correlation functions
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2022-11-18 12:28
阅读量:154
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Solving brain dynamics gives rise to flexible machine-learning models
Solving brain dynamics gives rise to flexible machine-learning models
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2022-11-18 12:13
阅读量:81
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我裂开了...人类脑海中的画面,被AI解码了??
我裂开了...人类脑海中的画面,被AI解码了??
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有没有那么几个瞬间,你要么想把自己脑子里的东西掏出来给别人看,要么想撬开别人的脑子看看里面都装了什么?虽然错过了霍格沃茨的入学时间,但如果从现在开始学习扩散模型和神经学,可能很快你就能实现这个目标了。新加坡国立大学,香港中文大学,和Stanford联手,基于扩散模型实现了从脑电波还原图像的“人类视觉解码器”。效果奇佳,还开源了代码和数据,这还不来一起看看?

脑海中的画面被AI解码?
夕小瑶的卖萌屋
2022-11-18 11:49
阅读量:341
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AI终于能替我写论文了
AI终于能替我写论文了
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Meta AI 提出了一个可以总结学术文献,解决数学问题的新模型,该模型还能生成百科文章,编写科学代码,注释分子和蛋白质等等

AI能写论文
夕小瑶的卖萌屋
2022-11-18 11:40
阅读量:160
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GlobalWoZ: 面向全球通用的人机对话系统——快速构建多语对话能力初探
GlobalWoZ: 面向全球通用的人机对话系统——快速构建多语对话能力初探
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在过去的几年里,有一个趋势是探索多语言任务型对话(ToD)系统的数据构造方法,让任务型对话系统可以服务于不同国家不同语言的用户。然而, 现有的多语言 ToD 数据集要么由于语言的覆盖范围有限,要么是数据构建成本高,或者是忽略了很多英语的实体并不存在于其他国家这一非常关键的实际情况。

人机对话系统多语对话能力
PaperWeekly
2022-11-18 11:23
阅读量:51
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AAAI 2022 | 正交图神经网络
AAAI 2022 | 正交图神经网络
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图神经网络 (GNNs) 模型依靠消息传递和特征转换函数来编码来自邻居的结构和特征信息,消息传递是沿着边传递邻居消息,特征转换是通过投影节点嵌入来提高模型的学习能力,但卷积层太多则会导致 GNNs 的性能降低。最近的研究指出这个问题来源于过平滑,也就是因为图结构上的递归邻域聚合导致节点表示变得难以区分。最近提出了图增强等模型来缓解过平滑,主要思想是避免过多的邻域信息,在每个卷积层都强化自身的特定节点特征。

正交图神经网络
PaperWeekly
2022-11-18 11:11
阅读量:80
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百年微分方程难题被解决!神经元相互作用方式有了解析解描述,作者:可以模拟大脑动力学了 | MIT
百年微分方程难题被解决!神经元相互作用方式有了解析解描述,作者:可以模拟大脑动力学了 | MIT
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这个微分方程可以用来模拟神经元间通过突触的相互作用方式,换言之就是大脑传递信息的过程。现实生活中有诸多应用场景,比如自动驾驶、大脑和心脏的监测等。

微分方程模拟大脑动力学
量子位
2022-11-18 10:53
阅读量:58
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AlphaZero黑箱终于被打开!登顶5年后,人类揭开它学会下棋的奥秘
AlphaZero黑箱终于被打开!登顶5年后,人类揭开它学会下棋的奥秘
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在没有人类对弈指导下,AlphaZero仍形成了一套类似专业棋手才懂的概念体系。研究者还进一步探寻了这些概念何时何处形成。 此外,他们还对比了AlphaZero与人类开局棋风的不同

AlphaZero黑箱下棋
量子位
2022-11-18 10:45
阅读量:90
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​NeurIPS 2022 | IPMT:用于小样本语义分割的中间原型挖掘Transformer
​NeurIPS 2022 | IPMT:用于小样本语义分割的中间原型挖掘Transformer
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本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距,而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题,引入了一个中间原型,用于从支持中挖掘确定性类别信息和从查询中挖掘自适应类别知识,并因此设计了一个中间原型挖掘Transformer。文章在每一层中实现将支持和查询特征中的类型信息到中间原型的传播,然后利用该中间原型来激活查询特征图。借助Transformer迭代的特性,使得中间原型和查询特征都可以逐步改进

分割 挖掘Transformer
CVer
2022-11-18 09:26
阅读量:67
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ECCV 2022 Oral|原来Scene Graph Generation也有精神内耗
ECCV 2022 Oral|原来Scene Graph Generation也有精神内耗
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文章主要介绍我们在ECCV 2022 Oral (2 accept, 1 weak accept)的论文"Fine-Grained Scene Graph Generation with Data Transfer"。主要内容包括对于Scene Graph现有问题的介绍 (标题里的精神内耗),我们的方法。最后是关于场景图生成(SGG)领域的一些感受。

Scene Graph Generation介绍
FightingCV
2022-11-18 09:10
阅读量:25
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论文领读:Visual Transformer综述3万字译文
论文领读:Visual Transformer综述3万字译文
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Transformer是一种基于注意力的编解码体系结构,它彻底改变了自然语言处理领域。受这一重大成就的启发,最近在将 Transformer 体系结构应用于计算机视觉(CV)领域方面进行了一些开创性的工作,这些工作已经证明了它们在各种CV任务中的有效性。凭借具有竞争力的建模能力,与现代卷积神经网络(CNN)相比,visual Transformers 在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了令人印象深刻的性能。

Transformer
集智书童
2022-11-18 08:56
阅读量:90
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开启新范式 | 北航+地平线提出无相机参数的BEV感知
开启新范式 | 北航+地平线提出无相机参数的BEV感知
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在自动驾驶的高级范例中,从环视图学习BEV表示对于多任务框架至关重要。然而,现有的基于深度估计或camera-driven attention的方法不稳定,无法在有噪声的相机参数下获得transformation,主要有两个挑战,即精确的深度预测和相机标定。在这项工作中,论文提出了一种用于鲁棒BEV表示的完全多相机无标定Transformer(CFT),该Transformer专注于探索隐式映射,而不依赖于相机内外参。为了将更好的特征学习从图像引导到BEV,CFT通过位置感知增强(PA)在BEV中挖掘潜在的3D信息。代替摄像机驱动的逐点或全局Transformer,为了在更有效的区域内进行交互并降低计算成本,论文提出了一种view-aware attention,这也减少了冗余计算并加速了收敛。CFT在nuScenes检测任务排行榜上实现了49.7%的NDS,与其他几何引导方法相比,这是第一个去除相机参数的工作。在没有时间输入和其他模态信息的情况下,CFT以较小的图像输入(1600×640)实现了第二高的性能。由于view-attention的变体,CFT将普通注意力的内存和transformer FLOPs分别减少了约12%和60%,NDS提高了1.0%。此外,它对噪声相机参数的天然鲁棒性使CFT更具竞争力!!

北航 无相机参数
集智书童
2022-11-18 05:07
阅读量:73
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