NIPS

【重磅】61篇NIPS2019深度强化学习论文及部分解读

深度强化学习报道来源：NIPS2019编辑：DeepRLNeurIPS（前称NIPS）可谓人工智能年度最大盛会。
AI蜗牛车·2020-06-25 07:53

网络安全---linux下的snort系统的安装和规则测试(一)

尝试接触Snort，它是一款免费、开源的网络入侵防御系统（NetworkIntrusionPreventionSystem，NIPS）和网络入侵检测系统（NetworkIntrusionDetectionSystem
开始编程的李先生·2020-06-25 07:06

Policy Gradients

论文：https://papers.nips.cc/pap
The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》图网络 论文解读

但是据说2017年NIPS学术会议上，老爷
handsome_happy·2020-06-25 05:28

Semantic Augmentation

SemanticAugmentation1.ImplicitSemanticDataAugmentationforDeepNetworks_NIPS192.Learningtocomposedomainspecifictransformationsfordataaugmentation_NIPS173
ZZJune·2020-06-25 05:57

深度强化学习DQN（附DQN训练Flappy Bird源代码）

BrainDQN_Nature.py和BrainDQN_NIPS.py主要定义网络结构，FlappyBirdDQN.py是训练文件，FlappyBirdDQN的源代码如下所示，可以直接运行。
Tom Hardy·2020-06-25 04:53

使用CAFFE训练自己的数据集并单张图片测试的方法

Caffe训练ImageNet使用的是NIPS2012paper论文的算法。1、准备数据。
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-06-25 00:07

【深度学习】从Pix2Code到CycleGAN：2017年深度学习重大研究进展全解读

选自Statsbot作者：EduardTyantov机器之心编译2017年只剩不到十天，随着NIPS等重要会议的结束，是时候对这一年深度学习领域的重要研究与进展进行总结了。
产业智能官·2020-06-24 17:42

SA-GAN - Self-Attention Generative Adversarial Networks 论文解读（附代码）

据作者说，本文提交了今年的NIPS18，目前还在审稿中。作者也已经把代码放到Github上了，代码地址。导
mx54039q·2020-06-24 16:21

Image-sentence Matching 模型整理 (持续更新)

DeViSE:DeViSE:ADeepVisual-SemanticEmbeddingModel,NIPS,2013(tri,AlexNet,w2v)SDT-RNN:GroundedCompositionalSemanticsforFindingandDescribingImageswithSentences
爱婷愚·2020-06-24 09:48

GNN之NIPS19 GNNExplainer-GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks

转载纪厚业本文由斯坦福Jure组发表在NeurIPS2019上.一作RexYing也是著名的GraphSAGE的作者.代码和数据https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer目录1.Introduction2.Model2.1ExplanationviaStructuralInformation2.2ExplanationviaFeatureInfor
静静和大白·2020-06-24 07:18

【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems

AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems24(NIPS2011)ThepapersbelowappearinAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems24editedbyJ.Shawe-TaylorandR.S.ZemelandP.L.BartlettandF.PereiraandK.Q.Weinberg
Computer_Elearning·2020-06-24 06:22

基于深度学习的Person Re-ID（度量学习）

度量学习是指距离度量学习，DistanceMetricLearning，简称为DML，做过人脸识别的童鞋想必对这个概念不陌生，度量学习是EricXing在NIPS2002提出。
linolzhang·2020-06-24 05:12

VQA- 近五年视觉问答顶会论文创新点笔记

选取自NIPS、CVPR、ICCV、ACL等，已整理86篇。2019.10.21修订，新增5篇ACL2019。
like_study_cat·2020-06-24 05:25

RL Paper Review

导航LearningtoNavigateinCitesWithoutaMap,NIPS2018，DeepMind本篇是DeepMind出品的关于导航任务的文章，通过给定一系列的goal来帮助agent达到最终的目的地
Zichen_195d·2020-06-24 04:19

性机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性

Pearl教授在NIPS2017系列活动中对本文进行了讨论，随后，他也对一些人们关心的问
ONE_夜雨·2020-06-24 00:26

目标检测算法之Light-Head R-CNN

之前我们讲过了很多RCNN系列的检测论文了，例如FasterRCNN（请看公众号的FasterRCNN电子书）以及R-FCN目标检测算法之NIPS2016R-FCN（来自微软何凯明团队）。
just_sort·2020-06-23 23:24

NIPS2018深度学习(22)|亮点: 深层高斯过程;变分自编码(论文及代码)

[1]InferenceinDeepGaussianProcessesusingStochasticGradientHamiltonianMonteCarloMartonHavasi,JoseMiguelHern´andez-Lobato´,JuanJoseMurillo-Fuentes´UniversityofCambridge,UniversityofSevillahttps://papers
frank_hetest·2020-06-23 14:32

NIPS2018深度学习(21)|亮点: 异常检测;强化学习(论文及代码)

FerencHuszár,YarinGal,ArthurGretton,JoniDambreGhentUniversity,Twitter,UniversityofOxford,UCLhttps://papers.nips.cc
frank_hetest·2020-06-23 14:32

NIPS2018深度学习(27)|亮点:对话推荐;协同坐标卷积;可逆卷积生成网络;(论文及代码)...

[1]AnintriguingfailingofconvolutionalneuralnetworksandtheCoordConvsolutionRosanneLiu,JoelLehman,PieroMolino,FelipePetroskiSuch,EricFrank,AlexSergeev,JasonYosinskiUberAILabs,UberTechnologieshttps://pap
frank_hetest·2020-06-23 14:32

NIPS2018深度学习(17)|亮点: 记忆重现GAN;图GAN;箱卷积(论文及代码)

[1]MemoryReplayGANs:learningtogenerateimagesfromnewcategorieswithoutforgettingChenshenWu,LuisHerranz,XialeiLiu,YaxingWang,JoostvandeWeijer,BogdanRaducanuUniversitatAutònomadeBarcelonahttps://papers.ni
frank_hetest·2020-06-23 14:32

NIPS2018深度学习(10)|亮点：训练技巧；强化学习；GAN(论文及代码)

]StepSizeMattersinDeepLearningKamilNar,S.ShankarSastryUniversityofCalifornia,Berkeleyhttps://papers.nips.cc
frank_hetest·2020-06-23 14:32

NIPS2018深度学习(15)|亮点: 新型GAN;新型CNN(论文及代码)

[1]OnGANsandGMMsEitanRichardson,YairWeissTheHebrewUniversityofJerusalemhttps://papers.nips.cc/paper/7826
frank_hetest·2020-06-23 14:30

PyTorch学习笔记(19) ——NIPS2019 PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library

0.前言波兰小哥AdamPaszke从15年的Torch开始，到现在发表了关于PyTorch的Neurips2019论文(令我惊讶的是只中了Poster？而不是Spotlight？)。中间经历了漫长的过程。这里，把原文进行翻译放出来，以供读者了解这几个问题：为什么要设计PyTorch？PyTorch与之前的深度学习framework的区别是什么？PyTorch有什么设计准则？是什么导致了PyTor
sooner高·2020-06-23 09:05

AI一分钟 | 别了老司机！深圳无人驾驶公交车霸气上路；乌镇上演最强饭局，丁磊王兴刘强东大宴宾客

一分钟AI美剧《硅谷》再现NIPS大会，英特尔请来FloRida暖场AI演讲互联网大佬的乌镇饭局刷爆朋友圈博通正式启动恶意收购：周一提交高通新董事提名深圳无人驾驶公交车上路试运营李彦宏称无人驾驶将会消灭酒驾雷军
AI科技大本营·2020-06-23 02:49

【论文阅读笔记】NIPS 2016 Tutorial:Generative Adversarial Networks

本文是IanGoodfellow在NIPS2016上演讲的总结文稿，是对GAN工作原理，未来发展的一篇简单概述，写的很好，在此博客中我保留了文章结构并其中重要的文字截取并翻译，文章本后还有习题和答案，这里省略
cskywit·2020-06-23 01:32

腾讯AI Lab解析2017 NIPS三大研究方向，启动教授及学生合作项目

来源：腾讯AI实验室概要：腾讯AILab去年4月成立，今年第二次参加NIPS，共有8篇文章被录取，含一篇口头报告（Oral）。在所有国内研究机构和高校中，录取论文数仅次于清华大学。
人工智能学家·2020-06-22 20:58

如何比较PixelCNN与DCGAN两种Image generation方法？

今天组会读了一下deepmind的PixelCNN(nips的那篇)，不是很明白到底为什么follow的work这么多（而且pixelrnn还拿了bestpaperaward。。）
c2a2o2·2020-06-22 19:02

顶级会议与SCI论文关系

机器学习顶级会议：NIPS,ICML,UAI,AISTATS;（期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV,CVPR,ECCV;（期刊：IEEET-PAMI
alaclp·2020-06-22 13:38

论文阅读：Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning

DeepAttentiveTrackingviaReciprocativeLearning2018-11-1413:30:36Paper:https://arxiv.org/abs/1810.03851Projectpage:https://ybsong00.github.io/nips18
a1424262219·2020-06-22 10:01

长文回顾NIPS大会最精彩一日：AlphaZero遭受质疑；NIPS史上第一场正式辩论和LeCun的激情抗辩/据理力争；元学习&深度强化学习亮点复盘。

机器之心原创机器之心海外部作者：TonyPeng、AlexChen、QintongWu、之乎美国时间周四，NIPS大会走完了日程的一半。工业界的众多公司搬东西撤出了展览会场，受邀演讲也全部结束。
机器之心V·2020-06-22 07:16

图神经网络【1】学习笔记

在过去的几年里，一些论文重新探讨了将神经网络推广到任意结构图上的问题(Brunaetal.,ICLR2014;Henaffetal.,2015;Duvenaudetal.,NIPS201
The_best_man·2020-06-22 06:55

如何把薪资谈到最高？请看大厂offer拿到手软的ML大神自述

本文转载自：机器之心本文作者刚刚博士毕业，在NIPS、ICML、ICLR等各大深度学习顶会上都发表过论文，其论文引用量在500~1500之间。
七月在线实验室·2020-06-22 06:06

人工智能相关领域的国际顶会介绍

小编整理了人工智能相关领域的国际顶尖会议：NIPS：NIPS简介NIPS，全称神经信息处理系统大会(ConferenceandWorkshoponNeuralInformationProcessingSystems
SophiaCV·2020-06-22 05:06

[水文]生成模型1-PixelRNN

这里主要记录阅读NIPS2016Tutorial:GenerativeAdversarialNetworks[1][视频]的一些笔记,还没有很好的理解导语GAN应该是这两年深度学习最火热的技术了，虽然不研究这块
PeaceInMind·2020-06-22 03:22

写作和翻译

翻译词汇benefits...惠及写作学习小贤哥2017学写作讲堂往期目录个人翻译【机器人学家】公众号：马尔科夫决策过程及其性质-CMU深度强化学习第二讲【七月在线】公众号：译文|GAN之父在NIPS2016
NodYoung·2020-06-22 02:14

Jeff Dean| 面向系统的机器学习和面向机器学习的系统

来源：全球人工智能概要：我们将发布一系列内容，展示Google在NIPS2017上发布的工作成果。首当其冲的便是来自JeffDean的PPT《面向系统的机器学习和面向机器学习的系统》。
AI先锋·2020-06-21 23:17

NIPS2018 | 腾讯AI Lab入选20篇论文，含2篇Spotlight

我们将深度解析机器学习领域顶会NIPS（2018）上，腾讯AILab入选的的20篇论文。
腾讯AI实验室·2020-06-21 14:03

NIPS 2017 腾讯AI Lab入选8篇论文，含1篇Oral

本文将详解我们入选NIPS的八篇论文，及我们对机器学习未来研究方向的一点思考。
腾讯AI实验室·2020-06-21 14:32

什么是“预测学习”

Mostofhumanandanimallearningisunsupervisedlearning.YannLeCun在NIPS2016大会主题报告提出了“预测学习”的概念，可以简单理解为深度无监督学习方法
weixin_30555515·2020-06-21 10:58

图神经网络

我将它们称为图卷积神经网络（GCNs），这些模型是可卷积的，因为滤波器参数在图中所有位置或者一个局部位置上（Duvenaudetal.,NIPS2015）都可以共享。
ywm-pku·2020-06-21 06:42

2017年的10大AI顶会

转自机器之心在过去的一年中，从AAAI到NIPS很多学术顶会都在关注人工智能和机器学习，而它们的参会情况与论文提交情况很大程度上都体现了这个领域的活跃程度。
键盘里的青春·2020-06-21 05:01

GAN实现(TensorFlow，MNIST数据集)

它由IanGoodfellow等人在2014年NIPS论文中首次引入。这篇论文引发了对神经网络对抗训练的研究热潮。
wangyunpeng_bio·2020-06-21 04:30

【GNN】GraphSAGE：GCN 可能没我强

今天看的论文是斯坦福大学的同学的论文《InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs》，于2017年发表于NIPS，目前被引次数超过1200次。
阿泽的学习笔记·2020-06-21 04:26

超参数优化算法综述

AlgorithmsforHyper-ParameterOptimization原文：http://papers.nips.cc/paper/4443-algorithms-for-hyper-parameter-optimization.pdf
XerCis·2020-06-21 03:47

NIPS2018深度学习(18)|亮点: 贝叶斯深度学习;图卷积(论文及代码)

[1]SLANG:FastStructuredCovarianceApproximationsforBayesianDeepLearningwithNaturalGradientAaronMishkin，FrederikKunstner，DidrikNielsen，MarkSchmidt，MohammadEmtiyazKhanUniversityofBritishColumbia，EcolePol
frank_hetest·2020-06-21 01:53

时空序列预测模型之PredRNN（用ST-LSTM的预测学习循环神经网络）

一、Address这是nips2017年的一篇paper，来自于清华的团队PredRNN:RecurrentNeuralNetworksforPredictiveLearningusingSpatiotemporalLSTMshttp
文文学霸·2020-06-20 23:56

FreeAnchor：抛弃单一的IoU匹配，更自由的anchor匹配方法 | NIPS 2019

论文抛弃以往根据IoU硬性指定anchor和GT匹配关系的方法，提出FreeAnchor方法来进行更自由的匹配，该方法将目标检测的训练定义为最大似然估计(MLE)过程，端到端地同时学习目标分类、目标检测以及匹配关系，从实验来看，效果十分显著 来源：晓飞的算法工程笔记公众号**论文:FreeAnchor:LearningtoMatchAnchorsforVisualObjectDetection**
VincentLee·2020-06-06 07:42

论文笔记：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（AlexNet）

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks时间：2012出版源：NeuralInformationProcessingSystems(NIPS
zzig·2020-05-31 21:52

还在为写论文发愁吗？教你参加Kaggle比赛后如何产出

该平台举办免费的InClass竞赛，CVPR和NIPS等会议的挑战赛，科学竞赛和商业挑战赛。挑战赛的组织方通常为参
读芯术·2020-05-15 17:23
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