NIPS

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论文地址
晓飞的算法工程笔记·2020-05-11 14:00

观点 | NIPS 2017经典论文奖获得者机器学习「炼金术」说引热议，LeCun发起反驳

姓名：麻家骅学号：16030130036转载自：http://tech.ifeng.com/a/20171208/44796330_0.shtml?_cpb_pindaotj8【嵌牛导读】对于机器学习，仍有部分工具处于黑箱状态，且尚未形成系统的用于学习和生产的简单理论。【嵌牛鼻子】机器学习是新时代的“”炼金术”。【嵌牛提问】在新时代中，我们应如何将“机器学习”技术和理论大众化？【嵌牛正文】去年的N
麻家骅·2020-04-09 09:12

NIPS 现场：一文看清阿里巴巴三大部门如何发力人工智能

姓名：张萌学号17021211113转自:http://mp.weixin.qq.com/s/lLTSmENldxQW0CwyOIOLqQ【嵌牛导读】：作为世界最顶尖的机器学习和神经网络学术会议，NIPS
虾滑蟹棒面筋泡·2020-04-07 10:12

CVPR-2020 AAAI2020 CVPR-2019 NIPS-2019 ICCV-2019 IJCAI-2019 论文超级大合集下载，整理好累，拿走不谢

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人工智能学社·2020-04-06 06:00

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人工智能学社·2020-04-06 06:00

Lie group & Lie algebra

Reference:《视觉SLAM十四讲》http://www.cs.toronto.edu/~gwtaylor/publications/nips2006mhmublvhttps://github.com
LifengShen8313·2020-04-05 00:10

ebook web site

http://greenteapress.com/wp/https://papers.nips.cchttps://en.wikipedia.org/wiki/Transmission_Control_Protocolhttps
陈Sir的知识库·2020-04-03 16:46

互联网世界的“人工智能”——探秘“深度学习”的前世今生

此消息一出，立刻成为机器学习顶级会议NIPS本年度会议上一道引人注目的风景，同时也为近两
互联网X实验室·2020-04-03 14:17

语义相似计算资料

文章SentenceEmbedding干货|NIPS2015DeepLearningSymposium(二）干货|NIPS2015DeepLearningSymposium(一）干货|SentenceVector
懒懒的光·2020-04-03 09:54

【科普】人工智能秒变人工智障：误导神经网络指鹿为马

包括用对抗样本修改图片误导神经网络指鹿为马、针对不同深度学习模型的逃逸攻击、白盒攻击与黑盒攻击、NIPS2017神经网络对抗攻防赛清华三连冠团队算法模型解读，以及未来人工智能面临的信息安全挑战。
人工智能小技巧·2020-04-01 12:59

【图表示学习算法系列】一：GraphSAGE-归纳式图表示学习算法

论文题目：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs论文链接：https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf论文发表在NIPS20170
TwT520Ly·2020-03-31 18:49

2015-7-4 爱可可爱生活

【视频:(NIPS2014)机器学习离散优化】《NIPS2014Workshop-(Nowozin)DiscreteOptimizationinMachineLearning》Youtube:网页链接云
hzyido·2020-03-31 00:47

Learning Multiagent Communication with Backpropagation

http://papers.nips.cc/paper/6397-learning-multiagent-communication-with-backpropagation.pdfManytasksinAIrequirethecollaborationofmultipleagents.Typically
朱小虎XiaohuZhu·2020-03-30 17:19

【NIPS2017】大会议程最全盘点，7位重磅嘉宾报告，DeepMind、Facebook论文汇总

12月4日，也就是下周一，一年一度的NIPS就要正式召开了。这届NIPS从售票（提前2个月售完）到赞助（赞助商太多关闭赞助通道），屡屡创下新高。
倔强_beaf·2020-03-29 04:02

用人话解读NIPS神经网络攻防赛清华三连冠团队模型算法

本文用高中生能听懂的人话介绍了2017NIPS神经网络攻防竞赛清华大学三项冠军团队的算法模型，详细介绍了基本算法FGSM、对抗样本的生成、攻防模型训练、NIPS比赛规则、清华参赛队的模型可迁移性优化策略
人工智能小技巧·2020-03-24 22:36

2018 · NIPS · Learned in Translation: Contextualized Word Vectors

2018·NIPS·LearnedinTranslation:ContextualizedWordVectors想法来源：从CV中借鉴的想法，深层的神经网络权重初始化问题，可以提升最后的表现性能。
HelloShane·2020-03-18 04:15

Generative Adversarial Networks(Section 4)

NIPS2016同样包含一个关于对抗训练的workshop，由SoumithChintala给了称为“HowtotrainaGAN”的邀请报告。
朱小虎XiaohuZhu·2020-03-17 14:45

文献阅读·53-Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation

简介  Unsupervisedattention-guidedimage-to-imagetranslation.NIPS-2018,Cited-53.  
jiangweijie1981·2020-03-14 00:35

#NIPS-2015# Pointer Networks

PointerNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.03134因为上一篇博客CopyNet引用了这篇论文，而且灵感也来自此论文，所以就学习了一下。这篇论文是基于attention的结构的，但是比attention简单。用神经网络的方法处理了凸包、TSP等问题。image.pngAttentionModelimage.pngPtrModelimage.png
feiyu87·2020-03-09 18:09

论文 | 《Two-stream Convolution Networks for Action Recognition in Videos》文章及optical flow视频光流学习笔记

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~~这是一篇超级老也超级经典的文章了，2014年发表在NIPS上。在我之前的几篇视频识别的博客中也多次提到过这一篇two-stream结构。
与阳光共进早餐·2020-03-03 12:00

Edward系列（三）

去年底NIPS会议上，Edward的作者DavidBlei介绍了变分推断（VariationalInference）。DavidBlei说这份PPT他们准备了七个半小时变分推断是一种近似推断方法。
eryesanye·2020-02-25 17:00

概要：NIPS 2017 Deep Learning for Robotics Keynote

Keynote地址（Dropbox）PieterAbbeel在刚刚过去的NIPS2017大会上做了一个讲话，总结了把深度学习应用在机器人身上遇到的种种问题，他为了解决这些问题所做的探索和工作，和推崇MetaLearning
LiyimingKe·2020-02-23 18:16

Paper Weekly 第三期

这一期主要介绍两篇个关于生成对抗网络模型（GAN）的论文，这是一个比较新的模型类型，1.GenerativeAdversarialNets论文来源：http://papers.nips.cc/paper
black__jack·2020-02-20 11:22

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·2020-02-18 09:23

[Word2Vec系列] Negative Sampling

http://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdfIntroskip-gram
宇小宸请加油·2020-02-13 22:16

NIPS-2018 感兴趣paper

GeneralizedCrossEntropyLossforTrainingDeepNeuralNetworkswithNoisyLabelswepresentatheoreticallygroundedsetofnoise-robustlossfunctionsthatcanbeseenasageneralizationofMAEandCCE.Proposedlossfunctionscanbe
EdwardMa·2020-02-10 01:48

总有刁民偷看你的手机？谷歌AI防偷窥算法来了

据外媒「quartz」爆料，谷歌研究员HeeJungRyu和FlorianSchroff将于下周在加州长滩举行的NIPS（神经信
InfinityNewTab·2020-02-05 05:06

PP: A multi-horizon quantile recurrent forecaster

2017NIPS,timeseriesworkshoptraditionalmethods:ARIMA.Seq2Seqquantileforecast;RELATEDWORKDeepAR,probabilisticforecastingwithencoder-decodermodels.Aseq2seqarchitecturewithanidenticalencoderanddecoder.MET
keeps_you_warm·2020-02-03 17:00

深度学习论文翻译解析（七）：Support Vector Method for Novelty Detection

SupportVectorMethodforNoveltyDetection论文作者：BernhardScholkopf,RobertWilliamson,AlexSmola.....论文地址：http://papers.nips.cc
战争热诚·2020-01-14 11:00

【笔记】论文阅读 | Prototypical networks for few-shot learning

[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2017:4077-4087.博文作者：Veagau编辑时间：2020年01月07日本文是2017年NIPS
Veagau·2020-01-07 23:00

2016-12-10 今日收集

Attention的seq2seq学习】’seq2seq-Attention-basedsequencetosequencelearning'byAlexandreBérardGitHub:O网页链接【(NIPS2016
hzyido·2020-01-07 20:03

IBM 和 UIUC 联合完成的 NIPS 2017 Oral 论文，简单优雅的办法识别场景响应指令

【嵌牛正文】近期的NIPS2017上，I
Jerooooome·2020-01-07 03:40

《End-To-End Memory Network》阅读笔记

论文链接：http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/NIPS2015_5846.pdf本文提出一个端对端的memorynetwork，是端对端训练的
best___me·2020-01-06 22:13

卷积神经网络之Batch-Normalization（二）：Why？

这篇博文主要介绍为什么BN算法可以work，内容主要参考了两篇论文，包括18年的一篇NIPS论文。问题的提出和解决在引入BN之前，以前的modeltraini
MunCN·2020-01-04 18:43

GraphSAGE：我寻思GCN也没我牛逼

同年NIPS来了一篇使用InductiveLearning的GraphSAGE，解决了这个问题。今天，让我们来一起琢磨琢磨这个GraphSAGE是个什么玩意儿。
Stack_empty·2020-01-01 03:59

深入浅出对抗生成网络（GAN）

NIPS2016年有个Tutorial就是介绍GAN的最新进展，这里是Tutorial的文字版，这里是一篇很好的中文的解释。这里是一些有趣的Demo，可以体验一下。
浮云匿晨晖·2019-12-31 22:28

Arxiv网络科学论文摘要8篇(2017-09-01)

现象环境交通模型第1部分：模糊逻辑验证;利用局部h指数来确定网络中有影响力的传播者;使用协调博弈的社会网络分析;加快非马可夫的第一通道渗透与几个额外的边;略广泛的广义传染病：统一简单的生物和社会传播模式;NIPS2016
ComplexLY·2019-12-30 04:18

阿里盖坤：用深度学习打造真正的智能化广告系统

他曾在顶级期刊和会议（NIPS／CVPR／AAAI/TPAMI等）上发表过多篇论文，前几年就提出过MLR（MixtureofLogisticRegression，分片线性学习）算法用来提高阿里巴巴对广告点击率预测的准确度
万能的CTO·2019-12-29 09:06

论文 | matching net 《Matching Networks for One Shot Learning》

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~这是做小样本图像分类的文章，文章是2016年发在nips上的，但是现在为止还是作为很多one-shot小样本领域的competitor进行比较。
与阳光共进早餐·2019-12-28 03:15

无【英伟达NIPS论文AI脑洞大开】用GAN让晴天下大雨，小猫变狮子，黑夜转白天

【英伟达NIPS论文AI脑洞大开】用GAN让晴天下大雨，小猫变狮子，黑夜转白天来源：research.nvidia.com作者：费欣欣常佩琦【新智元导读】英伟达最近GAN相关研究和应用方面进展迅猛。
wotacid·2019-12-27 04:10

Snort 初探

概述Snort是免费NetworkIntrusionPreventionSystem(NIPS)及NetworkIntrusionDetectionSystem(NIDS)软件，其具有对数据流量分析和对网络数据包进行协议分析处理的能力
Alick·2019-12-25 18:13

R-CNN目标检测第三弹（Faster R-CNN）

R-CNN目标检测第三弹（FasterR-CNN）今天，重看了R-CNN的终极改进版本FasterR-CNN（NIPS版）-本文提到的paper，若为特别指明，说的就是此版本。
研究路上·2019-12-24 21:31

纪实:因唐筛高风险和老公一起去香港做NIPS无创DNA产前检测的那段经历

【纪实:因唐筛高风险和老公一起去香港做NIPS无创DNA产前检测的那段经历】和男朋友大学拍拖了快8年总于步入了婚姻的殿堂。
shiguabo·2019-12-15 23:55

李宏毅课程：SELU 激活函数

要复现的一篇文章使用了一个奇怪的激活函数：thescaledexponentiallinearunits,相关论文发表在NIPS2017,附录证明多达70余页。
月牙眼的楼下小黑·2019-12-15 02:32

【目标检测】Faster R-CNN论文详解（Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Netw...

www.jianshu.com/p/c1696c27abf8fastR-CNN论文详解：https://www.jianshu.com/p/fbbb21e1e390一、简介fasterR-CNN发表于NIPS2015
不可能打工·2019-12-13 04:52

论文笔记Disentangled Person Image Generation阅读笔记

在NIPS2017上该团队已经为我们贡献了：poseguidedpersonimagegeneration这篇非常棒的文章，在CVPR2018中，他们推出的更新的这篇文章不仅仅解决了换pose问题，还实现了
DADADA开飞机的DATA·2019-12-07 23:14

< AlexNet - 论文研读系列(1) 个人笔记 >

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks作者：Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,andHinton,G.E.论文原文：https://papers.nips.cc
黄龙士·2019-12-06 15:00

RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN

2013年的RCNN，ICCV2015年的fastrcnn，以及NIPS2015的fasterrcnn逐步确定了twostage目标检测的框架。
breeze_blows·2019-12-01 19:45

Hulu视频如何提升推荐多样性?

utm_source=aicamp作者|余沾整理|深度传送门（ID:deep_deliver）导读：本文主要介绍Hulu在NIPS2018上发表的《FastGreedyMAPInferenceforDeterminantalPointProcesstoImproveRecommendationDiversity
AI科技大本营·2019-11-13 22:51

解读DeepMind的论文“教会机器阅读和理解”

（阅读理解，也就是让机器阅读，然后能够回答和阅读内容相关的问题）的重磅研究和里程碑，所以这篇文章值得我们好好阅读，这是KarlMorizHerman等人以谷歌和牛津大学名义联合发表于2015年11月的NIPS
戴德曼·2019-11-08 06:29
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