NIPS

2019年计算机会议

IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionDeadline：Nov16,2018(6)ConferenceDate：Jun15-Jun21,2019http://cvpr2019.thecvf.com2、NIPS2018
为援不可图·2018-11-09 17:24

[NIPS 2018笔记] Generalized Zero-Shot Learning with Deep Calibration Network

基于深度校准网络的广义零样本学习GeneralizedZero-ShotLearningwithDeepCalibrationNetwork本文亮点：在训练时使用目标域的标签文章目录[基于深度校准网络的广义零样本学习GeneralizedZero-ShotLearningwithDeepCalibrationNetwork](http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlo
一亩高粱·2018-11-05 10:34

[NIPS 18] Stacked Semantics-Guided Attention Model for Fine-Grained Zero-Shot Learning

用于细粒度零样本学习的堆叠语义引导注意力模型StackedSemantics-GuidedAttentionModelforFine-GrainedZero-ShotLearning本文亮点：使用过类别语义引导视觉特征，加权不同局部特征。Abstract:Zero-ShotLearning(ZSL)isachievedviaaligningthesemanticrelationshipsbetwe
hairui88·2018-11-03 22:44

Unsupervised Image-to-Image Translation Networks(NIPS 2017)

文本为论文翻译，翻译尽量为通俗语言，并且尽最大可能还原论文的原意。原文名：《UnsupervisedImage-to-ImageTranslationNetworks》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.00848.pdf对关键词的翻译，避免造成误解，特有以下说明：转换=translate，比如输入一张夏天的照片，输出一张冬天的照片，这个过程成为“转换”。领域=doma
木盏·2018-11-02 13:34

NIPS 2018 | 中科院自动化所两篇入选论文：高清真实图像生成领域及GAN研究在人脸识别领域的进展...

【论文一】自动化所在高清真实图像生成领域获得新突破IntroVAE:IntrospectiveVariationalAutoencodersforPhotographicImageSynthesis原文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06358自动化所智能感知与计算研究中心提出一种新的深度生成模型——自省变分自编码器(IntroVAE)，用来实现高清图像等高维数据的无条
算法与数学之美·2018-11-01 21:12

Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network（NIPS2014）论文阅读

DepthMapPredictionfromaSingleImageusingaMulti-ScaleDeepNetwork（NIPS2014）论文阅读这篇文章是使用深度卷及网络进行单目深度估计的第一篇文章
Xuefeng_BUPT·2018-10-31 09:38

NIPS 2018 论文解读集锦（11月28日更新）

今年我们整理过视觉顶级会议CVPR2018论文解读集锦和ECCV2018论文解读集锦，并持续更新中，如今备受瞩目的NIPS2018也将于12月举行，目前已经公布了所有收录论文名单，为了能够让大家更深刻了解前沿技术及论文资讯
extremevision·2018-10-30 11:49

tensorflow学习（7. GAN实现MNIST分类）

utm_source=blogxgwz0里面有比较全面的GAN的链接原始论文链接：http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf
clxiaoclxiao·2018-10-22 22:49

Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning

2017Nips的文章，看了一篇18的一篇相关方向的，但是没太明白，第一次看communicate的文章（multi-agentRLwithcommunication），理解的也不太透彻。
这梦想不休不止·2018-10-22 20:19

告别调参，AutoML新书发布

《AUTOML》作者当前正在完成这本新书的编辑工作，它将由NIPS2018出版发行。
enohtzvqijxo00atz3y8·2018-10-21 07:00

[NIPS2018 笔记] GLoMo Unsupervisedly Learned Relational Graphs as Transferable Representations

迁移学习表示之关系图的无监督学习GLoMoUnsupervisedlyLearnedRelationalGraphsasTransferableRepresentations本文亮点：学习特征之间的关系图作为迁移学习表示。Abstract:Moderndeeptransferlearningapproacheshavemainlyfocusedonlearninggenericfeaturevec
一亩高粱·2018-10-17 19:35

[NIPS 2018 论文笔记] Stacked Semantics-Guided Attention Model for Fine-Grained Zero-Shot Learning

用于细粒度零样本学习的堆叠语义引导注意力模型StackedSemantics-GuidedAttentionModelforFine-GrainedZero-ShotLearning本文亮点：使用语义引导视觉特征，加权不同的区域特征。论文地址代码地址Abstract:Zero-ShotLearning(ZSL)isachievedviaaligningthesemanticrelationship
一亩高粱·2018-10-17 10:11

[NIPS2018 笔记] delta encoder an effective sample synthesis method for few shot object recognition

Δ\DeltaΔ-ENCODER：一种有效的样本合成方法，用于小样本识别DeltaEncoder:AnEffectiveSampleSynthesisMethodforFewShotObjectRecognition本文亮点：少数样本，能生成1024个目标类样本。AbstractΔ\DeltaΔ-ENCODER：学习仅基于一个或几个示例对新类别进行分类是现代计算机视觉中的一个长期挑战。在这项工作中
一亩高粱·2018-10-16 07:19

【转载】机器学习顶级会议

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
Steven Laura·2018-10-07 11:51

论文阅读：Mapping Images to Scene Graphs with Permutation-Invariant Structured Prediction

写在前面：  最近做scenegraph方面的工作，不停地搜索论文看，看到这是NIPS2018的本来还眼前一亮，抱着敬畏的心态仔仔细细地去看，但是看了一遍又一遍，感觉只有一个，文章写得又臭又长、不知所云
Kivee123·2018-10-03 16:31

6 篇论文入选 NIPS 2018，拿下 MIT 博士，怪不得人称“计算机金牌王子”！

根据GoogleScholarMetric的最新榜单，NIPS是ArtificialIntelligence下排名最高的学术会议，它的h5-index为134，h5-median为221，可见含金量之高
CSDN资讯·2018-10-02 19:50

UC伯克利 NIPS2018 Spotlight论文：依靠视觉想象力的多任务强化学习

来源|AI科技评论编译|高云河AI科技评论按：NIPS2018的录用论文近期已经陆续揭开面纱，强化学习毫不意外地仍然是其中一大热门的研究领域。
小高robot·2018-09-25 09:32

6篇论文入选NIPS 2018，这位中国小哥的开挂人生

根据GoogleScholarMetric的最新榜单，NIPS是ArtificialIntelligence下排名最高的学术会议，它的h5-index为134，h5-median为221，可见含金量之高
AI科技大本营·2018-09-24 21:23

前沿技术

计算机视觉、自然语言处理、机器翻译、语音识别/合成等人工智能领域全球领先企业的工作经验；3、精通至少一种编程语言，包括但不限于Java、C/C++、C#、Python等；4、在计算机科学顶级会议和期刊如NIPS
荆棘人·2018-09-19 10:00

机器学习顶级会议及论文

会议：最好的是NIPS、ICML、COLT；UAI、AISTATS、KDD、CVPR次之；ECML、IJCAI、AAAI、ICDM更次一些摘抄至：https://blog.csdn.net/barry_j
idlethetimewithu·2018-09-17 16:45

How transferable are features in deep neural networks?

1.背景和动机本文全篇通过实验说明神经网络的可迁移性，通篇没有一个公式，但是却是2014年NIPS的oralpresentation。
白痴一只·2018-09-15 14:38

NIPS论文排行榜出炉，南大周志华5篇论文入选

作者|非主流出品|AI科技大本营作为人工智能领域的顶会，已经有30年历史的NIPS今年以来一直风波不断。先是被爆出NIPS2017出现了性骚扰行为，然后又被diss会议名称太色情，需要改名。
AI科技大本营·2018-09-15 12:07

NIPS论文排行榜出炉，南大周志华5篇论文入选

作者|非主流出品|AI科技大本营作为人工智能领域的顶会，已经有30年历史的NIPS今年以来一直风波不断。先是被爆出NIPS2017出现了性骚扰行为，然后又被diss会议名称太色情，需要改名。
AI科技大本营·2018-09-15 12:07

NIPS 2018 迁移学习相关论文

文章目录[NIPS2018](https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule)UnsupervisedlyLearnedLatentGrapsasTransferableRepresentationsLife-LongDisentangledRepresentationLearningwithCross-DomainLatentHomologiesLearnin
一亩高粱·2018-09-11 18:28

【论文翻译--AlexNet网络】ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks【原文链接】http://xanadu.cs.sjsu.edu/~drtylin/classes/cs267_old/ImageNet%20DNN%20NIPS2012
C小C·2018-09-11 10:40

深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向

的基本原理、应用和走向https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9617443.html相关参考：【OpenAI】GenerativeModels【搜狐科技】GAN之父NIPS2016
喜欢打酱油的老鸟·2018-09-10 09:11

NIPS 2018丨解读微软亚洲研究院10篇入选论文

这几天，比国庆火车票还一票难求的NIPS2018出最终结果了！
微软研究院AI头条·2018-09-07 21:00

简单理解与实验生成对抗网络GAN

GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：GenerativeAdversarialNet,可以细细品味。分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合再分享一个目前各类GA
Lavi_qq_2910138025·2018-09-06 18:46

AlexNet模型的解析及tensorflow实现

AlexNet是ImageNetLSVRC2012比赛中分类效果第一的深度神经网络模型，点击链接下载论文http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf1
banluxinshou·2018-08-29 10:00

深度学习----视觉神经网络之目标检测

的深度学习目标检测法2.1R-CNN(CVPR2014,TPAMI2015)2.2SPP-NET(ECCV2014,TPAMI2015)2.3FastR-CNN(ICCV2015)2.4FasterR-CNN(NIPS2015
sakura小樱·2018-08-27 19:02

Tensorflow学习： AlexNet完整训练与测试代码

alexnet.py"""ThisisanTensorFLowimplementationofAlexNetbyAlexKrizhevskyatall.Paper:(http://papers.nips.cc
nkszjx2·2018-08-12 20:59

基于TF-Slim使用MobilenetV2进行图像分类

2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019Environmentubuntu16.04python2.7tensorflowGithubhttps
vieo·2018-08-10 20:10

目标检测发展方向

从目标检测发展到目标追踪该部分内容是我阅读知乎时候发现很好自己稍微整理一下：从近几年CVPR、ICCV、ECCV三大会议及NIPS上看深度学习已经成为研究计算机视觉的一种标准。
JimmyChoo·2018-08-09 14:01

八篇论文引爆ICML，蚂蚁金服技术亮相国际机器学习大会

这场学术大会于1980年首次在匹兹堡举行，今年已是第35届，和NIPS（神经信息处理系统大会）并列为机器学习学术界最顶级的会议。
阿里云云栖社区·2018-07-13 13:40

Embedding算法之矩阵分解

说明此文章翻译来自2014年nips，NeuralWordEmbeddingasImplicitMatrixFactorization，引用量632。
Moriarty_smile·2018-07-12 16:19

深度剖析 | SN 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization)

补充：NIPS2018|MIT新研究参透批归一化原理根据最新的研究，BN层的成功和协方差什么的没有关联！证明这种层输入分布稳定性与BatchNorm的成功几乎没有关系。
Snoopy_Dream·2018-07-12 10:08

一文读懂生成对抗网络（GANs）【下载PDF | 长文】

GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：GenerativeAdversar
机器学习算法与Python学习-公众号·2018-07-10 08:00

迁移学习——样本自适应

DomainAdaptive（特征层面）继JasonYosinski在2014年的NIPS上的《Howtransferablearefeaturesindeepneuralnetworks?》
Peanut_范·2018-07-08 10:49

ICCV 2017 论文解读集锦

之前我们整理过视觉顶会CVPR2017的论文解读文章和NIPS2017论文解读集锦，ICCV2017已经结束一段时间了，为了能够让大家更深刻了解ICCV的论文，我们进行了下面的整理。
小新识图·2018-06-28 20:01

迁移学习应用（一）

NIPS（美国高级研究计划局）2005年给迁移学习一个比价有代表性的解释：transferlearningemphasizesthetransferofknowledgeacrossdomains,tasks
guoyuhaoaaa·2018-06-25 17:07

聊聊CatBoost

categoricalboosting）是由Yandex公司（Yandex公司服务范围有搜索、新闻、地图、百科、电子信箱、电子商务、互联网广告等，Yandex在俄罗斯本地搜索引擎的市场份额非常大）在机器学习顶级会议NIPS2017
frank_hetest·2018-06-10 15:05

机器学习: Metric Learning (度量学习)

Introduction度量学习(MetricLearning)==距离度量学习(DistanceMetricLearning，DML)==相似度学习是人脸识别中常用传统机器学习方法，由EricXing在NIPS2002
JNingWei·2018-06-10 15:27

【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】论文笔记

追随SongHan大神的第一篇网络压缩论文（NIPS’15），论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.02626这篇论文只是简单介绍了裁剪的思路，并没有涉及到网络加速。
地大大刘·2018-06-06 10:47

论文笔记（三）NIPSI：value iteration Networks

/1602.02867.pdfGitHub：https://github.com/onlytailei/Value-Iteration-Networks-PyTorch首先，安利一下我最近在准备的会议nips
陈扬_3ce2·2018-05-12 11:27

Winner-Take-All Autoencoders （ 赢者通吃自编码器）

Winner-Take-AllAutoencoders（WTA-AE赢者通吃自编码器）AlirezaMakhzani,BrendanFrey2015NIPS论文地址：http://papers.nips.cc
江户川柯壮·2018-05-10 16:50

GAN神经网络分析

GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：GenerativeAdversarialNet（https://arxiv.org/abs/1
furuit·2018-05-08 12:02

fine-tuning的作用

查找的一些关于fine-tuning的解释在网络训练中，第一层特征并不特化到任务上，特征是如何注册那个从一般到特殊的，详细参考NIPS2014上Bengio大神的文章：Howtransferablearefeaturesindeepneuralnetworks
clearch·2018-05-07 21:25

GAN完整理论推导与实现

在本文中，我们将从原论文出发，借助Goodfellow在NIPS2016的演讲和台大李弘毅的解释，而完成原GAN的推导与证明。
gqixl·2018-05-02 16:40

非RNN的新型seq2seq任务网络模型(self-attention机制)

今天我要讲的是2017年的两篇seq2seq任务中最新的两个科研成果，分别参考了2017年Google团队在NIPS上的论文《AttentionIsAllYouNeed》和2017年Facebook团队在
guoyuhaoaaa·2018-05-02 14:55

腾讯AI Lab副主任俞栋：语音识别领域的现状与进展

俞栋：去年底在NIPS会议上南大的周志华教授还和我开玩笑说，「语音识别已经解决了，你不要做了。」相信很多人
腾讯技术·2018-04-25 19:35
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