NIPS

Lecture 01: Deep Learning Challenge: Is There Theory?

STATS385Lecture01:DeepLearningChallenge:IsThereTheory深度学习近几年来势头很猛，发展很快，从Google搜索量、NIPS论文发表量和CS231n课程的选课人数可见一斑
qq_36356761·2018-04-23 16:03

目标检测算法 发展脉络 (Detection-Timeline)

DetectionLeaderboard：TimelineYearMonthAlgorithmImproveConference2012AlexNetbasemodel(R-CNN、SPPNet)ImageNet20121st、NIPS2012
JNingWei·2018-04-23 15:01

详解GAN代码之逐行解析GAN代码

训练数据集：手写数字识别下载链接：https://pan.baidu.com/s/1d9jX5xLHd1x3DFChVCe3LQ密码：ws28在本篇博客中，笔者将逐行解析一下NIPS2014的GenerativeAdversarialNetworks
jiongnima·2018-04-21 21:53

深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整）｜干货

导语这次的内容主要是想梳理GAN从NIPS2014被提出，到2017年5月，都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究。一共覆盖了25篇重要论文（论文列表见本文最下方）。 
luolan9611·2018-04-20 10:23

【漏洞通告】Weblogic 反序列化远程代码执行高危漏洞 (CVE-2018-2628)

绿盟科技专家迅速响应，第一时间制定解决方案，并提供绿盟网络入侵防护系统（NIPS）和绿盟下一代防火墙系统（NF）最新升级包下载。相关阅读：【预警通告】Weblogic反序列化远程代码执行
高效运维·2018-04-20 00:00

机器学习相关会议，期刊与博客

会议：NIPS,ICML,UAI,AISTATS;ICCV,CVPR,ECCV;IJCAI,AAAI;期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN;IEEET-PAMI,IJCV,IEEET-IP
dmk01101008·2018-04-10 21:15

机器学习相关会议，期刊与博客

会议：NIPS,ICML,UAI,AISTATS;ICCV,CVPR,ECCV;IJCAI,AAAI;期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN;IEEET-PAMI,IJCV,IEEET-IP
dmk01101008·2018-04-10 21:15

读论文系列：Object Detection NIPS2015 Faster RCNN

转载请注明作者：梦里茶FasterRCNN在FastRCNN上更进一步，将RegionProposal也用神经网络来做，如果说FastRCNN的最大贡献是ROIpoolinglayer和Multitask，那么RPN（RegionProposalNetworks）就是FasterRCNN的最大亮点了。使用RPN产生的proposals比selectivesearch要少很多（300vs2000）,
梦里茶·2018-04-09 11:19

CVPR 2018 | 腾讯AI Lab入选21篇论文详解

2017年，腾讯AILab共有100多篇论文发表在AI顶级会议上，包括ICML（4篇）、ACL（3篇）、NIPS（8
腾讯技术·2018-03-27 17:05

CVPR 2018 | 腾讯AI Lab入选21篇论文详解

2017年，腾讯AILab共有100多篇论文发表在AI顶级会议上，包括ICML（4篇）、ACL（3篇）、NIPS（8
腾讯技术工程·2018-03-21 00:00

《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》论文笔记

这篇论文是2015年发表在NIPS上的一篇文章，利用双流卷积神经网为视频中的行为识别提供类一种新的思路。下面是个人做的总结和部分翻译。论文贡献提出了一个结合时间和空间网络的双流卷及网络构架。
gzj_1101·2018-03-14 10:29

知识导航

顶会论文ACL:https://acl2017.wordpress.com/2017/04/05/accepted-papers-and-demonstrations/NIPS：https://nips.cc
henry860916·2018-03-09 10:32

NIPS 2017论文解读 | 基于对比学习的Image Captioning

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是PaperDaily的第45篇文章本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@jamiechoi。本文提出了一种将对比学习（CL）用于ImageCaptioning的方法，通
Paper_weekly·2018-02-28 00:00

论文阅读笔记之Attention Is All You Need

阅读笔记  这一篇paper是google发在NIPS上的AttentionI
MrPhD·2018-02-24 02:01

【论文翻译】通过交互结构优化的聚类多任务学习

本文翻译自：http://papers.nips.cc/paper/4292-clustered-multi-task-learning-via-alternating-structure-optimization.pdf
finn_233·2018-02-08 20:02

CNN的两个弊端

自从AlexKrizhevsky等论文ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNetworks在NIPS2012发表开始，CNN已经成
eclipSYcn·2018-01-30 09:12

Gan（Generative Adversarial Net）学习笔记（1）--- Gan的基础理论

注：参考自知乎用户何之源的《GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo》以及‘机器之心’的《独家|GAN之父NIPS2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来》。
葫芦不糊涂·2018-01-22 17:36

下一代技术：李飞飞靠它打造Cloud AutoML，吴恩达力挺

：李飞飞靠它打造CloudAutoML，吴恩达力挺编辑&策划｜Natalie编译｜姚佳灵、DebraAI前线导读：”迁移学习是想要实现全民玩AI的谷歌CloudAutoML背后的核心技术，也是吴恩达在NIPS2016
AI前线·2018-01-18 20:39

机器学习领域权威会议与期刊整理

机器学习领域最重要的国际学术会议是①国际机器学习会议(ICML)②国际神经信息处理系统会议(NIPS)③国际学习理论会议(COLT)重要的区域性会议有①欧洲机器学习会议(ECML)②亚洲机器学习会议(ACML
Reacubeth·2018-01-16 09:46

当深度学习成为过去，迁移学习才是真正的未来？

NIPS2016：吴恩达表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术。大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。
DemonHunter211·2018-01-07 11:20

当「医学影像」遇上「NIPS」：分割、分类与重构

来源：PEXELS原文来源：TowardsDataScience作者：IsaacGodfried「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀今年，我出席了NIPS医学影像研讨会，并在会议上展示了一张海报。
雷克世界·2018-01-07 00:00

Yann LeCun力挺前AAAI主席，批判深度学习的Marcus遭怒怼

YannLeCun、TomDietterich、GaryMarcus在NIPS2015上讨论我们周围的算法，吴恩达同台昨天，纽约大学教授、UberAI实验室前任主管GaryMarcus抨击当前的深度学习过于肤浅的文章在国内流传甚广
AI科技大本营·2018-01-04 00:00

2017CVPR、ICCV和NIPS在Person Reidentification方向的相关工作小结

论文阅读小结（以下内容为论文阅读笔记及总结）NIPS20176608-deep-subspace-clustering-networks这篇文章的创新点在于，提出了一个自表达层，来对特征进行具有自表达能力的子空间学习
Dr_P·2017-12-26 13:17

独家 | 自动驾驶热潮引燃AI芯片大战，爆点不止特斯拉一家

在今年12月初的神经信息处理系统大会NIPS上，马斯克承认，特斯拉自动驾驶硬件工程副总裁JimKeller正在领导AI芯片的开发工作。
enohtzvqijxo00atz3y8·2017-12-26 00:00

刚刚结束的AI盛会NIPS 2017上，你需要知道的所有细节

伴随着最后一个Workshop的结束，第31届神经信息处理系统大会（NeuralInformationProcessingSystems，NIPS）已于美国时间12月9日晚落下帷幕。
机器之心V·2017-12-25 06:04

半监督学习在图像分类上的基本工作方式

本文回顾了一些常见的半监督算法，随后介绍了作者在NIPS2017展示的MeanTeacher项目。
机器之心V·2017-12-24 06:54

我们请来了2017 NIPS大会发文数全球前3的华人教授，讲解网络数据的表征学习（视频+PPT）

2017NIPS大会可以算得上全球声量最大、出席人数最多的AI学术会议了。
大数据文摘·2017-12-23 00:00

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》。
人工智能学家·2017-12-21 00:00

【重磅】AI击败顶级德扑玩家的秘密！德扑AI创造者现身reddit，全面解答34个提问，详解Libratus的现状和未来

直到这个月——先是在NIPS上取得最佳
AI科技大本营·2017-12-19 00:00

一文告诉你，NIPS 2017有多火爆 | 附PPT、视频、代码大总结

原文来源：Medium、GitHub作者：TarasSereda「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA今年的NIPS是一场盛大的、极富教育意义和探索精神的、魅力十足且人数众多的会议。
雷克世界·2017-12-18 00:00

Bengio最新论文提出GibbsNet：深度图模型中的迭代性对抗推断

该论文已被NIPS2017大会收录。生成模型是学习复杂数据隐藏表征的强大工具。
机器之心V·2017-12-16 06:59

NVIDIA最强核弹Titan V怎么样? TitanV显卡的详细介绍

在12月8日NvidiaCEO黄仁勋在NIPS为我们带来了全新的TitanV显卡，这款显卡搭载了12GBHBM2显存，深度学习性能110TFLOPs，TitanV售价2999美元，也就是1.98万元。
飞龙·2017-12-14 08:07

马斯克首次证实特斯拉正在研发AI芯片：用途不限于自动驾驶

在NIPS2017大会的一场活动中，马斯克表示：特斯拉正在研发世界上最好的AI硬件！设计专用的人工智能处理芯片在技术公司中越来越普遍，特斯拉似乎也不例外。
机器之心V·2017-12-13 17:20

NIPS 2017首日亮点全解读：四大获奖论文结果揭晓

大会第一天，长滩会展中心门口的注册排队长龙「长到可以让你看几篇论文」，这就是NIPS的魅力。
机器之心V·2017-12-13 17:29

【强化学习】入门和资料

NIPS的文章数量虽然排在第二名，但是除非出现非常创新性的算法，例如LeCun老爷子的CapsuleNet啥的，当然。。个人观点。深度学习这把火一起烧起来的还有强化学习。
王KV·2017-12-09 11:29

阿里NIPS 2017论文解读：如何降低TensorFlow训练的显存消耗？

阿里妹导读：被誉为国际顶级的机器学习和神经网络学术会议NIPS2017于12月4日-9日在美国加州长滩市举行。
阿里技术官方号·2017-12-09 10:57

【好东西传送门日报】2017-12-08 星期五

【好东西传送门日报】2017-12-08星期五【机器学习】1)语义分割中的弱监督学习http://t.cn/RYBWyIZ2)+NIPS2017亮点摘要http://t.cn/RYd7eyL3)解密谷歌机器学习工程最佳实践
ivydom·2017-12-08 00:00

于众目睽睽之下隐藏图像：深度隐写术

博客首发至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)今天要介绍的是GoogleResearch在NIPS2017上发表的一篇论文，它的主要工作是将深度学习应用于图像隐写中
Marcovaldo·2017-12-07 16:31

Pytorch版UNIT（Coupled GAN algorithm for Unsupervised Image-to-Image Translation）（一）入口

UNIT与CoupledGAN（简称coGAN）的第一作者都是劉洺堉(LiuMingyu)，二者分别为ICCV和NIPS录用，可见作者在GAN方面成绩卓著。文章的原理另写一篇文章介绍。
WilliamY·2017-12-07 15:50

干货 | NIPS 2017：用于序列生成的推敲网络

编者按：NIPS2017正在美国长滩举行，微软亚洲研究院的多篇论文入选了本次大会。
微软研究院AI头条·2017-12-06 00:00

Generative Adversarial Networks(Section 0&1)

本报告总结了NIPS上IanGoodfellow的生成式对抗网络课程。
朱小虎XiaohuZhu·2017-12-05 05:18

盘点52个全球人工智能和机器学习重要会议

1.NIPS2017大名鼎鼎的神经信息处理系统大会(NeuralInformationProcessingSystems，NIPS)将于12月4日-9日于美国加州长滩开幕。作为人工智
人工智能爱好者俱乐部·2017-12-05 00:00

第31届NIPS正式开幕，3240篇提交论文创历史新高，公布3篇最佳论文

美国时间12月4日，第31届NIPS在美国加州长滩的会展中心正式开幕！
AI科技大本营·2017-12-05 00:00

论文笔记之Dynamic Routing Between Capsules

相信大家最近被hinton的这篇capsule的论文刷屏了，这篇论文是发表在nips2017上的。
BVL10101111·2017-11-26 16:20

使用深度学习和树搜索进行从零开始的既快又慢的学习

该论文已被NIPS2017大会接收。二元处理机制理论「二元处理机制」认为，人类的推理包括两种不同种类的思考方法。如下图所示，系统1是一个快速的、无意识的、自动化的思考模式，它也被称为直觉。
机器之心V·2017-11-26 06:40

论文研读-图像分类AlexNet-<>

>大名鼎鼎的AlexNet,2012年ImageNet比赛的冠军，可以说是近年深度学习浪潮的开山之作，发表在了2012年的NIPS上.作者AlexKrizhevsky,也是Hinton大佬的学生ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAbstract
buldajs_zju·2017-11-24 17:33

用Tensorflow基于Deep Q Learning DQN 玩Flappy Bird

前言2013年DeepMind在NIPS上发表PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning一文，提出了DQN（DeepQNetwork）算法，实现端到端学习玩Atari
duanyajun987·2017-11-23 16:29

NIPS 2017最佳论文出炉：CMU冷扑大师不完美信息博弈研究获奖

距离NIPS2017开幕还有半月左右，但相关奖项的信息已经开始流出。CMU教授TuomasSandholm的个人主页显示，他和其博士生NoamBrown获得了NIPS-17最佳论文奖。
机器之心V·2017-11-17 06:27

为什么现在的CNN模型都是在GoogleNet、VGGNet或者AlexNet上调整的？

（转自知乎：周博磊深度学习（DeepLearning）、机器学习、人工智能话题的优秀回答者）1、AlexNet(https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
kalakalayang·2017-11-15 09:07

人脸识别：coco loss-Rethinking Feature Discrimination and Polymerization for Large-scale Recognition

nips的一篇做分类和识别的工作，其中在人脸识别任务上也做了实验，RethinkingFeatureDiscriminationandPolymerizationforLarge-scaleRecognition.YuLiu
迷途中一个小书童·2017-11-13 15:37
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