NeurIPS

2022年11月10篇论文推荐

随着最大的人工智能研究会议(NeurIPS2022)即将到来，我们进入了2022年的最后阶段。让我们回顾一下人工智能世界最近发生了什么。
·2023-06-18 10:48

Awesome Big Model Training

ContentsTrainingParallelismPipelineParallelism[NeurIPS2019]GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelismReferencesTrainingParallelismPipelineParallelism
连理o·2023-06-15 22:50

原型part学习NeurIPS2019

当我们面临具有挑战性的图像分类任务时，我们希望通过分解part来解释推理。每一类别的更多原型证据有助于做出最终分类决策。作者提出一种深度网络架构：PrototypicalPart网络即ProtoPNet。网络通过寻找原型part来解释图像，并基于原型part进行分类。网络仅使用图像级标签进行训练，并在推理时表现出与专家一样的水平（比如CUB上可以比肩鸟类学家）。并且当ProtoPNet组合到更大的
tzc_fly·2023-06-13 19:33

深度估计阅读记录

VolSDF(neurips2021)题目：VolumeRenderingofNeuralImplicitSurfaces链接：https://arxiv.org/pdf/2106.12052.pdf目标
weixin_47343723·2023-06-12 05:43

论文阅读：Denoising Diffusion Probabilistic Models

今天介绍扩散模型里面非常重要的一篇文章，就是发表在NeurIPS2020年的DenoisingDiffusionProbab
Matrix_11·2023-06-11 19:19

GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析

paper：GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentioncode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorch背景在智能手机和可穿戴设备上部署神经网络时，不仅要考虑模型的性能，还要考虑模型的效率，特别是实际推理
00000cj·2023-06-10 19:55

文章分享《Supervised Contrastive Learning》 自监督对比学习和有监督对比学习的区别

文章题目SupervisedContrastiveLearning作者：PrannayKhoslaPiotrTeterwakChenWangAaronSarna时间：2020会议：NeurIPS文章的主要思想文中的一张图很清楚明了的表明了自监督对比学习与有监督对比学习的区别
宝剑磨，梅花寒·2023-06-09 08:52

MindSpore首发：诺亚NeurIPS 2020多篇轻量化技术端侧模型

国际人工智能顶级会议NeurIPS2020(ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems,神经信息处理系统大会)在12月6日至12日举行。
昇思MindSpore·2023-06-09 07:14

【图像任务】Transformer系列.1

介绍几篇改进Transformer模型实现亮度增强、图像重建的任务：LLFormer（AAAI2023），DLSN（TPAMI2023），CAT（NeurIPS2022）。
m0_61899108·2023-06-08 15:59

NeurIPS 2023 投稿记录总结

方法论做什么比怎么做更重要。方向比方法更重要。上面两点很多时候取决于更高、强的人，不取决于自己。“我是出于这个想法，我表达清楚我的意思了吗？”“我来确认一下你的意思，你是这个意思对吗？”技术总结本人将这次的技术类总结写在这个Github仓库了。主要内容包括：Replica数据集SDK的使用，包括渲染自定义的相机位姿下的RGB-D图像。Blender导出相机位姿。RGB-Dimages转ROSbag
培之·2023-06-08 11:48

干货！何时相信你的仿真器：考虑动力学偏差的混合离线在线强化学习

清华大学自动化系研究生一年级，主要研究方向为强化学习及其在自动驾驶和机器人中的应用（更多信息详见https://t6-thu.github.io）01概述本文是一篇offlineandonline的文章，发表在NeurIPS2022
AITIME论道·2023-04-20 12:52

NeurIPS 2023 | 重新审视图神经网络中的异配问题

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！栾思焘：麦吉尔大学&Mila博士生，研究方向为图神经网络和图表示学习01同配(Homophily)v.s.异配(Heterophily)近几年实验发现，在很多图上做节点分类的时候，图神经网络(GNNs)并不比传统的神经网络(NNs)表现更好，甚至会有很严重的性能下降。人们普遍认为这是图的异配(heterophily)问题导致的，也就是存在太多
AITIME论道·2023-04-20 12:51

Language Conditioned Spatial Relation Reasoning for 3D Object Grounding【NeurIPS 2022】

文章目录动机方法实验参考文献code：https://cshizhe.github.io/projects/vil3dref.htmlauthor：巴黎文理研究院动机为了在现实世界中执行人类指令，机器人应该理解自然语言，并能够在3D环境中ground上述物体。语言表达通常是描述物体在3D场景中的relativespatialrelations来指定物体的。比如上图中的这两个例子，就要消除同一类目标
Iron_lyk·2023-04-20 09:29

Graph Transformer系列论文阅读

《DoTransformersReallyPerformBadforGraphRepresentation》【NeurIPS2021Poster】2.
Iron_lyk·2023-04-20 09:58

NeurIPS 2017 | GraphSAGE：大型图的归纳表示学习

GraphSAGE2.1嵌入生成算法2.2聚合器2.3泛化到新节点2.4GraphSAGE的参数学习3.后记前言题目：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs会议：NeurIPS2017
Cyril_KI·2023-04-20 02:52

【文章学习系列之模型】Autoformer

实验结果消融实验总结文章概况《Autoformer:DecompositionTransformerswithAuto-CorrelationforLong-TermSeriesForecasting》是2021年发表于NeurIPS
清流自诩·2023-04-18 02:14

【学习时序论文】

目录【2021NeurIPS】Autoformer:DecompositionTransformerswithAuto-CorrelationforLong-TermSeriesForecasting【
清流自诩·2023-04-18 02:41

【CV】MLP-Mixer：用于CV任务的全 MLP 架构

论文名称：MLP-Mixer:Anall-MLPArchitectureforVision论文下载：https://arxiv.org/abs/2105.01601论文年份：NeurIPS2021论文被引
datamonday·2023-04-16 20:05

GraphCL方法介绍（Graph Contrastive Learning with Augmentations）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.13902.pdf附录链接：https://yyou1996.github.io/files/neurips2020_graphcl_supplement.pdf
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-16 09:36

NeurIPS 2019：计算机视觉论文回顾

作者：MariaDobko编译：ronghuaiyang导读这是2019年12月9日至14日在温哥华举行的NeurIPS2019的概述(笔记)。这篇文章中提到的所有论文都是在计算机视觉领域。
机器学习与AI生成创作·2023-04-14 03:42

论文审稿人可以下岗了？CMU都做出论文审稿机器人了！

文|Sheryc_王苏源|夕小瑶的卖萌屋机器学习真是越来越火了，这从各大会议逐年增加的投稿量上就可见一斑：AAAI'21收到了9034篇投稿，NeurIPS'20收到了9467篇投稿，一篇投稿至少要经过
zenRRan·2023-04-12 20:31

【学术搬砖】第一期

【NeurIPS2022】ShufflfleMixer:AnEffificientConvNetforImageSuper-ResolutionNTIRE2022图像超分辨率冠军，来自南京理工大学。
AI前沿理论组@OUC·2023-04-12 13:45

用于模拟原子相互作用的continuous-filter卷积NeurIPS2017

深度学习有可能彻底改变量子化学，因为它非常适合学习结构化数据的表示。虽然卷积神经网络已被证明是图像、音频和视频数据的首选，但分子中的原子并不局限于网格结构（grid）。相反，它们的精确位置包含了基本的物理信息，如果离散化，这些信息就会丢失。因此，作者提出使用连续滤波器卷积层来建模局部相关性（localcorrelations），而不需要数据位于离散的grid上。作者将这些层应用于SchNet：一种
tzc_fly·2023-04-11 18:11

NeurIPS2020《Object-Centric Learning with Slot Attention》&GRU

文章目录前置知识正文Code:https://github.com/google-research/google-research/tree/master/slot_attentionSlides:https://slideslive.com/38930703前置知识1）RNN、LSTM、GRU串讲先从RNN讲起，RNN是一种用来处理时间序列数据的神经网络，原始RNN的每一个节点可以用以下函数来形
Iron_lyk·2023-04-09 11:05

从图谱视角再谈图对比学习

RevisitingGraphContrastiveLearningfromthePerspectiveofGraphSpectrum论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.02330论文来源：NeurIPS2022
酷酷的群·2023-04-08 07:12

Language Conditioned Spatial Relation Reasoning for 3D Object Grounding【NeurIPS 2022】

文章目录动机方法实验启发参考文献code：https://cshizhe.github.io/projects/vil3dref.htmlauthor：巴黎文理研究院动机为了在现实世界中执行人类指令，机器人应该理解自然语言，并能够在3D环境中ground上述物体。语言表达通常是描述物体在3D场景中的relativespatialrelations来指定物体的。比如上图中的这两个例子，就要消除同一类
Iron_lyk·2023-04-08 01:38

experience replay 论文调研

experiencereplay论文调研一论文概要1HindsightExperienceReplay(2017NeurIPS)在奖励稀疏的情况下,要用强化学习算法训练是很困难的.本文提出一种通过增设不同的目标
龙今天超越了自己·2023-04-06 05:19

【Network】IPT(Pre-Trained Image Processing Transformer)

文章目录1.self-attention2.Transformer3.ViT4.IPT1.self-attention文章原文：https://proceedings.neurips.cc/paper/
努力的袁·2023-04-05 06:32

Open AI 自监督学习笔记：Self-Supervised Learning | Tutorial | NeurIPS 2021

转载自微信公众号原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjgxMjgyMg==&mid=2247486049&idx=1&sn=1d98375dcbb9d0d68e8733f2dd0a2d40&chksm=cf51b898f826318ead24e414144235cfd516af4abb71190aeca42b1082bd606df6973eb963
R.X. NLOS·2023-04-02 01:31

联邦学习新时代即将到来？标准化联邦交互协议FLEX开源！

由同盾科技人工智能研究院自主研发的标准化联邦交互协议：FLEX（FederatedLearningEXchange）近日在全球最大的开源社区平台GitHub上开源，也在人工智能顶会NeurIPS的联邦学习研讨会
算力智库·2023-03-31 09:33

联邦学习新时代即将到来？同盾科技FLEX协议开源

由同盾科技人工智能研究院自主研发的标准化联邦交互协议：FLEX（FederatedLearningEXchange）近日在全球最大的开源社区平台GitHub上开源，也在人工智能顶会NeurIPS的联邦学习研讨会
智瑾财经·2023-03-31 09:45

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】Denoising Diffusion Probabilistic Models

算法流程图四、结论五、损失函数六、心得体会（优缺点分析）一、概述DDPM论文链接：JonathanHo_DenoisingDiffusionProbabilisticModels(NeurIPS2020
旋转的油纸伞·2023-03-31 07:20

GraphCL：基于数据增强的图对比学习

论文标题：GraphContrastiveLearningwithAugmentations论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.13902论文来源：NeurIPS2020一、
酷酷的群·2023-03-29 08:54

NeurIPS 2021：快手的动漫人物GAN

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！金磊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI动漫、艺术作品里的人物，他们极具张力的形象往往给人们留下深刻的印象。但如果说现在，你也可拥有他们的同款造型呢？没错，依旧来自是“无所不能”的GAN。只要把你pick好的形象“投喂”进去，接下来妆发的工作交给它就行了：红的、黄的、蓝的、白的……发色随意改变，风格也随之变换。这就是来自快手
机器学习与AI生成创作·2023-03-28 07:39

2021年 ICCV / NeurIPS / AAAI 中Neural Architecture Search (NAS) 神经网络结构搜索相关论文汇总

这里写自定义目录标题ICCV(35篇)NeurIPS/NIPS（28篇）AAAI(31篇)ICCV(35篇)LearningLatentArchitecturalDistributioninDifferentiableNeuralArchitectureSearchviaVariationalInformationMaximizationAdvRushSearchingforAdversarial
ghostInSh3ll·2023-03-28 07:34

NeurIPS 2021：Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching

论文标题：LearningwithNoisyCorrespondenceforCross-modalMatching；作者：ZhenyuHuang，GuochengNiu，XiaoLiu，WenbiaoDing，XinyanXiao，HuaWu，XiPeng；单位：CollegeofComputerScience，SichuanUniversity,ChinaBaiduInc.,ChinaTALE
lishuoshi1996·2023-03-26 21:06

NeurIPS2022：Improving GANs with A Dynamic Discriminator

项目主页：https://genforce.github.io/dynamicd1、动机Differentfromthecommonimageclassificationtaskswherethetrainingdataremainsfixedduringthewholetrainingprocess,GANtrainingappearstobetime-varyingsincethesynthe
lishuoshi1996·2023-03-25 14:44

百度PaddlePaddle再获新技能 智能推荐、对话系统、控制领域都能搞定！

近日，百度深度学习PaddlePaddle正式发布了强化学习框架PARL，同时开源了基于该框架，在NeurIPS2018强化学习赛事中夺冠的模型完整训练代码，再次向业界展示了百度在深度学习领域的技术能力
PaddleWeekly·2023-03-23 04:02

GAN能生成3D图像啦！朱俊彦团队公布最新研究成果

这篇文章被近期在蒙特利尔举办的NeurIPS2018大会收录。文中所描述的方法的强大
量子位·2023-03-22 15:01

Geoffrey Hinton获得时间检验奖；AI预测世界杯荷兰夺冠；Galactica不靠谱，ChatGPT又如何……...

AI人物GeoffreyHinton：Forward-Forward新型神经网络更接近大脑运作近日，深度学习之父、图灵奖得主GeoffreyHinton在NeurIPS2022会议上发表演讲。
AI科技大本营·2023-03-20 13:55

论文阅读 ：Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners

NeurIPS2022——MaskedAutoencodersAsSpatiotemporalLearnersKeywords：Videos；objectdetection；文章目录NeurIPS2022
JWangwen·2023-03-09 11:15

华科计算机博导刘云生论文,AAAI 2020线上分享 | 华科Oral论文：点云中3D目标检测的鲁棒性...

不久之前，2019年的最后一个AI顶会NeurIPS在加拿大温哥华落幕，机器之心在此期间为读者们精心策划了NeurIPS20
西屋厨电·2023-02-28 10:15

【NeurIPS 2022】视频动作识别，AFNet 用更低的成本接收更多数据

出品人：Towhee技术团队顾梦佳为了避免大量的计算，现有的视频动作识别方法通常会采样几帧来表示每个视频，然而这往往会限制识别的性能。为此，AmpleandFocalNetwork（AFNet）提出两个分支的结构，以用更少的计算量利用更多的视频帧。在减少计算量的前提下，AFNet依然能借助其中间特征中的动态选择强制执行隐式时序建模，成功实现更高的精度。此外，该方法还可以帮助用更低的成本减少空间冗余
·2023-02-22 19:28

NeurIPS | 达摩院联合华科开源基于流形结构对齐的零样本学习框架HSVA

HierarchicalSemantic-VisualAdaptationforZero-ShotLearning开源代码：https://github.com/shiming-chen/HSVA二、背景本文介绍我们被机器学习顶会NeurIPS2021
AI记忆·2023-02-22 16:42

【NeurIPS 2022】视频动作识别，AFNet 用更低的成本接收更多数据

出品人：Towhee技术团队顾梦佳为了避免大量的计算，现有的视频动作识别方法通常会采样几帧来表示每个视频，然而这往往会限制识别的性能。为此，AmpleandFocalNetwork（AFNet）提出两个分支的结构，以用更少的计算量利用更多的视频帧。在减少计算量的前提下，AFNet依然能借助其中间特征中的动态选择强制执行隐式时序建模，成功实现更高的精度。此外，该方法还可以帮助用更低的成本减少空间冗余
·2023-02-20 16:43

直播预告 | NeurIPS 专场八

点，本期AITIMENeurIPS邀请了来自加州大学旧金山分校、哈佛大学、亚利桑那州立大学、西安交通大学、埃默里大学、马克斯·普朗克计算机科学研究所、康奈尔大学、马里兰大学以及北京邮电大学的博士们开启NeurIPS
AITIME论道·2023-02-07 09:00

今天14:00 | NeurIPS 专场八

点，本期AITIMENeurIPS邀请了来自加州大学旧金山分校、哈佛大学、亚利桑那州立大学、西安交通大学、埃默里大学、马克斯·普朗克计算机科学研究所、康奈尔大学、马里兰大学以及北京邮电大学的博士们开启NeurIPS
AITIME论道·2023-02-07 09:00

背景宽高随文本变化_今日论文|零资源口语建模&多尺度合并蒸馏语义分割持续学习&迷彩动物识别&数据到文本语义准确新指标&自动深度GNN设计&MORE...

CVPR，ECCV，EMNLP，ICASSP，ICLR，ICML，ICONIP，ICPR，ICRA，TKDE，INTERSPEECH，InformationSystems，MachineLearning，NeurIPS
weixin_39611072·2023-02-06 18:49

详解视觉BEV3D检测模型: Fast-BEV: A Fast and Strong Bird‘s-Eye View Perception Baseline

本文介绍一篇视觉BEV3D检测模型:Fast-BEV，论文收录于NeurIPS2022。目前大多数现有的BEV感知方案要么需要相当多的资源来执行车端推理，要么性能不高。
自动驾驶小学生·2023-02-06 17:58

NeurIPS 2020 | Focal Loss改进版来了！GFocal Loss：良心技术，无Cost涨点！

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达论文已上传，文末附下载方式本文作者：李翔https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786本文已由原作者授权，不得擅自二次转载论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388源码和预训练模型地址：https://github.com/implus/GFocal效果：良心技术，别
Evan-yzh·2023-02-04 12:45
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