Nvidia利用ADA技術,降低10到20倍訓練生成對抗網路所需要的資料量,改善醫療保健等僅有少量訓練資料的人工智慧用例
2020-12-09
GAN再進擊!Nvidia打造視覺學習GameGAN,用看的就能模擬出經典遊戲小精靈
Nvidia團隊利用8個月開發出遊戲模擬器GameGAN,利用4天和5萬支經典遊戲小精靈的影片訓練,就模擬出一套栩栩如生的小精靈遊戲,不僅能讓使用者動手玩,遊戲中的規則、畫面等細節更不需任何程式碼來撰寫設計,憑著視覺學習就能完成。
2020-05-22
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AI趨勢周報第122期:機器界ImageNet!史丹佛開源最大機器人操作影片資料集RoboTurk
史丹佛大學2年前展開RoboTurk專案,以群眾外包來收集操作機器手臂的示範影片,近日釋出RoboTurk資料集,要來推進機器人策略學習等;另一方面,Google發表超強深度學習二階梯度優化法,比前一代更省運算資源,同時也比所有一階優化器要快;英特爾用AI爬梳上百萬家企業網頁,透過知識圖譜從中找出有潛力的產業領頭羊,作為潛在客戶名單。
2020-03-05
Amazon新模型可根據購物者的文字描述合成出相符的褲子圖像,並且隨著後續增加的特徵描述,修正合成的結果
2020-03-04
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AI趨勢周報第112期:變臉不必再靠GAN!韓國發表MarioNETte來以假亂真
韓國科技公司Hyperconnect發表一套新框架MarioNETte,只要幾張(甚至是單張)A臉影像,就可產生出B臉的新動態表情,打破過去生成對抗網路(GAN)的限制。團隊採用影像注意力機制和目標特徵對齊方法,在產生新影像的時候,就直接放入目標臉的特徵。此外,團隊還設計出特徵轉換器,以非監督方式調整身分配對錯誤的問題。
2019-12-07
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AI趨勢周報第104期:更輕更小!華為發表TinyBERT準確度不輸Google BERT
華為發表更輕更小的自然語言處理預訓練模型TinyBERT,比Google BERT小7倍,推論速度卻快上9.4倍。TinyBERT採用知識提煉(KD)和師生框架來改善Google BERT,利用小型學生網路來模仿大型老師網路行為,而KD則著重於Transformer提煉和兩階段學習框架,在大型文本語料庫和下游微調過的TinyBERT之間,增加一個通用TinyBERT。
2019-10-11