279K subscribers
5.51K photos
1.28K videos
17 files
5.84K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
Яндекс назвал лауреатов своей ежегодной научной премии

Ученые, которые занимаются исследованиями в области компьютерных наук, получат по миллиону рублей на развитие своих проектов. В 2022 году лауреатами стали шесть молодых ученых:

•Максим Великанов — занимается теорией deep learning, изучает бесконечно широкие нейронные сети и статистическую физику;

•Петр Мокров — исследует градиентные потоки Вассерштейна, нелинейную фильтрацию и байесовскую логистическую регрессию;

•Максим Кодрян — занимается deep learning, а также оптимизацией и генерализацией нейросетевых моделей;

•Руслан Рахимов — работает с нейронной визуализацией, CV и deep learning;

•Сергей Самсонов — изучает алгоритмы Монте-Карло с марковскими цепями, стохастическую аппроксимацию и другие темы;

•Тарас Хахулин — работает в области компьютерного зрения.

Круто, что отдельно выделяют и научных руководителей. В этом году гранты получили двое — Дмитрий Ветров, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов ВШЭ, и Алексей Наумов, доцент факультета компьютерных наук ВШЭ, заведующий Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.

Подробнее о премии и лауреатах 2022 года — на сайте.
👍36🔥5❤4🤔1
👻 GhostNetV2: Enhance Cheap Operation with Long-Range Attention

Новая архитектура GhostNetV2 для мобильных приложений.

🖥 Github: https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models

🖥 GhostNetV2: https://github.com/likyoo/GhostNetV2-PyTorch

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2211.12905v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤3🔥1😱1
🎨 Inversion-Based Creativity Transfer with Diffusion Models

Генеративная модель для создания выразительного арта.

git clone https://github.com/zyxElsa/creativity-transfer.git

🖥 Github: https://github.com/zyxelsa/creativity-transfer

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2211.13203v1

⭐️ Pretrained model: https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤2🔥1
✔️ Natural Language YouTube Searcher

Нейросеть, которая по заданной ссылку (на любом язык) не только покахывает кадр, который вы ищите, но и указывает на какой он секунде.

🖥 Colab
🖥 Github
❕ Open Ai Clip

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21👍9🔥4
✅ ADGC: Awesome Deep Graph Clustering

ADGC представляет собой набор (SOTA) методов кластеризации глубоких графов статьи, код и наборы данных).

🖥 Github: https://github.com/yueliu1999/awesome-deep-graph-clustering

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2211.12875v1

⭐️ Datasets: https://drive.google.com/drive/folders/1thSxtAexbvOyjx-bJre8D4OyFKsBe1bK?usp=sharing

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤2💯2🔥1
✅ Dense Interspecies Face Embedding

Face Embedding, который решает проблему крайних различий в форме между объектами на фото.

🖥 Github: https://github.com/kingsj0405/DIFE

👣 Project: https://yangspace.co.kr/dife/

⏩ Paprer: https://openreview.net/forum?id=m67FNFdgLO9

⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/lvis

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤3🔥2
⭐️ Cleanlab

cleanlab автоматически находит и исправляет ошибки в любом наборе данных машинного обучения. Этот пакет искусственного интеллекта, облегчает работу с беспорядочными данными.


🖥 Github: https://github.com/cleanlab/cleanlab

👣 Docs: https://docs.cleanlab.ai/

📌 Examples: https://github.com/cleanlab/examples

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2211.13895v1

⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/celeba

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17👍6❤1🤨1
✔️ Fast-SNARF: A Fast Deformer for Articulated Neural Fields

🖥 Github: https://github.com/xuchen-ethz/fast-snarf

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.15601v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/amass

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
➕ Interactive Visual Feature Search

Interactive Visual Feature Search, новая интерактивную визуализацию, которую можно применнить для любой CNN. Инструмент позволяет выделять область изображения и искать изображения из данного набора данных с наиболее похожими формами.

🖥 Github: https://github.com/lookingglasslab/visualfeaturesearch

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.15060v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet-sketch

🔩 Demo: https://colab.research.google.com/github/lookingglasslab/VisualFeatureSearch/blob/main/notebooks/Interactive_Visual_Feature_Search_Basic_Demo.ipynb

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2🔥1😢1
🖥 RecBole

RecBole разработан на основе Python и PyTorch для воспроизведения и разработки алгоритмов рекомендаций в единой, комплексной и эффективной структуре для исследовательских целей.

pip install recbole

🖥 Github: https://github.com/RUCAIBox/RecBole

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.15148v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/movielens

🔩 Docs: https://recbole.io/docs/

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤2🔥2⚡1😢1
🟡 OpenAI открыла API обновленной модели Davinci на базе GPT-3

Новая версия Davinci — text-davinci-003 — получила высокие оценки пользователей в решении логических задач, прописывании мотивации персонажей, стилизации текста для конкретной аудитории и создании креативного контента. Davinci хорошо понимает смысл текста и успешно решает задачи, связанные с поиском причинно-следственных связей.

➡️ Beta
➡️ Video
➡️ Paper

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤3🔥2👎1
🛠 BEVPoolv2: A Cutting-edge Implementation of BEVDet Toward Deployment

BEVPoolv2 модернизирeует процесс обработки данных с точки зрения инженерной оптимизации, уменьшая затраты как в аспектах вычислений, так и в аспектах хранения данных.

🖥 Github: https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet

⭐️ Dataset: https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet/blob/dev2.0/docs/en/datasets/nuscenes_det.md

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.17111v1

🔩 Configs: https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet/blob/dev2.0/configs/bevdet/bevdet-r50.py

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ MixVoxels: Mixed Neural Voxels for Fast Multi-view Video Synthesis

MixVoxels позволяет генерировать динамические 4D-сцены как смесь статических и динамических вокселей и позволяет обрабатывать их с помощью различных сетей.

🖥 Github: https://github.com/fengres/mixvoxels

⏩ Paprer: https://arxiv.org/pdf/2212.00190.pdf

✅️Project: https://fengres.github.io/mixvoxels/

⭐️ Datasets: https://github.com/facebookresearch/Neural_3D_Video

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌐 Score Jacobian Chaining: Lifting Pretrained 2D Diffusion Models for 3D Generation

Метод, который преобразует предварительно обученную 2D-генеративную модель диффузии на изображениях в 3D-генеративную модель, не требуя каких-либо 3D-данных.

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

🖥 Github: https://github.com/pals-ttic/sjc

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.00774v1

✅️Colab: https://colab.research.google.com/drive/1zixo66UYGl70VOPy053o7IV_YkQt5lCZ

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22❤5🔥3💯1