AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection applications.
https://github.com/aim-uofa/adet
🔗 aim-uofa/adet
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection applications. - aim-uofa/adet
https://github.com/aim-uofa/adet
🔗 aim-uofa/adet
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection applications. - aim-uofa/adet
GitHub
aim-uofa/AdelaiDet
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection and recognition tasks. - aim-uofa/AdelaiDet
On implementing Deep Learning library from scratch in Python
🔗 On implementing Deep Learning library from scratch in Python
A beginner’s guide to understanding the fundamental building blocks of deep learning platforms
🔗 On implementing Deep Learning library from scratch in Python
A beginner’s guide to understanding the fundamental building blocks of deep learning platforms
Medium
On Implementing Deep Learning Library from Scratch in Python
A beginner’s guide to understanding the fundamental building blocks of deep learning platforms
How to extract facial expressions, head pose, and gaze from any Youtube video
🔗 How to extract facial expressions, head pose, and gaze from any Youtube video
A tutorial using Google Colab & OpenFace to extract facial features from Youtube videos without installing a single program on your laptop.
🔗 How to extract facial expressions, head pose, and gaze from any Youtube video
A tutorial using Google Colab & OpenFace to extract facial features from Youtube videos without installing a single program on your laptop.
Medium
How to extract facial expressions, head pose, and gaze from any Youtube video
A tutorial using Google Colab & OpenFace to extract facial features from Youtube videos without installing a single program on your laptop.
🎥 Stanford ICME Lecture on Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 4554 сек.
👁 1 раз ⏳ 4554 сек.
Random Matrix Theory (RMT) is applied to analyze the weight matrices of
Deep Neural Networks (DNNs), including production quality, pre-trained
models and smaller models trained from scratch. Empirical and theoretical
results indicate that the DNN training process itself implements a
form of self-regularization, evident in the empirical spectral density (ESD)
of DNN layer matrices. To understand this, we provide a phenomenology
to identify 5+1 Phases of Training, corresponding to increasing amounts of
iVk
Stanford ICME Lecture on Deep Learning
Random Matrix Theory (RMT) is applied to analyze the weight matrices of
Deep Neural Networks (DNNs), including production quality, pre-trained
models and smaller models trained from scratch. Empirical and theoretical
results indicate that the DNN training…
Deep Neural Networks (DNNs), including production quality, pre-trained
models and smaller models trained from scratch. Empirical and theoretical
results indicate that the DNN training…
Understand Neural Networks & Model Generalization
🔗 Understand Neural Networks & Model Generalization
The Challenge of Model Generalization, Overfitting and Regularization Methods for Deep Neural Networks
🔗 Understand Neural Networks & Model Generalization
The Challenge of Model Generalization, Overfitting and Regularization Methods for Deep Neural Networks
Medium
Understand Neural Networks & Model Generalization
The Challenge of Model Generalization, Overfitting and Regularization Methods for Deep Neural Networks
Gated Path Selection Network for Semantic Segmentation
🔗 Gated Path Selection Network for Semantic Segmentation
01/19/20 - Semantic segmentation is a challenging task that needs to handle large scale
variations, deformations and different viewpoints. In...
🔗 Gated Path Selection Network for Semantic Segmentation
01/19/20 - Semantic segmentation is a challenging task that needs to handle large scale
variations, deformations and different viewpoints. In...
DeepAI
Gated Path Selection Network for Semantic Segmentation
01/19/20 - Semantic segmentation is a challenging task that needs to handle large scale
variations, deformations and different viewpoints. In...
variations, deformations and different viewpoints. In...
Deep Learning–based Prescription of Cardiac MRI Planes
https://escholarship.org/uc/item/8r27603c
🔗 Deep Learning–based Prescription of Cardiac MRI Planes
Author(s): Blansit, Kevin; Retson, Tara; Masutani, Evan; Bahrami, Naeim; Hsiao, Albert
https://escholarship.org/uc/item/8r27603c
🔗 Deep Learning–based Prescription of Cardiac MRI Planes
Author(s): Blansit, Kevin; Retson, Tara; Masutani, Evan; Bahrami, Naeim; Hsiao, Albert
escholarship.org
Deep Learning–based Prescription of Cardiac MRI Planes
Author(s): Blansit, Kevin; Retson, Tara; Masutani, Evan; Bahrami, Naeim; Hsiao, Albert
MOTS: Multi-Object Tracking and Segmentation
https://www.vision.rwth-aachen.de/page/mots
🔗 Computer Vision
https://www.vision.rwth-aachen.de/page/mots
🔗 Computer Vision
https://medium.com/the-future-is-electric/machine-learning-isnt-the-carbon-hog-headlines-suggested-6310b2c571dc
🔗 Machine learning isn’t the carbon hog headlines suggested
Climate research and actions related to machine learning far outweigh the overstated carbon debt
🔗 Machine learning isn’t the carbon hog headlines suggested
Climate research and actions related to machine learning far outweigh the overstated carbon debt
Medium
Machine learning isn’t the carbon hog headlines suggested
Climate research and actions related to machine learning far outweigh the overstated carbon debt
🎥 Дмитрий Бабаев - Нерешенные проблемы нейронных сетей - DataStart.ru
👁 1 раз ⏳ 2519 сек.
👁 1 раз ⏳ 2519 сек.
Билеты на следующую конференцию:
https://datastart.ru/latest
Материалы последней конференции:
https://datastart.ru/post-event
На видео – вторая конференция DataStart 07/04/2018
Дмитрий Бабаев - Нерешенные проблемы нейронных сетей
Описание доклада:
Глубокое обучение нейронных сетей явилось прорывом в развитии систем искусственного интеллекта. Многие задачи, недоступные классическим методам машинного обучения, были решены на уровне, близком к возможностям человека или даже более высоком. Тем не менее, сVk
Дмитрий Бабаев - Нерешенные проблемы нейронных сетей - DataStart.ru
Билеты на следующую конференцию:
https://datastart.ru/latest
Материалы последней конференции:
https://datastart.ru/post-event
На видео – вторая конференция DataStart 07/04/2018
Дмитрий Бабаев - Нерешенные проблемы нейронных сетей
Описание доклада:
Глубокое…
https://datastart.ru/latest
Материалы последней конференции:
https://datastart.ru/post-event
На видео – вторая конференция DataStart 07/04/2018
Дмитрий Бабаев - Нерешенные проблемы нейронных сетей
Описание доклада:
Глубокое…
NLP with Deep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=9oTHFx0Gg3Q
🎥 Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 12 – Subword Models
👁 1 раз ⏳ 4530 сек.
https://www.youtube.com/watch?v=9oTHFx0Gg3Q
🎥 Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 12 – Subword Models
👁 1 раз ⏳ 4530 сек.
Professor Christopher Manning, Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/
Professor Christopher Manning
Thomas M. Siebel Professor in Machine Learning, Professor of Linguistics and of Computer Science
Director, Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL)
To follow along with the course schedule and syllabus, visit: http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule
To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence, visit: http://learn.sYouTube
Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 12 – Subword Models
For more information about Stanford’s Artificial Intelligence professional and graduate programs, visit: https://stanford.io/3DrDKa1
Professor Christopher Manning, Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/
Professor Christopher Manning
Thomas…
Professor Christopher Manning, Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/
Professor Christopher Manning
Thomas…
This equation will change how you see the world
🔗 This equation will change how you see the world
The logistic map connects fluid convection, neuron firing, the Mandelbrot set and so much more. Fasthosts are giving UK viewers the chance to win tickets, flight, and accommodation to SXSW 2020 by answering my Techie Test question: https://www.fasthosts.co.uk/veritasium Animations, coding, interactives in this video by Jonny Hyman 🙌 Try the code yourself: https://github.com/jonnyhyman/Chaos References: James Gleick, Chaos Steven Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos May, R. Simple mathematical models w
🔗 This equation will change how you see the world
The logistic map connects fluid convection, neuron firing, the Mandelbrot set and so much more. Fasthosts are giving UK viewers the chance to win tickets, flight, and accommodation to SXSW 2020 by answering my Techie Test question: https://www.fasthosts.co.uk/veritasium Animations, coding, interactives in this video by Jonny Hyman 🙌 Try the code yourself: https://github.com/jonnyhyman/Chaos References: James Gleick, Chaos Steven Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos May, R. Simple mathematical models w
YouTube
This equation will change how you see the world (the logistic map)
The logistic map connects fluid convection, neuron firing, the Mandelbrot set and so much more. Fasthosts Techie Test competition is now closed! Learn more about Fasthosts here: https://www.fasthosts.co.uk/veritasium Code for interactives is available below...…
DiffTaichi: Differentiable Programming for Physical Simulation
We present DiffTaichi, a new differentiable programming language tailored for building high-performance differentiable physical simulators. Based on an imperative programming language, DiffTaichi generates gradients of simulation steps using source code transformations that preserve arithmetic intensity and parallelism
https://github.com/yuanming-hu/difftaichi
https://arxiv.org/abs/1910.00935v2
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 yuanming-hu/difftaichi
10 differentiable physical simulators built with Taichi differentiable programming (DiffTaichi, ICLR 2020) - yuanming-hu/difftaichi
We present DiffTaichi, a new differentiable programming language tailored for building high-performance differentiable physical simulators. Based on an imperative programming language, DiffTaichi generates gradients of simulation steps using source code transformations that preserve arithmetic intensity and parallelism
https://github.com/yuanming-hu/difftaichi
https://arxiv.org/abs/1910.00935v2
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 yuanming-hu/difftaichi
10 differentiable physical simulators built with Taichi differentiable programming (DiffTaichi, ICLR 2020) - yuanming-hu/difftaichi
Deep Graph Matching Consensus
Implementation of Deep Graph Matching Consensus in PyTorch
Code: https://github.com/rusty1s/deep-graph-matching-consensus
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09621v1
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 rusty1s/deep-graph-matching-consensus
Implementation of Deep Graph Matching Consensus in PyTorch - rusty1s/deep-graph-matching-consensus
Implementation of Deep Graph Matching Consensus in PyTorch
Code: https://github.com/rusty1s/deep-graph-matching-consensus
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09621v1
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 rusty1s/deep-graph-matching-consensus
Implementation of Deep Graph Matching Consensus in PyTorch - rusty1s/deep-graph-matching-consensus
Machine Learning at VU University Amsterdam
Download: https://mlvu.github.io
Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLCof9EqayQgsORO3pFzeYZFz6cszYO0VJ
🔗 VU Machine Learning 2018 - YouTube
Download: https://mlvu.github.io
Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLCof9EqayQgsORO3pFzeYZFz6cszYO0VJ
🔗 VU Machine Learning 2018 - YouTube
MLVU
Machine Learning @ VU
Course materials from the Machine Learning course of the Vrije Universiteit Amsterdam.
Инспектор ДПС рассказал, почему не стоит чистить номер каждые 300 метров, когда на дороге слякоть и грязь
🔗 Инспектор ДПС рассказал, почему не стоит чистить номер каждые 300 метров, когда на дороге слякоть и грязь
Всем доброго времени суток🖐 Недавно вернулся из дальней поездки, более 600 км в одну сторону. И столкнулся с очень важной для многих водителей проблемой. Сейчас зимой на трассах творится что-то ужасное. Мокрый снег, слякоть, грязь, песок с реагентами и прочее г*вно 💩 И все это залепляет фары, стекло и номера. Дорогу видно плохо и ехать очень сложно. Если у вас было такое же ставьте лайк и
🔗 Инспектор ДПС рассказал, почему не стоит чистить номер каждые 300 метров, когда на дороге слякоть и грязь
Всем доброго времени суток🖐 Недавно вернулся из дальней поездки, более 600 км в одну сторону. И столкнулся с очень важной для многих водителей проблемой. Сейчас зимой на трассах творится что-то ужасное. Мокрый снег, слякоть, грязь, песок с реагентами и прочее г*вно 💩 И все это залепляет фары, стекло и номера. Дорогу видно плохо и ехать очень сложно. Если у вас было такое же ставьте лайк и
Яндекс Дзен
Инспектор ДПС рассказал, почему не стоит чистить номер каждые 300 метров, когда на дороге слякоть и грязь
Всем доброго времени суток🖐 Недавно вернулся из дальней поездки, более 600 км в одну сторону. И столкнулся с очень важной для многих водителей проблемой. Сейчас зимой на трассах творится что-то ужасное. Мокрый снег, слякоть, грязь, песок с реагентами и прочее…
Французский фотограф-любитель совершенствует астрофотографию при помощи GPU
Его система фильтрует световое загрязнение и улучшает цвета фотографий при помощи Jetson Nano
Днём Алан Пайю руководит комиссией, отвечающей за качество воды в Бургундии, районе Франции. Когда же на небе показываются звёзды, он переходит к другим своим увлечениям.
Пайю делает чрезвычайно чёткие изображения Луны, звёзд и планет, сочетая в этом хобби свою давнюю любовь к астрономии и технологии.
В прошлом году на форуме NVIDIA он подробно описывал свою работу по проекту, названному им SkyNano – это камера, использующая одноплатный компьютер с GPU Jetson Nano, для получения подробных изображений ночного неба.
🔗 Французский фотограф-любитель совершенствует астрофотографию при помощи GPU
Его система фильтрует световое загрязнение и улучшает цвета фотографий при помощи Jetson Nano Днём Алан Пайю руководит комиссией, отвечающей за качество воды в...
Его система фильтрует световое загрязнение и улучшает цвета фотографий при помощи Jetson Nano
Днём Алан Пайю руководит комиссией, отвечающей за качество воды в Бургундии, районе Франции. Когда же на небе показываются звёзды, он переходит к другим своим увлечениям.
Пайю делает чрезвычайно чёткие изображения Луны, звёзд и планет, сочетая в этом хобби свою давнюю любовь к астрономии и технологии.
В прошлом году на форуме NVIDIA он подробно описывал свою работу по проекту, названному им SkyNano – это камера, использующая одноплатный компьютер с GPU Jetson Nano, для получения подробных изображений ночного неба.
🔗 Французский фотограф-любитель совершенствует астрофотографию при помощи GPU
Его система фильтрует световое загрязнение и улучшает цвета фотографий при помощи Jetson Nano Днём Алан Пайю руководит комиссией, отвечающей за качество воды в...
Хабр
Французский фотограф-любитель совершенствует астрофотографию при помощи GPU
Его система фильтрует световое загрязнение и улучшает цвета фотографий при помощи Jetson Nano Днём Алан Пайю руководит комиссией, отвечающей за качество воды в Бургундии, районе Франции. Когда же...
Код Войнича: мнимый триумф искусственного интеллекта
Сфера интересов сотрудников и преподавателей онлайн-школы английского языка EnglishDom намного шире, чем просто английский. Загадки лингвистики нам тоже интересны. Недавно в нашем офисе завязался спор про код Войнича, и мы решили сделать статью на эту тему.
Манускрипт Войнича — одна из самых животрепещущих загадок лингвистики и криптографии, которая не решена и по сегодня. Вот уже 600 лет даже самые лучшие умы мира не могут приблизиться к разгадке этого таинственного текста.
В 2016 году исследователи подключили к разгадке нейросеть. Результат был неожиданным — компьютер проанализировал текст и ошибся. Об этом читайте дальше.
🔗 Код Войнича: мнимый триумф искусственного интеллекта
Сфера интересов сотрудников и преподавателей онлайн-школы английского языка EnglishDom намного шире, чем просто английский. Загадки лингвистики нам тоже интересн...
Сфера интересов сотрудников и преподавателей онлайн-школы английского языка EnglishDom намного шире, чем просто английский. Загадки лингвистики нам тоже интересны. Недавно в нашем офисе завязался спор про код Войнича, и мы решили сделать статью на эту тему.
Манускрипт Войнича — одна из самых животрепещущих загадок лингвистики и криптографии, которая не решена и по сегодня. Вот уже 600 лет даже самые лучшие умы мира не могут приблизиться к разгадке этого таинственного текста.
В 2016 году исследователи подключили к разгадке нейросеть. Результат был неожиданным — компьютер проанализировал текст и ошибся. Об этом читайте дальше.
🔗 Код Войнича: мнимый триумф искусственного интеллекта
Сфера интересов сотрудников и преподавателей онлайн-школы английского языка EnglishDom намного шире, чем просто английский. Загадки лингвистики нам тоже интересн...
Хабр
Код Войнича: мнимый триумф искусственного интеллекта
Сфера интересов сотрудников и преподавателей онлайн-школы английского языка EnglishDom намного шире, чем просто английский. Загадки лингвистики нам тоже интересны. Недавно в нашем офисе завязался спор...
Факультет математики и компьютерных наук СПбГУ ищет преподавателей
Факультет МКН — камерный факультет с современным подходом к образованию. У нас преподают ведущие российские учёные и опытные IT-специалисты. Факультет поддерживают компании JetBrains, Яндекс и Газпром нефть. Мы всё время ищем, как ещё усовершенствовать наши программы по математике, программированию и анализу данных. Размышляем, как сделать образовательный процесс эффективным и комфортным для наших студентов. Сейчас мы в поиске классных преподавателей.
Интервью РБК
Интервью Бумаге
Пост о программах на Хабре
Что предстоит делать
Читать курсы по математике, машинному обучению, программированию, работать со студентами над проектами, улучшать и развивать программы обучения.
🔗 Факультет математики и компьютерных наук СПбГУ ищет преподавателей
Факультет МКН — камерный факультет с современным подходом к образованию. У нас преподают ведущие российские учёные и опытные IT-специалисты. Факультет поддержива...
Факультет МКН — камерный факультет с современным подходом к образованию. У нас преподают ведущие российские учёные и опытные IT-специалисты. Факультет поддерживают компании JetBrains, Яндекс и Газпром нефть. Мы всё время ищем, как ещё усовершенствовать наши программы по математике, программированию и анализу данных. Размышляем, как сделать образовательный процесс эффективным и комфортным для наших студентов. Сейчас мы в поиске классных преподавателей.
Интервью РБК
Интервью Бумаге
Пост о программах на Хабре
Что предстоит делать
Читать курсы по математике, машинному обучению, программированию, работать со студентами над проектами, улучшать и развивать программы обучения.
🔗 Факультет математики и компьютерных наук СПбГУ ищет преподавателей
Факультет МКН — камерный факультет с современным подходом к образованию. У нас преподают ведущие российские учёные и опытные IT-специалисты. Факультет поддержива...
Хабр
Факультет математики и компьютерных наук СПбГУ ищет преподавателей
Факультет МКН — камерный факультет с современным подходом к образованию. У нас преподают ведущие российские учёные и опытные IT-специалисты. Факультет поддержива...
Depth-Aware Video Frame Interpolation
Video frame interpolation aims to synthesize nonexistent frames in-between the original frames. While significant advances have been made from the recent deep convolutional neural networks, the quality of interpolation is often reduced due to large object motion or occlusion
https://github.com/baowenbo/DAIN
https://arxiv.org/abs/1904.00830v1
🔗 baowenbo/DAIN
Depth-Aware Video Frame Interpolation (CVPR 2019). Contribute to baowenbo/DAIN development by creating an account on GitHub.
Video frame interpolation aims to synthesize nonexistent frames in-between the original frames. While significant advances have been made from the recent deep convolutional neural networks, the quality of interpolation is often reduced due to large object motion or occlusion
https://github.com/baowenbo/DAIN
https://arxiv.org/abs/1904.00830v1
🔗 baowenbo/DAIN
Depth-Aware Video Frame Interpolation (CVPR 2019). Contribute to baowenbo/DAIN development by creating an account on GitHub.