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DeepMind发布千万数学题海数据集

发布时间:2019-06-13 00:39 来源:未知 编辑:admin

  4月4日消息,DeepMind近日发布了一个新型数据集,包含大量不同类型的数学问题(练习题级别),旨在考察模型的数学学习和代数推理能力。目前该数据集发布了1.0 版,其每个模块包含200万(问题答案)对和10000个预生成测试样本,问题的长度限制为160字符,答案的长度限制为30字符。每个问题类型中的训练数据被分为容易训练、中等训练难度和较难训练三个级别,这允许通过课程来训练模型。

  DeepMind新AI算法生成照片以假乱线日消息,DeepMind研究员近日发表新作,使用矢量量化变分自动编码器(VQ-VAE)模型进行大规模图像生成。研究员扩展和增强VQ-VAE中使用的自回归先验,以生成比以前更高的相干性和保真度的合成样本。实验证明了VQ-VAE的多尺度分层组织,与潜在代码相比具有强大的先验,能够生成质量可与多层数据集(如 ImageNet)上最先进的生成对抗网络相媲美的样本,同时不会受到GAN缺陷的影响,如模式崩溃和缺乏多样性。在Top-1准确率测试上,VQ-VAE二代比BigGAN成绩多出了16.09分。

  据悉,VQ-VAE生成的假照片,具备多种规格的精确度,在ImageNet上,可以训练出256×256像素的动物。不仅能生成不同物体和动物,还能生成不同视角以及不同姿势的版本,其生成的假照片足以“以假乱真”。

  DeepMind新AI算法生成照片以假乱线日消息,DeepMind研究员近日发表新作,使用矢量量化变分自动编码器(VQ-VAE)模型进行大规模图像生成。研究员扩展和增强VQ-VAE中使用的自回归先验,以生成比以前更高的相干性和保真度的合成样本。实验证明了VQ-VAE的多尺度分层组织,与潜在代码相比具有强大的先验,能够生成质量可与多层数据集(如 ImageNet)上最先进的生成对抗网络相媲美的样本,同时不会受到GAN缺陷的影响,如模式崩溃和缺乏多样性。在Top-1准确率测试上,VQ-VAE二代比BigGAN成绩多出了16.09分。

  据悉,VQ-VAE生成的假照片,具备多种规格的精确度,在ImageNet上,可以训练出256×256像素的动物。不仅能生成不同物体和动物,还能生成不同视角以及不同姿势的版本,其生成的假照片足以“以假乱真”。

  5月29日消息,DeepMind最近的一项研究将符号人工智能和深度学习结合起来,提出了一种新型端到端神经网络架构PrediNet。PrediNet 可以通过学习形成命题表征(propositional representation),该表征具备来自原始像素数据的显式关系结构。为了评估和分析该架构,DeepMind研究者使用了一组简单的视觉关系推理任务,这些任务复杂度各不相同。实验结果表明,新架构在此类任务上进行预训练时,能够学习生成可重用的表征,从而在新任务上取得了比基线模型更好的后续学习效果。

  5月29日消息,DeepMind最近的一项研究将符号人工智能和深度学习结合起来,提出了一种新型端到端神经网络架构PrediNet。PrediNet 可以通过学习形成命题表征(propositional representation),该表征具备来自原始像素数据的显式关系结构。为了评估和分析该架构,DeepMind研究者使用了一组简单的视觉关系推理任务,这些任务复杂度各不相同。实验结果表明,新架构在此类任务上进行预训练时,能够学习生成可重用的表征,从而在新任务上取得了比基线模型更好的后续学习效果。

  5月29日消息,DeepMind、Google AI、Facebook AI以及OpenAI近日宣布将在NeurIPS 2019联合举办MicroNet挑战赛,并为前25位方案提交者提供Google Cloud TPU的积分。参赛者被要求按照指定质量标准建立最有效的模型来解决目标任务。评分将侧重于有效推理以及理论度量而非推理速度,主办方希望该竞赛能够为现有的技术提供更严格的基准测试及比较,并进一步研究稀疏性,量化,蒸馏和神经结构搜索等方法的组合。

  5月29日消息,DeepMind、Google AI、Facebook AI以及OpenAI近日宣布将在NeurIPS 2019联合举办MicroNet挑战赛,并为前25位方案提交者提供Google Cloud TPU的积分。参赛者被要求按照指定质量标准建立最有效的模型来解决目标任务。评分将侧重于有效推理以及理论度量而非推理速度,主办方希望该竞赛能够为现有的技术提供更严格的基准测试及比较,并进一步研究稀疏性,量化,蒸馏和神经结构搜索等方法的组合。

  5月10日消息,DeepMind研究团队近日发布了一份关于元学习的报告。报告中,研究人员将基于记忆的元学习视为一种用于构建样本有效策略,从过去的经验中学习以适应目标类中的任何任务的工具。报告提出了用于构建近似最优预测器和强化学习器的基本算法模板,并在贝叶斯框架内重建基于内存的元学习,表明元学习策略接近最优。研究人员称,在本质上,基于记忆的元学习将概率序贯推理的难题转化为了回归问题。

  5月10日消息,DeepMind研究团队近日发布了一份关于元学习的报告。报告中,研究人员将基于记忆的元学习视为一种用于构建样本有效策略,从过去的经验中学习以适应目标类中的任何任务的工具。报告提出了用于构建近似最优预测器和强化学习器的基本算法模板,并在贝叶斯框架内重建基于内存的元学习,表明元学习策略接近最优。研究人员称,在本质上,基于记忆的元学习将概率序贯推理的难题转化为了回归问题。

  5月7日消息,据报道,DeepMind和谷歌的一项新研究聚焦检索和匹配图结构对象。首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN)使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理,从而计算它们之间的相似性分数。

  研究者证明GMN模型在不同领域中的有效性,包括基于控制流图的函数相似性搜索问题。GMN模型不止能在相似性学习的环境下利用结构,还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。

  5月7日消息,据报道,DeepMind和谷歌的一项新研究聚焦检索和匹配图结构对象。首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN)使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理,从而计算它们之间的相似性分数。

  研究者证明GMN模型在不同领域中的有效性,包括基于控制流图的函数相似性搜索问题。GMN模型不止能在相似性学习的环境下利用结构,还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。

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