📄 HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction, NeurIPS 2021
Github: https://github.com/HRNet/HRFormer
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09408v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/HRNet/HRFormer
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09408v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
⚙️SecureBoost+ : A High Performance Gradient Boosting Tree Framework for Large Scale Vertical Federated Learning
Github: https://github.com/FederatedAI/FATE
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.10927v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/FederatedAI/FATE
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.10927v1
@ai_machinelearning_big_data
🅱️ Bi-directional Image and Text Generation
Github: https://github.com/researchmm/generate-it
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09753v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/researchmm/generate-it
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09753v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
📌 PyTorch: Transfer Learning and Image Classification
https://www.pyimagesearch.com/2021/10/11/pytorch-transfer-learning-and-image-classification/
Dataset: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/tf_flowers
@ai_machinelearning_big_data
https://www.pyimagesearch.com/2021/10/11/pytorch-transfer-learning-and-image-classification/
Dataset: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/tf_flowers
@ai_machinelearning_big_data
🚀 NAS-FCOS: Fast Neural Architecture Search for Object Detection
Github: https://github.com/Lausannen/NAS-FCOS
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.12423v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/Lausannen/NAS-FCOS
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.12423v1
@ai_machinelearning_big_data
👍1
🌲 Revisiting randomized choices in isolation forests
Github: https://github.com/david-cortes/isotree
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.13402v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/david-cortes/isotree
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.13402v1
@ai_machinelearning_big_data
😃 GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification
Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
Google AI: https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
Google AI: https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html
@ai_machinelearning_big_data
👍1
🪛 OneFlow is a performance-centered and open-source deep learning framework.
Github: https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15032v2
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15032v2
@ai_machinelearning_big_data
🖼 StudioGAN is a Pytorch library providing implementations of representative Generative Adversarial Networks (GANs) for conditional/unconditional image generation.
Github: https://github.com/POSTECH-CVLab/PyTorch-StudioGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01118v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/POSTECH-CVLab/PyTorch-StudioGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01118v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
👍1
Что прямо сейчас происходит в российских компьютерных науках?
Канал «Русские норм!» поговорил с учеными из Яндекса и узнал, насколько хорошо нейросети рисуют логотипы и пишут шансон и какие нюансы нужно учесть, чтобы запустить беспилотники на улицы.
Чему сейчас учат искусственный интеллект?
Что такое графы и как их используют в современных приложениях?
Что мешает роботам ориентироваться в реальном мире и можем ли мы им помочь?
Актуальное о Machine Learning и нейросетях — смотрите в выпуске «Ученые норм!».
Канал «Русские норм!» поговорил с учеными из Яндекса и узнал, насколько хорошо нейросети рисуют логотипы и пишут шансон и какие нюансы нужно учесть, чтобы запустить беспилотники на улицы.
Чему сейчас учат искусственный интеллект?
Что такое графы и как их используют в современных приложениях?
Что мешает роботам ориентироваться в реальном мире и можем ли мы им помочь?
Актуальное о Machine Learning и нейросетях — смотрите в выпуске «Ученые норм!».
YouTube
Роботы, наука и рок-н-ролл. Как беспилотники, нейросети и VR приближают будущее
Среди «русских норм», помимо бизнесменов, экономистов и стартаперов, – тысячи учёных, которые двигают науку вперёд. О них мы и расскажем в этом спецпроекте, который сделали вместе с ребятами из Яндекса
Наши сегодняшние герои буквально создают будущее. Еще…
Наши сегодняшние герои буквально создают будущее. Еще…
🎯 Bayes-Newton Methods for Approximate Bayesian Inference with PSD Guarantees
Github: https://github.com/AaltoML/BayesNewton
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01721v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/AaltoML/BayesNewton
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01721v1
@ai_machinelearning_big_data
📏 OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
Github: https://github.com/thunlp/OpenPrompt
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01998v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/thunlp/OpenPrompt
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01998v1
@ai_machinelearning_big_data
👍1
⚡️ Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)
Github: https://github.com/pdillis/stylegan3-fun
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.02175v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/pdillis/stylegan3-fun
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.02175v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
👁🗨 OCR Post Correction for Endangered Language Texts
Github: https://github.com/shrutirij/ocr-post-correction
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.02622v1
Docs: https://shrutirij.github.io/ocr-el/
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/shrutirij/ocr-post-correction
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.02622v1
Docs: https://shrutirij.github.io/ocr-el/
@ai_machinelearning_big_data
🔵 BlueFog: Make Decentralized Algorithms Practical for Optimization and Deep Learning
Github: https://github.com/Bluefog-Lib/bluefog
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.04287v1
Docs: https://bluefog-lib.github.io/bluefog/performance.html
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/Bluefog-Lib/bluefog
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.04287v1
Docs: https://bluefog-lib.github.io/bluefog/performance.html
@ai_machinelearning_big_data
🔝 SustainBench: Benchmarks for Monitoring the Sustainable Development Goals with Machine Learning
Github: https://github.com/sustainlab-group/sustainbench
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.04724v1
Datasets: https://sustainlab-group.github.io/sustainbench/docs/datasets/
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/sustainlab-group/sustainbench
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.04724v1
Datasets: https://sustainlab-group.github.io/sustainbench/docs/datasets/
@ai_machinelearning_big_data
👍1
🏡 AlphaGardenSim
The simulator implements a custom OpenAI gym reinforcement learning environment for this polyculture farming setup.
Github: https://github.com/berkeleyautomation/alphagarden
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06014v1
Project: https://rieff.jacksonchui.ai/
@ai_machinelearning_big_data
The simulator implements a custom OpenAI gym reinforcement learning environment for this polyculture farming setup.
Github: https://github.com/berkeleyautomation/alphagarden
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06014v1
Project: https://rieff.jacksonchui.ai/
@ai_machinelearning_big_data
📌 Dense Unsupervised Learning for Video Segmentation
Github: https://github.com/visinf/dense-ulearn-vos
Paper: https://openreview.net/pdf?id=i8kfkuiCJCI
Video: https://www.youtube.com/watch?v=BqVtZJSLOzg&ab_channel=VisualInference
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2017
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/visinf/dense-ulearn-vos
Paper: https://openreview.net/pdf?id=i8kfkuiCJCI
Video: https://www.youtube.com/watch?v=BqVtZJSLOzg&ab_channel=VisualInference
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2017
@ai_machinelearning_big_data
🔄 Unofficial PyTorch implementation of Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
Github: https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06377
Pytorch: https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06377
Pytorch: https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k
@ai_machinelearning_big_data
📶 Word Embeddings Transformers In SVM Classifier Using Python
https://www.nbshare.io/notebook/197284676/Word-Embeddings-Transformers-In-SVM-Classifier-Using-Python/
@ai_machinelearning_big_data
https://www.nbshare.io/notebook/197284676/Word-Embeddings-Transformers-In-SVM-Classifier-Using-Python/
@ai_machinelearning_big_data