Отличная открытая подборка лекций проекта "IT Академия Samsung". Плейлист содержит 17 лекций, еженедельно траслировавшихся с декабрая 2020 года. Для любителей глубинного обучения рекомендуется к просмотру.

Ссылка : https://bit.ly/3h5Kima

Исследование на тему использования многослойных перцептронов вместо привычных сверток и механизма влияния.

https://bit.ly/2RwK1hc

Хотим поделиться большим списком научных статей, связанных с DL, с хорошими комментариями.

Блог : https://bit.ly/3uoxFq9

#memes@datamining.team

Реализация операции инволюции на pytorch (автор пока не представил сравнение с официальной, но код явно выглядит лучше)

Репозиторий - https://bit.ly/3f6oh43

Оригинальная статья - https://bit.ly/2QWYGmd

21 апреля прошел PyTorch Ecosystem Day - виртуальное мероприятие, связанное с развитием PyTorch и проектов, связанных с ним. По ссылке вы сможете найти материалы с постер-сессии и доклады.

https://bit.ly/3faZ2NQ

Авторы данной работы пытаются разработать более общую науку "математический анализ глубинного обучения" для решения задач в этой сфере.

https://bit.ly/2RP6zu1

Twitter бот, который публикует популярные на arxiv статьи.

Ссылка : https://bit.ly/3odTrdM

Предлагаем вам ознакомиться с интерактивной игрой: сможете ли вы угадать, какое название на самом деле реальное, а какое сгенерировано моделью GPT-2 обученной на 10 тысячах названий статей с Nature.

https://bit.ly/3hrIuny

Исследователи из Google выяснили, что, используя основанный на преобразовании Фурье FNet вместо слоев Self-Attention, можно добиться точности 92% от предыдущего решения, при этом ускорив работу в 7 раз.

Ссылка на блог : https://bit.ly/3fe57co

Ссылка на статью о FNet : https://bit.ly/3uT6CDz

#memes@datamining.team

Большой проект CodeNet от IBM: большой датасет из 14 миллионов примеров различных программ. Подробности в репозитории и в блоге:

Репозиторий: https://bit.ly/3wdEOKq

Блог: https://bit.ly/3bypyQA

Обзор техники для создания регрессионных моделей для работы с несбалансированными выборками Deep Imbalanced Regression.

https://bit.ly/3hyEi5I

DeepMind представляет новый способ обучения self-supervised моделей для некурируемых датасетов.

https://bit.ly/3u4AThD

Появилась реализация метода распознавания речи без размеченного датасета.

Статья от facebook (wav2vec-U) : https://bit.ly/3wpxkEh

Репозиторий с кодом : https://bit.ly/3hOlQGf

Статья о попытках DeepMind добиться высокого уровня автономности, о котором шла речь при присоединении к Google.

Статья Wall Street Journal : https://on.wsj.com/3oBKdbG

#memes@datamining.team

LinkedIn выпустил в открытый доступ Greykite - Python библиотека для прогнозирования временных рядов. В конце блога ссылки на оригинальную статью и репозиторий с кодом.

Блог - https://bit.ly/2Ss7H7e

Проект labml - аггрегация интересных статей в твиттере на основе лайков и ретвитов. Позволяет находить самые интересные статьи за день, неделю или месяц.

https://bit.ly/3uiCsbW

Видео-разбор статьи, где авторы задаются вопросом, будет ли предобучение сверточных сетей лучше, чем предобучение трансформеров.

Разбор: https://bit.ly/3hVEXhC
Статья: https://bit.ly/3wBkZNj

25 мая вышла библиотека KotlinDL 0.2 - многофункциональная библиотека для глубинного обучения на языке Kotlin. По ссылке в блоге JetBrains можно ознакомиться с основным функционалом библиотеки.

https://bit.ly/34lkZFf