2022/4/1
来自 Google的一个图像数据生成器,用自带的基础构建元素加上 blender 做渲染生成别的图,任务类型基本都是涵盖了,对于内嵌的这些元素我觉得还是有点少,如果有社区(GitHub 或者 Blender)贡献应该前途光明。有时候数据采集不是问题,合规是大问题。https://github.com/google-research/kubric小熊猫的个人工具收纳箱,还包括一些零碎的笔记,大概会有这些:* 有趣/有价值/SOTA的会议论文和代码分享* 自然语言处理,计算机视觉,语音信号领域进展* Kaggle 和其他算法竞赛经验* 反作弊,搜索和个性化推荐算法产品的工程化* 统计学习,矩阵计算,贝叶斯相关的工具* 可视化、算法服务相关的存储、并行和分布式计算工具希望我收集的信息也可以帮到你,如果有其他建议,或者寻找工作机会,都可以给我发邮件: jinyzho@microsoft.com
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2022/4/1
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实时2022/2/15
一个新的分子式推算生成工具,FastFlows。从名字也可以看出来基本上就是用了 NF,从功能的角度来说和 VAE,GAN 什么的区别并不大,不过NF 的目标换成了去寻找一个和数据集后验分布一样的分布,也可以计算似然,用双射映射的一系列操作把原始分布弄成新的分布,经典案例就是对高斯分布作各种花里胡哨的转换。我个人对 NF 没有太多特别的感觉,这个框架感觉也只是用了 NF 做一个实验,没看出来有什么量化效果比 VAE 或者 GAN更好。不过这个 repo 挺牛逼的,都是化学,生物,和材料领域一些深度学习的应用,tutorial 挺全的。 https://github.com/deepchem/deepchem/2022/2/8
之前推过一篇 Facebook 的 ConvNeXT,今天又看到一个上个星期新出来的 XFormer,直接把二次的 attention 换成了线性 attention,也是在 ViTs 的基础上想办法减少资源使用。没看到什么别的新奇的地方。主要就是减少 GPU 使用,对数据量要求也低了不少,我没做实验。https://arxiv.org/abs/2201.10271,作者给了代码:https://github.com/pranavphoenix/cxv相似频道
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