Итоги 2018 года в data science |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-01-07 20:02 В этом видео я рассказываю о главных достижениях в data science в 2018 году. Во что вошло в мой шортлист: 1. bigGan - сеть для синтеза реалистичных изображений. - Статья на медиум: https://medium.com/syncedreview/biggan-a-new-state-of-the-art-in-image-synthesis-cf2ec5694024 - Научная публикация на arXiv: https://arxiv.org/pdf/1809.11096.pdf - Код на github: https://github.com/AaronLeong/BigGAN-pytorch Кому интересно просто разобраться в генеративно-состязательных сетях - хорошая статья на хабре: Телеграм: t.me/ainewsline Источник: github.com Комментарии: |
|