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【AI每日播报】NLP四步流程 谷歌发布图像高清生成技术RAISR

今日精选四篇优质文章,涉及到自然语言处理、CSDN创始人蒋涛专访、谷歌最新高清图像生成法RAISR、以及3D建模和特效制作。点击题目即可进入全文。


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最新自然语言处理(NLP)四步流程

Embed->Encode->Attend->Predict

@CSDN

假设你有一项强大的技术,可以预测实数稠密向量的类别标签。只要输入输出的格式相同,你就能用这项技术解决所有的问题。与此同时,你有另一项技术,可以用一个向量和一个矩阵预测出另一个向量。那么,现在你手里就握着三类问题的解决方案了,而不是两类。为什么是三类呢?因为如果第三类问题是通过矩阵和一个向量,得到一个类别标签,显然你可以组合利用前两种技术来解决。大多数NLP问题可以退化成输入一条或多条文本的机器学习问题。如果我们能将这些文本转化为向量,我们就可以复用现有的深度学习框架。文中详细阐述了具体的做法。


人工智能距离真正爆发还需3到5年

CSDN&极客帮创始人蒋涛

@CSDN

1999年创办CSDN,2011年创办极客帮创投至今,蒋涛先生有着创业者和投资人的双重身份;同时他在人工智能领域有着系统且深入的研究。在本文中,他就技术革命的趋势、创业者如何利用新技术实现用户增长、新产品该如何跨越鸿沟、人工智能的现状与拐点以及他目前所看好的三个人工智能的投资方向,详细地分享了自己的思考与总结。


谷歌发布图像超分辨率RAISR

时间提高 100 倍,可实时在移动端运行

@新智元

昨日,谷歌博客更新,介绍他们最新的图像高清生成技术 RAISR。据悉,RAISR 生成图像的质量比当前超分辨率技术更好、时间最高快 100 倍,能够实时在移动设备上运行,还能消除低分辨率图像中的混叠伪影(aliasing artifacts)。


让人人都可参与3D建模和特效制作

周昆丨微软亚洲研究院院友会

@雷锋网

昨日,周昆教授在微软亚洲研究院院友会中,结合自己在该领域多年来的研究经验,提出计算机图形学 2.0 的概念,阐明了计算机图形学的用户从专业人员转变成了普通大众,即从 1.0 时代演化到 2.0 时代。然后,他从三个自身的研究案例:人物发型重建、人脸追踪与动画、计算制造(3D打印),诠释了 2.0 的概念。报告最后,周教授从三个方面总结了图形学的变化。


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