机器学习

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  • 编者按:如今,机器学习已成为人类未来发展的焦点领域,如何进一步拓展机器学习技术和理论的边界,是一个极富挑战性的重要话题。7月23日至29日,第四十届国…

  • 编者按:ICML 被认为是人工智能、机器学习领域最顶级的国际会议之一,在计算机科学界享有崇高的声望。ICML 2022 于7月17日-23日以线上线下…

  • 编者按:近年来,由于并行的快速推理能力,非自回归生成在自然语言处理、语音处理等领域展示出了其特有的优势,并日益成为生成模型的研究热点。为了促进非自回归…

  • 编者按:ICLR(International Conference on Learning Representations)是国际公认的深度学习领域顶…

  • 编者按:微软亚洲研究院创新提出的可应用于图结构数据的 Graphormer 模型近日迎来重大升级!研究员们将此前开源的 Graphormer 升级为基…

  • 编者按:NeurIPS(Conference on Neural Information Processing Systems)是全球顶尖神经信息处理…

  • 编者按:近年来,因果机器学习在人工智能和诸多交叉领域产生了卓越的影响,得到了越来越多的关注。借助因果关系推理,机器学习的鲁棒性、泛化能力、可解释性等方…

  • 编者按:随着自监督学习的研究逐步深入,迁移学习的范式已经广泛应用于视觉学习的各个领域,大量的视觉任务都通过使用自监督预训练和有监督微调的方式来部署任务…

  • 编者按:传统视频压缩方法多采用残差编码框架,虽简单有效但却并不是最优解,其熵往往大于或等于条件编码的熵。通过从残差编码到条件编码的转换,微软亚洲研究院…

  • 编者按:在概率论中,两随机变量的一个联合分布可由一个变量的边缘分布和对应条件分布确定,也可对称地由另一变量的边缘分布和另一方向的条件分布确定,但无法由…