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ICLR 2021 | 协同调制生成对抗网络,轻松帮你实现任意大区域图像填充

图像填充是深度学习领域内的一个热点任务。尽管现有方法对于小规模、稀疏区域的填充可以取得不错的效果,但对于大规模的缺失区域始终无能为力。为解决这一问题,微软亚洲研究院提出了协同调制生成式对抗网络——一种通用的方法,跨越了条件与无条件图像生成领域之间的鸿沟。这一方法不但能够高质量、多样地填充图像任意规模的缺失区域,同时也能被应用于更广泛的图像转换任务。此外,考虑到图像填充领域内缺乏良好的指标,研究员们还提出了配对/无配对感知器辨别分数(P-IDS/U-IDS)以更加鲁棒、直观、合理地衡量模型性能。该相关工作已被 ICLR 2021 接受为 Spotlight Presentation。

发布时间:2021-04-28 类型:深度文章

ICLR 2021 | 微软亚洲研究院精选论文一览

机器学习领域的全球顶会 ICLR 2021 将于5月3日至7日在线上举行。今年的 ICLR 会议一共接收了860篇论文,接受率接近29%。其中,微软亚洲研究院有多篇论文入选,今天我们精选了5篇为大家进行介绍。这5个工作的研究主题关键词包括语音合成、代码智能、自监督、Transformer、复杂决策、预训练、分类任务......

发布时间:2021-04-27 类型:深度文章

世界读书日宝藏书单来了!关于思考和梦想的六本书

今天是4月23日,世界读书日。来自微软亚洲研究院和微软亚太研发集团的六位资深“读书人”,每人分享了一本对他们各自的生活/工作都有所影响的书籍,其主题涵盖了心理学、经济学、历史、环境等等,希望大家通过这些书籍宽广人生视角、激发灵感,让精神在阅读中丰盈。

发布时间:2021-04-23 类型:深度文章

一份来自微软亚洲研究院的实习“入坑”指南:学历不重要,学校也不重要,你重要

经常收到大家的各种留言、私信,询问如何到微软亚洲研究院实习?微软亚洲研究院需要什么样的实习生?到研究院实习能够学到什么?…… 带着这些问题,小编咨询了在微软亚洲研究院实习生招聘过程中“久经沙场”且对带实习生有丰富经验的研究员和研究工程师,希望能够解答各位申请者的一些疑惑。其中关于“令人眼前一亮的简历”、“面试时考察的能力”、“跨专业实习”等回答或许对提高综合实力也有借鉴意义哦。

发布时间:2021-04-22 类型:深度文章

带你读论文 | 图神经网络预训练新思路

近年来,图神经网络越来越受欢迎。凭借其优越的性能,图神经网络在社交网络、推荐系统、药物发现任务和交通预测等领域大放异彩。各种新型图神经网络模型层出不穷,对图数据上的机器学习任务产生了深刻的影响,包括图分类任务、节点分类任务以及链路预测任务等。本文总结了一些近期在顶级学术会议上发表的与图神经网络预训练以及图上自监督学习相关的论文,希望可以给大家带来一些启发。

发布时间:2021-04-14 类型:深度文章

MLSys 2021 | “进击”的神经网络行为分析,为设计和性能架起了一座桥梁

编者按:MLSys 大会全称为“Conference on Machine Learning and Systems”,由 Jeff Dean、Michael Jordan 和 Yann LeCun 等计算机系统和人工智能领域的全球顶尖科学家于2019年发起。2021年的 MLSys 大会共收到221篇投稿,52篇被录用,其中微软有四篇入选。本文将为大家介绍来自微软亚洲研究院的一项工作:通过分析深度学习算法设计空间在移动端侧推理平台的行为特性,以设计针对不同平台的高效深度学习模型。

发布时间:2021-04-08 类型:深度文章

对话 | 当奥斯卡遇见图灵奖:计算机图形学让所见即所想,无问虚实

近日,微软亚洲研究院院长洪小文主持了一场内部的炉边对话,与两位计算机图形学专家——微软亚洲研究院常务副院长郭百宁以及首席研究员童欣一起,与大家分享了自己与图形学的故事,并且探讨了计算机图形学领域的最新趋势。

发布时间:2021-04-02 类型:深度文章

“进化”的搜索方式:揭秘微软语义搜索背后的技术

作为一项云搜索服务,Azure 认知搜索集成了强大的 API 和工具,帮助开发人员构建丰富的搜索体验。不止于现状,微软的研究员们为 Azure 认知搜索“加持”了语义搜索功能,可以让搜索引擎拥有语义排序、语义摘要、语义高亮、语义问答以及自动拼写校正等能力。本文将揭晓这些神奇功能背后的核心技术,涉及关键词包括预训练、图网络、多任务等。本文编译自微软研究院博客“The science behind semantic search: How AI from Bing is powering Azure Cognitive Search”。

发布时间:2021-03-26 类型:深度文章

带你读论文 | 微软亚洲研究院高被引论文不完全清单(下篇)

上周在文章《微软亚洲研究院高被引论文不完全清单(上篇)》中,我们为大家梳理了历年来微软亚洲研究院在机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及信息检索领域的34篇亮点论文。今天的《下篇》给大家带来的是人工智能、网络、数据挖掘、数据管理领域的33篇亮点论文。其中包括:协同过滤、图聚类问题、主题信息、跨模态预训练模型、分布式图计算引擎、隐私保护、采样算法、差分数据结构、深度强化学习框架、知识图、矩阵分解、时序预测......

发布时间:2021-03-25 类型:深度文章

带你读论文 | 微软亚洲研究院高被引论文不完全清单(上篇)

最近一段时间,Paper Digest 网站以“论文的一句话摘要”成为了计算机领域学术圈关注和讨论的话题之一。该网站按照不同的研究方向对计算机领域的一些热门顶会进行了分类(如下图),并且根据论文的引用量,在部分顶会的“最具影响力论文”板块中对收录的论文进行了影响力排名。该排名实时变动,且每一届顶会只评选引用量靠前的10-15篇论文。

发布时间:2021-03-19 类型:深度文章