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NeurIPS 2020 | 微软亚洲研究院论文摘录之强化学习&GAN篇

12月6日至12日,国际人工智能顶级会议 NeurIPS 2020 在线上举办。相比前几年,NeurIPS2020 无论是论文的投稿数量还是接收率都创下了记录:论文投稿数量创历史最高记录,相比去年增长了38%,接收率却为史上最低。今天,我们精选了微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2020 中有关强化学习和生成式对抗网络 GAN 领域的工作,为大家进行介绍。

发布时间:2020-12-10 类型:深度文章

SIGGRAPH ASIA 2020 微软亚洲研究院论文精选

由 ACM SIGGRAPH 举办的 SIGGRAPH ASIA 2020 大会于12月4日-13日在线上举办,本届大会涉及了视觉科学、艺术、动画、游戏、互动、教育、电影等多个领域。今天我们将为大家介绍一下微软亚洲研究院在 SIGGRAPH ASIA 2020 上发表的两篇论文,内容涉及了真实世界数字化方法和草图到 CAD 建模领域。

发布时间:2020-12-08 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | 微软亚洲研究院论文摘录之目标检测篇

12月6日至12日,国际人工智能顶级会议 NeurIPS 2020(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)将在线上举办。相比前几年,2020年 NeurIPS 会议不管从论文投稿数量还是接收率都创下了记录:论文投稿数量创历史最高记录,比2019年增长了38%,但接收率却为史上最低。目标检测(object detection)是计算机视觉中的基础任务,旨在定位图像或视频中某几类物体的坐标位置。本文将对微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2020 中的目标检测工作进行介绍。

发布时间:2020-12-07 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | “百里挑一”:如何加速超网训练的收敛和搜索速度

随着深度学习的发展,神经网络结构的设计逐渐由手工设计转变为算法自动设计。在近期的神经网络设计(Neural Architecture Search, NAS)研究中,现有的方法存在一定缺陷,结果往往不能真正体现出众多子网络正确的排序关系。为解决这一问题,微软亚洲研究院的研究员们提出了基于优先路径蒸馏的网络结构搜索方法。采用这一方式选出的网络在 ImageNet 上的分类准确率达到了80.0%, 超越了现有的 EfficientNet-B0/B1 和 MobileNetV3。该论文已被 NeurIPS 2020 接收。

发布时间:2020-11-25 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | AI编程:如何从复制粘贴走向推理合成

AI 编程是人们对人工智能的一大期望,现在的 AI 编程技术虽然已经惠及了许多不会编程的普通用户,但还远没有达到满足人们预期的程度,一大痛点在于:现有 AI 只会进行机械地记忆与复制粘贴,难以灵活处理人们的需求。微软亚洲研究院提出的新型神经网络架构 LANE(Learning Analytical Expressions)能够模拟人类的抽象化思维,从而在 AI 编程中获得组合泛化能力。

发布时间:2020-11-18 类型:深度文章

EMNLP 2020 | 微软亚洲研究院精选论文解读

EMNLP 是自然语言处理领域的顶级会议之一,2020年的 EMNLP 会议将于11月16日至20日召开。微软亚洲研究院精选了5篇录取的论文为大家进行介绍。

发布时间:2020-11-13 类型:深度文章

OSDI 2020 | RAMMER如何进一步“压榨”加速器性能

传统的深度学习框架为了模块化设计,通常使用互不感知的两层调度模型,导致无法充分发挥硬件的计算性能。针对现有深度学习框架的局限,微软亚洲研究院和北京大学、上海科技大学合作提出了 RAMMER:一种可以成倍甚至几十倍地提升深度学习计算速度的编译框架。这套编译框架的背后是微软亚洲研究院打造的深度神经网络编译器 NNFusion,目前已在 GitHub 上开源。

发布时间:2020-11-12 类型:深度文章

EMNLP 2020 | 忒修斯之船启发下的知识蒸馏新思路

深度学习的发展推动了很多大型神经网络模型的诞生,这些模型在多个领域中都取得了当前最优的性能,基于 Transformer 的预训练模型也在自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)领域中成为主流。然而,这些模型所包含的参数量巨大,计算成本高昂,极大地阻碍了此类模型在生产环境中的应用。为了解决该问题,来自微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们提出了一种模型压缩的新思路。

发布时间:2020-11-10 类型:深度文章

OSDI 2020 | 微软亚洲研究院论文一览

OSDI 是计算机系统软件领域全球最顶级的会议之一,每两年举办一届,被誉为“操作系统原理领域的奥斯卡”,拥有极高的学术地位。第14届 OSDI 将于2020年11月4日至6日召开。此次会议投稿398篇,共录用论文70篇,录用率不足18%。本文中,我们将为大家介绍微软亚洲研究院被录取的6篇论文。

发布时间:2020-11-03 类型:深度文章

ECCV 2020 | 对损失信息进行建模,实现信号处理高保真还原

信号在我们的日常生活中随处可见,例如:声音、图像、视频等。然而在信号的传输或存储过程中,往往会面临信号失真、质量变差等问题。今天这篇文章就来探讨一下信号处理中的信息丢失问题,其中包括微软亚洲研究院机器学习组与北京大学在 ECCV 2020 上发表的 Oral 论文《可逆图像缩放》(Invertible Image Rescaling)等工作。

发布时间:2020-09-04 类型:深度文章