زمینه یادگیری عمیق #مقاله
این مقاله را یکی از هم گروهی های عزیز به اشتراک گذاشته بود.
🌹🌹💭💭🌿🌿
دوستان این مقاله رو اگر قبلا ندیدین به نظرم براتون میتونه خیلی جالب باشه
Pointer Networks
Oriol Vinyals, Meire Fortunato, Navdeep Jaitly
https://arxiv.org/abs/1506.03134
We introduce a new neural architecture to learn the conditional probability of an output sequence with elements that are discrete tokens corresponding to positions in an input sequence. Such problems cannot be trivially addressed by existent approaches such as sequence-to-sequence and Neural Turing Machines, because the number of target classes in each step of the output depends on the length of the input, which is variable. Problems such as sorting variable sized sequences, and various combinatorial optimization problems belong to this class. Our model solves the problem of variable size output dictionaries using a recently proposed mechanism of neural attention. It differs from the previous attention attempts in that, instead of using attention to blend hidden units of an encoder to a context vector at each decoder step, it uses attention as a pointer to select a member of the input sequence as the output. We call this architecture a Pointer Net (Ptr-Net). We show Ptr-Nets can be used to learn approximate solutions to three challenging geometric problems — finding planar convex hulls, computing Delaunay triangulations, and the planar Travelling Salesman Problem — using training examples alone. Ptr-Nets not only improve over sequence-to-sequence with input attention, but also allow us to generalize to variable size output dictionaries. We show that the learnt models generalize beyond the maximum lengths they were trained on. We hope our results on these tasks will encourage a broader exploration of neural learning for discrete problems.
اشتراکی از محمدحسین روزبهانی
این مقاله را یکی از هم گروهی های عزیز به اشتراک گذاشته بود.
🌹🌹💭💭🌿🌿
دوستان این مقاله رو اگر قبلا ندیدین به نظرم براتون میتونه خیلی جالب باشه
Pointer Networks
Oriol Vinyals, Meire Fortunato, Navdeep Jaitly
https://arxiv.org/abs/1506.03134
We introduce a new neural architecture to learn the conditional probability of an output sequence with elements that are discrete tokens corresponding to positions in an input sequence. Such problems cannot be trivially addressed by existent approaches such as sequence-to-sequence and Neural Turing Machines, because the number of target classes in each step of the output depends on the length of the input, which is variable. Problems such as sorting variable sized sequences, and various combinatorial optimization problems belong to this class. Our model solves the problem of variable size output dictionaries using a recently proposed mechanism of neural attention. It differs from the previous attention attempts in that, instead of using attention to blend hidden units of an encoder to a context vector at each decoder step, it uses attention as a pointer to select a member of the input sequence as the output. We call this architecture a Pointer Net (Ptr-Net). We show Ptr-Nets can be used to learn approximate solutions to three challenging geometric problems — finding planar convex hulls, computing Delaunay triangulations, and the planar Travelling Salesman Problem — using training examples alone. Ptr-Nets not only improve over sequence-to-sequence with input attention, but also allow us to generalize to variable size output dictionaries. We show that the learnt models generalize beyond the maximum lengths they were trained on. We hope our results on these tasks will encourage a broader exploration of neural learning for discrete problems.
اشتراکی از محمدحسین روزبهانی
Forwarded from Moh@mm@d1
#خبر
چین سیستم بازشناسی چهره با نام #skynet را توسعه داده است که در هر ثانیه 3 میلیارد چهره را میتواند مقایسه کند!
[pic: https://bit.ly/2pQsrDE]
https://www.zerohedge.com/news/2018-03-27/china-deploys-skynet-facial-recognition-can-compare-3-billion-faces-second
این سیستم بازشناسی چهره در هر ثانیه میتواند تصویر فرد مشکوک را با دیتابیسی هم اندازه تمام جمعیت چین مقایسه کند!
چین با به کار گیری این سیستم در دو سال اخیر 2000 مجرم را که توسط سیستم بازشناسی و تطبیق چهره شناسایی شد دستگیر کرده است.
"The system is able to identify 40 facial features, regardless of angles and lighting, at an accuracy rate of 99.8 percent," reports People's Daily. "It can also scan faces and compare them with its database of criminal suspects at large at a speed of 3 billion times a second, indicating that all Chinese people can be compared in the system within only one second."
#face
چین سیستم بازشناسی چهره با نام #skynet را توسعه داده است که در هر ثانیه 3 میلیارد چهره را میتواند مقایسه کند!
[pic: https://bit.ly/2pQsrDE]
https://www.zerohedge.com/news/2018-03-27/china-deploys-skynet-facial-recognition-can-compare-3-billion-faces-second
این سیستم بازشناسی چهره در هر ثانیه میتواند تصویر فرد مشکوک را با دیتابیسی هم اندازه تمام جمعیت چین مقایسه کند!
چین با به کار گیری این سیستم در دو سال اخیر 2000 مجرم را که توسط سیستم بازشناسی و تطبیق چهره شناسایی شد دستگیر کرده است.
"The system is able to identify 40 facial features, regardless of angles and lighting, at an accuracy rate of 99.8 percent," reports People's Daily. "It can also scan faces and compare them with its database of criminal suspects at large at a speed of 3 billion times a second, indicating that all Chinese people can be compared in the system within only one second."
#face
#تازه ها
دیشب در یک میتینگ علمی با عنوان توسعه ها جدید تنسور فلو (فریم فرک برای یادگیری عمیق ) بودم که در آن میتینگ توسعه دهندگان تنسور فلو جدیدترین کارهایشان را توضیح می دادند. برخودم لازم دانستم که قسمت از آن را که عکس گرفته بودم در اینجا با شما به اشتراک بگذارم این میتینگ به مدت هفت ساعت بود اگه دیدید اطلاعات مفید داشته از یوتیوب دانلود کنید و تماشا کنید
جهت دانلود به آدرس زیر مراجعه فرمایید
https://youtu.be/gplTc2F5Wvk
به صورت تکه تکه هم گذاشتن.
دیشب در یک میتینگ علمی با عنوان توسعه ها جدید تنسور فلو (فریم فرک برای یادگیری عمیق ) بودم که در آن میتینگ توسعه دهندگان تنسور فلو جدیدترین کارهایشان را توضیح می دادند. برخودم لازم دانستم که قسمت از آن را که عکس گرفته بودم در اینجا با شما به اشتراک بگذارم این میتینگ به مدت هفت ساعت بود اگه دیدید اطلاعات مفید داشته از یوتیوب دانلود کنید و تماشا کنید
جهت دانلود به آدرس زیر مراجعه فرمایید
https://youtu.be/gplTc2F5Wvk
به صورت تکه تکه هم گذاشتن.
YouTube
TensorFlow Dev Summit 2018 - Livestream
TensorFlow Dev Summit 2018 All Sessions playlist → https://goo.gl/Lsaq1R Live from Mountain View, CA! Join the TensorFlow team as they host the second annual...