亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

現在的組織收集了大量的數據。要使數據對組織產生價值，就必須通過數據進行分析來提取見解，以更好地進行決策。

//images.china-pub.com/ebook8/8069565/ch01.pdf

在過去的幾年中，深度學習和醫學的交叉領域取得了快速的發展，特別是在醫學圖像的解譯方面。在本文中，我描述了三個關鍵方向，為醫學圖像解釋的深度學習技術的發展提出了挑戰和機遇。首先，我討論了專家級醫學圖像解譯算法的發展，重點是用于低標記醫學數據設置的遷移學習和自監督學習算法。其次，我討論了高質量數據集的設計和管理以及它們在推進算法發展中的作用，重點是使用有限的手動注釋的高質量標記。第三，我討論了真實世界的評估醫學圖像算法的研究，系統地分析了在臨床相關分布變化下的性能。總之，這篇論文總結了關鍵貢獻和見解，在這些方向與關鍵應用跨醫學專業。

//searchworks.stanford.edu/view/13876519

在21世紀，人們與技術互動的方式發生了重大變化，自然語言生成(NLG)發揮著核心作用。智能手機和智能家居設備的用戶現在希望他們的設備能夠了解他們的處境，并在交互中產生自然的語言輸出。本文從人類溝通的三個方面來確定如何讓機器聽起來像人類——風格、內容和結構。本文提供了深度學習的解決方案來控制這些變量在神經文本生成。我首先概述了可以操縱的各種模塊，以進行有效的可控文本生成。我提供了一種使用反向翻譯進行樣式轉換的新穎解決方案，并引入了兩個新任務，將來自非結構化文檔的信息利用到生成過程中。我還為句子排序任務提供了一種新的優雅設計，以學習有效的文檔結構。最后，我提供了一個關于可控制文本生成應用的倫理考慮的討論。提出的工作，我計劃:(I) 提供對各種可控文本生成技術的經驗理解，(ii) 提供對樣式的計算理解并構建有用的樣式表示，(iii) 設計有效的內容基礎生成方式，以及(iv) 探索可控文本生成的更廣泛影響。

//www.cs.cmu.edu/~sprabhum/

深度卷積網絡的出現推動了視覺識別領域的新一波進步。這些學習到的表示大大優于手工設計的特征，在視覺任務上獲得更高的性能，同時在數據集上有更好的泛化性。盡管這些模型看起來很普遍，但當它們所訓練的數據與所要求操作的數據之間存在不匹配時，它們仍然會受到影響。領域適應提供了一種潛在的解決方案，允許我們將網絡從源領域訓練到新的目標領域。在這些領域中，標記數據是稀疏的或完全缺失的。然而，在端到端可學習表示出現之前，視覺域適應技術很大程度上局限于在固定的、手工設計的視覺特征上訓練的分類器。在這篇論文中，我們展示了如何將視覺域適應與深度學習相結合，以直接學習能夠適應域移動的表示，從而使模型能夠泛化到源域之外。

在第2章中，我們將演示如何設計損失，以衡量兩個領域的不同程度。我們表明，通過優化表示來最小化這些損失，我們可以學習從源到目標更好地泛化的表示。在第3章和第4章中，我們展示了我們可以訓練模型來嘗試測量域差異，而不是手工設計這些域損失。由于這些模型本身是端到端可學習的，我們可以通過它們反向傳播來學習表示，從而最小化學習的差異。這在概念上與生成式對抗網絡類似，我們還探索了兩者之間的關系，以及我們如何在對抗環境中使用為GANs開發的技術。最后，在第5章和第6章中，我們證明了適應性不需要局限于深度網絡的中間特征。對抗適應技術也可以用于訓練模型，直接改變圖像的像素，將它們轉換成跨域的類似物。然后，這些轉換后的圖像可以用作標記的偽目標數據集，以學習更適合目標領域的監督模型。我們表明，這種技術是基于特征的適應性的補充，當兩者結合時產生更好的性能。

//www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2020/EECS-2020-69.html

基于深度學習的圖像處理算法研究

隨著智能手機和微單相機的普及,拍照已經變成人們日常生活中不可缺少的一部分,圖像也已成為人類社會的重要信息媒介。然而受到拍照環境、設備和技術的影響,圖像中難免會出現退化現象,如何從圖像處理的角度提升拍攝照片的質量具有重要的研究意義與應用價值。近年來,深度學習技術得到了巨大的發展,并廣泛應用于圖像處理領域。相對于許多傳統算法,深度學習技術從海量的訓練數據中學習到的先驗知識具有更強的泛化能力和更復雜的參數化表達,且無需調節算法參數以適應不同的應用場景。得益于上述優勢,深度學習技術已經廣泛應用于圖像處理領域,如何利用深度學習算法提升圖像處理的效果也變成了一個重要的研究方向。

盡管深度學習技術顯著促進了圖像處理領域的發展,但是受限于其對訓練數據的敏感性,在面對無標簽、僅有弱標簽或者合成偽標簽的數據時,深度學習技術的優勢難以充分體現。本學位論文針對以上挑戰,重點研究了缺失完整數據標簽的經典圖像處理問題,包括圖像平滑、反光去除和本征圖像分解等。本文通過將上述問題抽象為對圖像結構敏感的圖像分解問題,將顯著的目標邊緣信息通過優化或者濾波的方式編碼進深度學習的算法設計中。根據圖像處理問題中數據標簽的類型和數量不同,本文依次提出了基于無監督學習、弱監督學習和多標簽聯合訓練的深度學習解決方案。本文的最后提出了解耦學習框架,通過對10種不同圖像處理問題的聯合訓練,提煉出了圖像處理問題的核心解空間。該算法對于理解深度學習技術在圖像處理領域的應用有重要的研究價值和意義。本文的創新點和貢獻包括以下幾個方面:

(1) 一種基于無監督學習的空間自適應圖像平滑算法

該算法通過使用卷積神經網絡,以無監督的方式從無標簽數據中學習圖像平滑的優化過程,并實現可靈活調節的圖像平滑效果。該算法提出了一個由邊緣保持項和空間自適應平滑項構成的能量函數,前者用于保持重要但易破壞的圖像結構,后者用于將多種形式的正則器(Lp范數)施加至圖像的不同區域。由于缺乏平滑圖像的真值數據,本文采用一個無監督學習的能量優化框架,用來實現多種基于圖像平滑的視覺應用,譬如圖像抽象化、鉛筆素描、細節增強、紋理去除和基于內容的圖像處理等。實驗結果表明,該基于無監督學習的空間自適應圖像平滑算法獲得了更好的視覺結果。

(2) 一種基于弱監督學習的圖像反光去除算法

該算法提出了一個多階段卷積神經網絡,用以解決圖像分解領域中經典的反光去除問題。本算法框架由兩個結構相似的卷積神經網絡串聯而成,前者預測目標圖像的邊緣結構,后者依據預測邊緣信息的引導重建目標圖像;整個過程既不需要任何人工設計,也不依賴于其他圖像處理應用。通過從真實反光圖像觀察得到的圖像亮度和結構先驗,該算法設計了一種針對模糊強反光的反光圖像合成算法;通過將合成數據以弱監督信號的形式融入到多階段神經網絡訓練中,該算法獲得了在真實反光圖像上的良好泛化性能。實驗結果表明,該基于弱監督學習的圖像反光去除算法在不同程度的反光場景中均獲得更優的視覺效果。

(3) 一種基于多標簽聯合訓練的本征圖像分解算法

本征圖像分解往往存在數據集冗雜、數據標簽不一致等問題。為解決該問題,本文提出了一個通用的核心神經網絡,用以在不同類型的數據標簽中共享本征圖像形成過程的稀疏先驗。該神經網絡由三個不同的基礎模塊組成:直接本征圖像估計網絡、導向網絡和域濾波器;其中,直接本征圖像估計網絡通過對本征圖像的直接監督獲得初始的預測結果,導向網絡負責生成稀疏的反射結構先驗,并引導域濾波器獲得干凈的反射估計。該算法設計了一個靈活的能量損失層以實現多標簽數據聯合訓練的目的。實驗結果表明,該本征圖像分解算法在所有的主流基準數據集上都獲得了更高的精確度。

(4) 一種基于解耦學習的實時參數化圖像處理框架

傳統的深度學習算法在面對不同的圖像處理應用時,需要重復地訓練神經網絡。為了解決這個問題,該算法提出了由基礎網絡和權重學習網絡組成的解耦學習框架,其中前者用來實現具體的圖像處理應用,后者用來學習基礎網絡的權重。該算法通過對基礎網絡的結構和權重進行解耦,達到根據圖像處理應用的變化實時動態調整基礎網絡權重的效果,并因此實現了利用單一神經網絡融合多種圖像處理應用的目的。實驗結果表明,該解耦學習框架成功應用在10種不同的參數化圖像算子中,并減少了網絡參數的存儲空間。

面向物體語義理解的視覺表示學習

在對真實世界中的物體進行描述時，人們通常使用大量抽象的語義概念，如物體的顏色、形狀、類別等。一方面，這些抽象的語義概念在不同的物體間是可以共享的，因此語義概念天然地可以將不同的物體聯系在一起，從而快速、準確地建立真實世界中身邊的物體與已知的物體之間的關聯，方便人們理解周圍的世界。另一方面，不同抽象程度的語義概念之間也并非完全相互獨立，而是存在一定的關聯關系，因此語義概念也是人在進行推理過程中的重要線索之一。綜上所述，語義概念在感知和認知任務中都有重要的作用，因此對于計算機視覺算法來說，掌握和理解語義概念具有巨大的潛在價值。具體來說，算法對于語義概念的理解可以分為以下四個層次：第一，識別物體具有的語義概念，如物體屬性預測、物體識別等；第二，挖掘物體間由語義概念組成的關聯，如統計出多個物體具有相同的屬性；第三，建立多維度的語義關聯知識網絡，如建立起尐馬少這類物體基本都具有尐四足少屬性這樣的知識；第四，利用語義關聯知識進行邏輯推理。近年來，盡管計算機視覺技術取得了長足的發展，但是由于物體語義的高度復雜，上述感知問題仍然沒有被完全解決。而在更高的層面上，只有很少的工作涉及到了挖掘不同抽象程度的語義概念之間的聯系。針對上述物體間及語義概念間的關聯學習，本文利用表示學習的方法，著手解決其中的三個關鍵問題：（就）快速、準確地識別物體間的語義關聯；（尲）在不同的語義抽象程度上挖掘物體間的關聯關系；（尳）使用盡可能少的人工標注，建立不同抽象程度的語義概念之間的關聯。在理論方面，本文提出的方法可以實現對圖像、場景的深層次理解，在一定程度上解決計算機視覺問題中的知其然而不知其所以然的問題。在應用方面，本文提出的方法在多個不同抽象程度的語義概念上建立了物體之間的關聯，并且通過學習的方式建立了不同抽象程度的語義概念之間的關聯，因此本文提出的方法在個性化圖像檢索、知識推理等任務上具有潛在的應用價值。具體地，本文以最常見的語義概念——類別作為出發點，逐漸深入地展開研究工作，圍繞物體間語義關聯及語義概念間的關聯學習開展以下四個主要工作：

（1）提出了一種端到端的有監督二值碼深度學習算法，用來解決大規模依據類別的圖像檢索任務。該任務中，給定一張查詢圖像，系統的目標是檢索屬于同類的數據庫中圖像。為了引入判別性，該方法對圖像對或圖像三元組之間。的距離進行約束，要求相似的圖像具有相似的二值碼，反之亦然。此外，針對哈希編碼學習中的二值量化導致的損失函數不可導問題，該方法提出了一種全新的量化損失約束，在保持判別性約束的同時，通過施加量化損失約束，減少量化損失帶來的檢索精度損失。

（2）提出了一種基于離散優化的兩階段有監督二值碼深度學習方法，主要針對上一個工作中，由于判別性損失與量化損失的優化目標不同而導致的判別性損失難以收斂到最優的問題。其中，在第一階段，通過設計一種離散優化算法，直接在漢明空間中迭代優化，得到具有強判別性的二值碼；在第二階段，通過訓練模型擬合優化得到的二值碼，從而避免判別性損失與量化損失之間的沖突，得到檢索精度更高的二值碼。

（3）提出了一種可以在多個維度的語義概念上建立物體間關聯的二值碼學習方法，從而相比于前兩個工作，可以更好地建模物體間豐富的語義關聯。該方法通過同時使用多個損失函數對模型進行訓練，將多種不同抽象程度的語義概念編碼到同一組二值碼中。因此，該方法可以根據不同用戶的特定需求，按照不同的方式使用學習到的二值編碼，進行相應的圖像檢索任務，找到在特定語義標準下相似的數據庫圖像。另外，考慮到目前公開的數據集中，只有極少數的數據同時具有多種不同抽象程度的語義概念的標注，為了使模型具有更強的泛化性能，該方法被設計為可以使用大量存在的部分標注數據進行訓練。

（4）設計了一種算法來自動地挖掘語義概念間天然存在的關聯，包括物體的類別之間的關聯，以及物體類別與視覺屬性之間的關聯。在前三個方法中，并沒有很好地利用不同語義概念之間的關聯進行模型的學習。其中一個重要原因是語義概念間關聯數據的匱乏。由于目前的公開數據集上幾乎沒有這類標注，該方法基于表示學習技術，自動地從大量圖像中學習視覺屬性的概念，并基于學習到的視覺屬性，建立類別層級結構中不同語義概念之間的關聯，從而構建起語義關聯知識。在應用層面上，該方法可以對物體識別模型的預測結果給出人類可理解的解釋。此外，該方法學習到的語義關聯知識，對于需要進行知識推理的計算機視覺認知任務具有巨大的潛在應用價值。

賦予機器以感知三維世界的能力，就像我們人類一樣，是人工智能領域一個基本且長期存在的主題。給定不同類型的視覺輸入，如二維/三維傳感器獲取的圖像或點云，一個重要的目標是理解三維環境的幾何結構和語義。傳統的方法通常利用手工特征來估計物體或場景的形狀和語義。然而，他們很難推廣到新的對象和場景，并努力克服關鍵問題造成的視覺遮擋。相比之下，我們的目標是理解場景和其中的對象，通過學習一般和魯棒的表示使用深度神經網絡，訓練在大規模的真實世界3D數據。為了實現這些目標，本文從單視圖或多視圖的物體級三維形狀估計到場景級語義理解三個方面做出了核心貢獻。

在第3章中，我們從一張圖像開始估計一個物體的完整三維形狀。利用幾何細節恢復密集的三維圖形，提出一種強大的編碼器解碼器結構，并結合對抗式學習，從大型三維對象庫中學習可行的幾何先驗。在第4章中，我們建立了一個更通用的框架來從任意數量的圖像中精確地估計物體的三維形狀。通過引入一種新的基于注意力的聚合模塊和兩階段的訓練算法，我們的框架能夠集成可變數量的輸入視圖，預測穩健且一致的物體三維形狀。在第5章中，我們將我們的研究擴展到三維場景，這通常是一個復雜的個體對象的集合。現實世界的3D場景，例如點云，通常是雜亂的，無結構的，閉塞的和不完整的。在借鑒以往基于點的網絡工作的基礎上，我們引入了一種全新的端到端管道來同時識別、檢測和分割三維點云中的所有對象。

總的來說，本文開發了一系列新穎的數據驅動算法，讓機器感知我們真實的3D環境，可以說是在推動人工智能和機器理解的邊界。

//ora.ox.ac.uk/objects/uuid:5f9cd30d-0ee7-412d-ba49-44f5fd76bf28

圖神經網絡(GNNs)最近在人工智能領域變得越來越受歡迎，這是因為它們具有提取相對非結構化數據類型作為輸入數據的獨特能力。盡管GNN體系結構的一些元素在操作上與傳統神經網絡(以及神經網絡變體)的概念相似，但其他元素則不同于傳統的深度學習技術。本教程通過整理和呈現最常見類型的GNNs的動機、概念、數學和應用的詳細信息，向一般深度學習愛好者展示了GNNs的強大功能和新穎之處。重要的是，我們以介紹性的速度簡要地介紹了本教程，并提供了理解和使用GNNs的實用和可訪問的指南。

摘要：

當代人工智能(AI)，或者更具體地說，深度學習(DL)近年來被稱為神經網絡(NN)的學習架構所主導。NN變體被設計用于提高某些問題領域的性能;卷積神經網絡(CNN)在基于圖像的任務環境中表現突出，而遞歸神經網絡(RNN)在自然語言處理和時間序列分析空間中表現突出。神經網絡也被用作復合DL框架的組件——它們在生成對抗網絡(GANs)中被用作可訓練的生成器和判別器，在transformers [46]中被用作編碼器和解碼器。雖然在計算機視覺中作為輸入的圖像和在自然語言處理中作為輸入的句子看起來是不相關的，但是它們都可以用一個單一的、通用的數據結構來表示:圖(見圖1)。

形式上，圖是一組不同的頂點(表示項目或實體)，這些頂點通過邊(表示關系)選擇性地連接在一起。被設計來處理這些圖的學習架構是有名稱的圖神經網絡(GNN)。輸入圖之間的頂點和邊的數量可以改變。通過這種方式，GNNs可以處理非結構化的、非歐幾里得數據[4]，這一特性使得它們在圖形數據豐富的特定問題域中具有價值。相反，基于NN的算法通常需要對具有嚴格定義維數的結構化輸入進行操作。例如，構建一個用于在MNIST數據集上進行分類的CNN，其輸入層必須為28×28個神經元，后續輸入給它的所有圖像大小必須為28×28像素，才能符合這個嚴格的維數要求[27]。

圖作為數據編碼方法的表達性，以及GNNs相對于非結構化輸入的靈活性，推動了它們的研究和開發。它們代表了一種探索相對通用的深度學習方法的新方法，并且它們促進了深度學習方法對數據集的應用，直到最近，這些數據集還不能使用傳統的神經網絡或其他此類算法。

本篇內容結構：

• (1) 簡明易懂的GNNs入門教程。
• (2) 具體GNN架構(RGNNs、CGNNs、GAEs)的操作說明，逐步構建對GNN框架的整體理解(分別參見第3、4、5節)。
• (3) GNN如何應用于現實世界問題領域的完整例子(見附錄B.1、B.2和B.3)。
• (4) 具體的進一步閱讀建議和先進的文獻(提供在第3、4、5節的最后)。

//deepai.org/publication/a-practical-guide-to-graph-neural-networks

使用生成模型的無監督學習具有發現3D場景豐富表示的潛力。這種神經場景表示可能隨后支持各種下游任務，從機器人技術到計算機圖形再到醫學成像。然而，現有的方法忽略了場景最基本的屬性之一:三維結構。在這項工作中，我們使神經場景表征與一個感應偏差的三維結構的情況。我們證明了這種歸納偏差如何使無監督的發現幾何和外觀，只給定的二維圖像。通過學習一組這樣的三維結構感知神經表征的分布，我們可以執行聯合重建的三維形狀和外觀只給出一個單一的二維觀察。我們表明，在這個過程中學習到的特征使整個類對象的三維語義分割成為可能，只訓練了30個帶標記的例子，證明了三維形狀、外觀和語義分割之間的緊密聯系。最后，我們討論了場景表示學習在計算機視覺本身中的本質和潛在作用，并討論了未來工作的前景。

作者Jacob Andreas是自然語言處理的研究者，研究興趣為用語言作為更有效學習的支架和理解模型行為的探針，以及結合深度表示和離散組合性優點的結構化神經方法。近期公開發布了他的博士論文。

博士論文介紹：

本文探討了語言結構在結構和參數化中用于語言處理和其他應用的機器學習模型的方法。作者將該模型應用于問答系統，指令跟蹤，圖像分類等多種任務。

作者首先介紹一類稱為神經模塊網絡（NMN）的模型，并介紹它們在自然語言問答中的應用。NMN旨在實現同時利用深層網絡的表征能力和構成問題的語言結構。我們的方法將問題分解為語言子結構，并使用這些子結構動態地從可重復使用的模塊庫構建網絡。由此產生的復合網絡是共同訓練的。作者并在含有圖像和結構化知識庫的問答數據集上的方法評估模型。隨后，作者將這種思想轉移到策略學習中，研究在面對不同但相似的問題時，怎么組合策略。