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gg游戏修改器7.5版_gg游戏修改器安卓版
  • gg游戏修改器7.5版_gg游戏修改器安卓版
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gg游戏修改器7.5版_gg游戏修改器安卓版

作者:佚名 来源:网友分享 发布日期:2022年12月23日 18:11:36

大家好,今天小编为大家分享关于gg游戏修改器7.5版_gg游戏修改器安卓版的内容,赶快来一起来看看吧。

机器之心整理

参与:一鸣

本周 NeuralPS 2019 论文评审结果公布,其中包括周志华等的一篇「AI 蒙汗药」论文。同时还有一些有趣的研究,如网易伏羲实验室的 GAN 建立游戏角色、上海交大的无监督词嵌入命名实体识别等论文,同时还有关于深度学习数学计算和 GAN 的应用综述论文。

GAN 的总体分类。

StackGAN的总体架构。

AttnGAN 的架构

表 1:文本-图像转换任务中使用的 GAN 的方法总结。

推荐:GAN 是近年来图像处理领域最值得关注的算法之一。本文是目前相当全面的一篇 GAN 的综述,为读者提供了 GAN 在不同场景下的方法全景图。

论文 3:Evaluating the Search Phase of Neural Architecture Search

无监督命名实体识别模型的基本架构。左图的模型用于实体文本的检测,右图的模型则用于实体类型的预测。

强化学习模型的框架图示。

推荐:万能的词嵌入又有新应用。本文是上海交大的一篇论文,用词嵌入进行无监督的命名实体识别任务,为文本数据上进行无监督学习提供了新的思路。

论文 5:Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder

摘要:本文提出了高效生成对抗训练数据的最先进方法之一——DeepConfuse,通过劫持神经网络的训练过程,教会噪声生成器为训练样本添加一个有界的扰动,使得该训练样本训练得到的机器学习模型在面对测试样本时,泛化能力尽可能地差,非常巧妙地实现了「数据下毒」。

「数据下毒」即让训练数据「中毒」,具体的攻击策略是通过干扰模型的训练过程,对其完整性造成影响,进而让模型的后续预测过程出现偏差。(「数据下毒」与常见的「对抗样本攻击」是不同的攻击手段,存在于不同的威胁场景:前者通过修改训练数据让模型「中毒」,后者通过修改待测试的样本让模型「受骗」。)

推荐:这篇又名为「AI 蒙汗药」的论文作者是周志华等,采用了从数据层面对模型进行攻击的方法。论文已被 NeuralPS 2019 接收。

论文 6:Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation

摘要:角色定制系统是角色扮演类游戏(RPG)的重要组成部分,玩家可以根据自身喜好对他们游戏中角色的面部外观进行编辑,而不使用默认模板。本文提出的方法能够根据输入的人脸照片自动创建玩家的游戏角色。基于面部相似性度量和参数搜索范式,并通过解决大量具有物理意义的人脸参数的优化问题,研究者制定了上述「艺术创造」过程。

方法概览。该方法可基于输入人脸图像自动生成游戏角色,它基于人脸相似性度量和参数搜索机制(对大量具备物理意义的面部参数执行搜索)实现。之后用户可以根据需要自行微调生成游戏角色的面部参数。

该方法的处理流程。模型包括模拟器 G(x) 和特征提取器 F (y)。前者模拟游戏引擎的行为,以用户定制的面部参数 x 为输入,生成「渲染后」的人脸图像 y。后者则决定了人脸相似性度量可以执行的特征空间,以搜索最优的面部参数集。

推荐:本文是网易伏羲实验室的一篇论文,是 GAN 在游戏领域一个非常有创意的应用。利用人脸图像生成游戏中的角色人脸参数。据论文介绍,这个方法已在网易的游戏中使用了百万次。

论文 7:Rethinking the Number of Channels for the Convolutional Neural Network

摘要:最近的一些神经架构搜索(NAS)相关的论文——尽管取得了一定的成果,但缺少一种能够设计卷积神经网络中通道数的 NAS 方法。本文提出了一种针对卷积神经网路通道数的高效自动架构搜索方法。在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集分类任务上,可以使用很小的计算资源(0.4~1.3 GPU-days)来发现新的架构,并分别取得了 0.5% 和大约 2.3% 的精确度提升,而且模型参数更少。作者认为,这一方法适用于各种卷积神经网络,用于快速发现合适的通道数。

推荐:NAS 的研究正在渗透到深度学习的各个领域,甚至可以设计神经网络的通道数。本文作者来自中科大和中科院,适合读者了解 NAS 的前沿应用。

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