神经网络在计算机视觉取得了巨大的发展，让我们在图片效果上面的想象力有了更好的展示方式，想象力从图片效果扩展开来，人类的想象力有了更好的表达。从场景到人物，从游戏到动漫，从可爱动物到奇幻森林，烈火浓烟效果滚滚，从稀奇古怪到恐怖科幻。各种效果等你来实现。
前言 图片风格转换最早进入人们的视野，估计就是Prisma这款来自俄罗斯的网红App。他利用神经网络（多层卷积神经网络）将图片转换成为特定风格艺术照片。利用图片风格转换算法，我们可以将一个图片放入以及
【新智元导读】哈佛大学的科学家们把猴子的大脑与神经网络连接起来，试图刺激猴子大脑中负责识别面部的单个神经元。他们利用AI生成图像，然后向猴子展示这些图像，最终成功地激活特定的神经元，而不影响其他神经元。相关论文发表在最新的Cell期刊上。
【新智元导读】 苹果终于发表了AI方面的第一篇论文。12月22日，苹果题为《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》 的论文在Arxiv上发表，论文介绍了使用模拟+无监督的方法，在对抗训练中进行学习的技术。本文带来HN上诸位专家的评论，他们的基本评价是：这可是苹果发表的论文！很高兴他们开始对研究社区有所回报了。 本月早些时候，苹果这家向来保守的公司告诉人工智能研究社区，他们快要发布自己的AI论文
作者｜李梅 编辑｜陈彩娴 近日，备受关注的第十九届机器学习国际会议（ICML 2022）在美国马里兰州巴尔的摩市举办。自新冠疫情以来，大会首次恢复线下形式，采取线上线下结合的方式举办。 1 ICML2022概况 本届大会共收到5630 篇投稿，其中，1117 篇被接收为short oral，118篇被接收为long oral。接收率为21.94%，与以往几年基本持平。前几日，本届大会的全部奖项公布，共评选出15 篇杰出论文奖和 1 项时间检验奖。其中，复旦大学、上海交通大学、厦门大学、莱斯大学等多个华人团队
数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限，数据规模越大、质量越高，模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题，解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强（Data Augmentation），使模型学习获得较好的泛化性能。
【新智元导读】 苹果刚刚推出一个名为 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客，第一篇文章介绍了他们的CVPR论文，提出一种改进合成图像的方法，使合成的图像看起来更逼真。研究结果表明，使用这些经过精细化的合成图像训练模型可以在多个机器学习任务上显著提高准确性。 苹果刚刚推出一个专注于机器学习研究论文的博客，并分享了苹果的最新研究发现。该博客名为“苹果机器学习期刊”（Apple Machine Learning Journal），发表的第一篇文章是关于如何将合成的图像变得更逼
AI 科技评论按：目前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究单标签场景，每个训练图像只包含一个对象，然而现实中的场景中以多对象多标签居多，因此对于多标签小样本的图像分类研究更 具现实意义。IBM 的研究人员对多标签小样本的图像分类进行了研究，并在 CVPR 2019 大会上进行了论文分享，相关成果发表在 IBM 官网博客上，AI 科技评论编译如下。
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像，一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像，经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤，例如图像分割、抠图、前景色彩去污，即使使用复杂的图像编辑工具，这些步骤也是非常耗时的。
苹果公司通过试验证明，使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷，他们制定了一种细化合成图像的方法，用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
题目：使用马尔可夫生成对抗网络进行预先计算的实时纹理合成 文章地址：《Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generati
在人工智能强势来袭的今天，无论是Google、Facebook亦或是一些创新企业，都离不开高频的讨论这个话题，然而作为世界科技巨头的领先者之一的苹果一直以来似乎对这个事情并不感冒，只是在安心的做他的手机、平板类的消费品，很少在公开场合讨论关于其在人工智能方面的努力，然而最近苹果却高调了一把。 近日，苹果发布了公司的首份人工智能报告，准确来说，是一份关于人工智能的学术论文，该论文阐述了一项最新的技术——如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力，这篇报告的第一作者是苹果研究员Ashish
苹果公司近日终于不再遮遮掩掩，发布了自己的首份人工智能研究报告。业内人士称，这对苹果将来推广自己的人工智能应用大有裨益。苹果本月初曾表示，将发布自己的人工智能研究报告。不到一个月的时间，苹果就兑现了承诺。近日，苹果发布了第一份关于人工智能的学术论文。这篇报告阐述了一项新技术，即如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力。 苹果在报告中称，在机器学习研究中，使用合成图像（例如，来自一款视频游戏）来训练神经网络要比使用真实图像更有效。因为合成图像数据已经被标记和注释，而真实的图像数据需要有
在传统的软件工程（Software 1.0）中，根据客户反馈调整产品的过程往往要求理解软件工作原理的和出现异常的原因。这些一般可以通过源代码检查与调试的方式获得。但是，假如你们的深度学习模型没有完全达到预期效果该怎么办？在深度学习模型上进行调试工作会比较困难，这是因为问题不在于数据或者理论框架而是在于模型的编码知识中。要使模型进入最终状态，你需要：
它是一个简单的全连接神经网络，使用2D图像的信息作为训练数据，还原拥有体积的3D场景。
我们介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图中的内容图像为西雅图郊区的雷尼尔山国家公园（Mount Rainier National Park）拍摄的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了内容图像中物体主体形状的情况下应用了样式图像的油画笔触，同时也让整体颜色更加鲜艳。
将A图片的风格转移到B图片上，指的是将A图片的抽象艺术风格（如线条、色彩等等）和B图片的内容框架合成为一幅图。自然地，A图片称为风格图，而B图片就称为内容图。就像这样：
选自Apple 参与：机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车，苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态，直到去年 12 月底，他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文，介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近，这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究，而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性，让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊：https://machinelearning.apple.com/ 现在，神经
【新智元导读】本文中介绍的深度学习架构能够基于选定的人的身份、情绪和方位，生成真实的脸部图像。你只要给网络提供你希望描绘的东西的原始参数，模型就能完成，但是生成的结果却是十分有趣的。 网络本身看起来能学习3D空间的概念，以及它所描绘的物体结构。并且，由于它生成的是图像而不是数字，所以它也让我们更好地理解了这一网络是如何“思考”的。真正让人惊讶的是，它似乎在根据嘴部张开或者关闭来学习脸部特征，你能看到脸颊的移动、眼球的移动等等。未来，你可以使用这一模型来模拟复杂的表情和变化。 Flynn Michael：我最
【新智元导读】苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品——iPhone X (iPhone 10）。这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了。在发布会现场，苹果介绍了A11生物神经网络引擎”这一AI芯片，近期，以智能手机为主的终端设备定制芯片已经形成一种新的趋势，我们将在文章中进行重点介绍。另外，本文也会介绍苹果在人工智能上的实力储备情况：主要从四篇经典论文谈起。 北京时间9月13日凌晨，苹果在新的总部召开发布会，发布新的智能手表、电视和手机等一系列新产品。这是最受科技界关
下面要介绍的论文发表于ICCV2019，题为「ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation」。
在古罗马作家普林尼的作品《自然史》中记述了这样一则故事：“公元前五世纪，古希腊画家宙克西斯（Zeuxis）以日常绘画和对光影的利用而闻名。他画了一个小男孩举起葡萄的作品，葡萄非常自然、逼真，竟吸引鸟儿前来啄食。然而宙克西斯并不满意，因为画上的男孩举起葡萄的动作还不够逼真，没有吓跑鸟儿。”技术高超的画家想做出以假乱真的画已经很困难了，机器可以实现这个任务吗？
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
题目：一个艺术风格化的神经网络算法 效果图 文章地址：《A Neural Algorithm of Artistic Style》. arXiv:1508.06576 Github链接：https
本期论文：Unsupervised Image-to-Image Translation Networks 论文译名：无监督以图生图(图到图迁移网络) 英伟达推出的新技术无监督图到图迁移网络，可以根据
作者：陈仲铭 海格通讯 | 高级算法工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有
5月2日发表在Science杂志的一篇论文中，来自MIT的三位神经科学家对模拟大脑视觉皮层的计算模型进行了迄今为止最严格的测试。
摘要： 本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本，步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性，后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本，适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。 神经网络合
为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特征？有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没有大神可以教教我怎么操作啊？ 很多时候我们会遇到上面的问题，然
本文来自MediaKind的网络研讨会，主题是“增加现有内容的价值：利用机器学习实现HD到UHD的转换”，由 MediaKind 首席技术专家 Tony Jones 主持。
【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究，在自然语言表征和图像合成研究的基础上，研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略，实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。 论文地址：https://github.com/zsdonghao/text-to-image 根据图像的文本描述自动合成出图像 根据图像的文本描述自动合成出现实风格的图像既有趣又有用，但目前的 AI 系统离实现这一目标还很远。然而，近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构，可以学习判别性的文本特征表征。同时，深度卷积生成对抗网
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
【新智元导读】普林斯顿大学研究人员提出了一种会在训练过程中连接、生长、移除神经元的神经网络。这种神经网络使用梯度和神经元强弱来生长（grow）和修剪（prune），从而实现权重和结构的同时训练。此算法可同时实现神经网络结构的自动选择和超高效压缩。所取得的压缩率，所获得的神经网络模型均为当前业内最好纪录。 神经网络的结构对其性能有极其重要的影响。目前主流的神经网络结构搜索法仍然是试凑法，该方法存在三大问题： 训练过程中神经网络结构是固定的，训练并不能改善结构 时间和计算消耗巨大 生成的网络通常很冗余，计算和存
李杉 李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 📷 △ 『凡所有相，皆是虚妄』 上面这张德国街道图片，乍一看像是行车记录仪拍的，又好像谷歌街景照片加了复古滤镜。 实际上，这是一张合成图片。 在谷歌地图上，根本找不到这样的街道。一个神经网络，根据自己在训练过程中见过的真实街道，生成了它。 视频内容 比GAN更强 生成这张照片的算法出自英特尔实验室的新论文Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement N
转载自：大数据文摘，未经允许不得二次转载 📷 先做一个简单的小测试。 这里有几组图片，不要怀疑，每组图片都有一张是合成的“假脸”。 📷 左边为假 📷 右边为假 📷
一种新的人工智能系统通过人工X射线训练，有助于研究人员识别医学图像中罕见的医学状况。
Chapter 36、When you should train and test on different distributions(何时应该在不同的分布下训练和测试)
原文： 6 areas of artificial intelligence to watch closely 作者： Nathan Benaich 译者： KK4SBB 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 近段时间，有许多关于人工智能公认定义的争论。有些人认为人工智能就是“认知计算”或是“机器智能”，而另一些人则把它与“机器学习”的概念混淆了。然而，人工智能并不是特指某种技术，它实际上是一个由多门学科组成的广阔领域，包括机器人学和机器学习
一条黑色弧线从半空延伸而下，划过半个圈。继而自己填满，俨然一座岩山，就这样落在水中间。
2022年江苏卫视跨年晚会上，一身优雅深蓝色旗袍的邓丽君与周深一起演绎了《小城故事》，《漫步人生路》，《大鱼》3首歌，让不少观众直呼感动。
谷歌再出黑科技 用人工智能模拟出来的声音 几乎可以和真人以假乱真 在我们的印象中，机器的声音都是冰冷的电子音，虽然人类也一直致力于研究让机器“说人话”，但搞出来的成果似乎还是跟人类真实的声音差距很大，生硬、不自然一直是通病。 在这方面，谷歌倒是一直不遗余力的在研究，所谓只要功夫深，铁杵磨成针。前段时间，他们终于宣布，让机器说人话这事儿，有进展了！！！ 谷歌最近发布了一个利用神经网络合成语音的模型，它可能会让电脑发出的声音变得更有“人味儿”。 根据dailymail报道，谷歌最近展示了一种新的语音系统
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2012.08205v1.pdf
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络（GTN）的算法，该算法可为神经网络生成综合训练数据，与使用真实数据相比，该方法可使网络的训练速度更快。利用这些综合数据，Uber加快了9倍的神经体系结构搜索（NAS）深度学习优化过程。
AI科技评论按：本文作者陈仲铭，AI科技评论获其授权发布。 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的是边缘信息特征，有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没
AI把一首歌重新唱一遍，会是什么感觉？还是那个歌手，还是那个歌词，却是全新的旋律，全新的风格。
前些日子，Deepfake技术现身印度选举，被候选人用在了竞选拉票的宣传材料上。虽然此候选人以惨败而收场，但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
Deep Learning = Learning Hierarchical Representations 深度学习即学习层次的表征。
选自Google Research 作者：Reena Jana等 机器之心编译 参与：路雪 机器学习系统对日常生活的影响越来越大，软硬件产品都使用机器学习系统为全世界人们提供服务。因此，研究者和设计者希望创造一款产品，使每个需要反映世界各地用户类型和背景的数据集的人都能够获取想要的数据集。为了训练这些机器学习系统，我们需要开源、全球性和不断增长的数据集。谷歌在近期Quick, Draw！网站的数据中进行了自己的探索。 Quick, Draw! 链接：https://quickdraw.withgoogle.
图像和视频编辑操作通常依赖于精确的蒙版（matte）操作，即分离前景和背景并能够合成图像。
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