【导读】近日，针对在真实世界网络数据中存在的超边的问题，也就是说节点关系经常超出成对关系的范围，来自清华大学与康奈尔大学的研究者发表论文提出了“深度超网络嵌入”（Deep Hyper-Network Embedding, DHNE）模型去对含有不可分超边的超网络的节点向量表示。文章证明了现有方法使用的嵌入空间中常见的线性相似性度量不能维持超网络的不可分属性，在此基础上提出的深度模型，可以在保护嵌入空间内，建立起局部与全局邻近区域的非线性元组相似性函数。在四个不同种类的超网络上做了大规模的实验，包括一个GPS
超网与子网相反，在子网划分中，一个大网络被分成多个较小的子网，在超网中，多个网络组合成一个更大的网络，称为超网络或超网。
超融合数据中心网络（Hyper-Converged Data Center Network）是一种基于软件定义网络（SDN）和虚拟化技术的新型数据中心网络架构。该架构将计算、存储和网络三大要素融合在一起，实现了网络、计算、存储资源的统一管理，提高了数据中心的效率和可靠性，为企业带来更高的性能、更低的成本和更快的部署速度。
图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上，取得了目前最优的性能和效果。本篇综述给出了一个统一的深度学习视角，来回顾最近的超分技术进展，主要包括三个方面:
这种可以在新的环境中不断吸收新的知识和根据不同的环境灵活调整自己的行为的能力，也正是深度学习系统与人脑相差甚远的重要原因。
大家好，我是袁振，现在就职于网易云信，主要负责视频后处理算法的开发和研究。今天我将和大家分享AI驱动的超分辨技术应用现状，主要是结合我之前的研究方向，以及当前的业务需求，来向大家分享一下基于深度学习的超分技术在RTC领域落地应用所面临的一些机遇和挑战。
超网（Supernet）是一种网络地址聚合技术，它可以将多个连续的网络地址合并成一个更大的网络地址，从而减少路由表的数量和大小。超网技术可以将多个相邻的网络地址归并成一个更大的网络地址，这个更大的网络地址可以用来代替原来的多个网络地址，从而简化路由表的管理。
腾讯多媒体实验室专栏 随着5G网络的逐渐普及，更快的传输速度、更低廉的价格使得高清视频得以在终端进行展示。在高清视频的应用上，超分技术扮演着重要的角色。超分技术分为图像超分辨和视频超分辨，其中视频超分辨技术不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像，还要保持图像之间的连贯性，有更大的技术挑战。腾讯多媒体实验室的视频超分能力可以明显地细化边界、增加细节，同时保持视频序列帧间的一致性。 一、问题分析 在视频超分辨率任务中，基于深度学习的方法中主要使用标准损失函数，如均方差损失(Mean Square Error,M
由于计算、存储和网络的紧密集成，以及由此带来的部署和管理的方便性，超融合系统正在迅速普及。
今天，旷视科技首席科学家孙剑团队发布论文Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling，首次披露AutoML中的重要子领域神经结构搜索的最新成果——单路径One-Shot模型。
本文全名Searching for Network Width with Bilaterally Coupled Network， 简称BCNetV2，目前已发表在人工智能领域顶刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)，影响因子 24.3。其前序工作为 BCNet: Searching for Network Width with Bilaterally Coupled Network，简称BCNetV1，该论文已发表在人工智能顶会 CVPR 2021。目前BCNetV2 和BCNetV1 均已开源。
选自DeepMind 作者：Max Jaderberg 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 近日，DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法，该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参数搜索的效率。它的性能要比贝叶斯优化好很多，且在各种前沿模型的测试中很大程度上提升了当前最优的性能。 从围棋、Atari 游戏到图像识别与语言翻译，神经网络都取得了巨大的成功。但我们常常忽略的是，神经网络在特定应用上的成功通常取决于研究开始时所做的一系列选择，包括使用什么样的神经网络架构、数据与方法进行训练等。目
编译 | 林椿眄 从围棋、Atari游戏到图像识别、语言翻译领域，神经网络都已经取得了重大的突破。但是，经常被人忽略的是，神经网络的成功是在特定的应用情景下所取得，这些情景通常是在一系列研究的开始就确定好了的设置，包括所使用的神经网络的类型，所使用的数据以及训练的方法等。如今，这些设置，也被称为超参数，通常可以通过经验，随机搜索或者大规模的研究过程来决定。 在最新发表的文章中，我们介绍了一种新的训练神经网络的方法，这种方法能够帮助研究者快速地选择最适用于此任务的超参数和模型。 这种技术，被称为基于种群的
该模型的核心思想是构建一个简化的超网络——单路径超网络（Single Path Supernet），这个网络按照均匀的路径采样方法进行训练。所有子结构（及其权重）获得充分而平等的训练。基于这个已训练的超网络，可以通过进化算法快速地搜索最优子结构，其中无需对任何子结构进行微调。
AI 科技评论按：一步法（One-Shot）是一个强大的神经网络模型搜索（Neural Architecture Search/NAS）框架，但是它的训练相对复杂，并且很难在大型数据集（比如 ImageNet）上取得较有竞争力的结果。本文中，旷视研究院提出一个单路径 One-Shot 模型，以解决训练过程中面对的主要挑战。
一步法（One-Shot）是一个强大的神经网络模型搜索（Neural Architecture Search/NAS）框架，但是它的训练相对复杂，并且很难在大型数据集（比如 ImageNet）上取得较有竞争力的结果。
AI科技评论按：在围棋和Atari游戏、图像识别与语言翻译等领域，神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的一点是，神经网络在这些特定应用中的成功往往取决于研究开始时做出的一系列选择，包括：使用何种类型的网络、用于训练的数据和方法等。目前，这些选择（又称为超参数）是通过经验，随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。如何选择参数和调参往往成为训练神经网络的关键问题。 AI科技评论发现，在DeepMind最近一篇名为《Population Based Training of Neural Network》的论文中
怎么样才能不增加上行码率的情况下，让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢？
来源： DeepMind 编译：马文 【新智元导读】DeepMind在最新的一篇论文 Population Based Training of Neural Networks中，提出了一种新的训练神经网络的方法PBT，这是一种异步优化算法，它同时训练和优化一个群体的网络，从而快速地为任务选择最佳的超参数集合和模型。最重要的是，这种方法不会增加计算开销，能够最大限度地提高性能，并且很容易集成到现有的机器学习流程中。DeepMind认为这一方法有很大潜力。 论文下载：https://deepmind.com/d
安妮 编译自 DeepMind官方博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从围棋到雅达利游戏、再到图像识别和语言翻译，神经网络在各领域已经崭露头角。 一直被大家忽视的是，在特定领域应用神经网络是在研究开始时就确定好的，比如用哪种类型的神经网络、用怎样的方法和数据训练它。最近DeepMind的一项研究表明，这些超参数可以通过经验、随机搜索或计算密集的搜索过程来选择。 在这篇名为《Population Based Training of Neural Networks》的论文中，研究人员提出一种训练神经网
2021年1月21日，中国人工智能学会理事长、中国工程院院士、清华大学自动化系、清华大学脑与认知科学研究院戴琼海课题组与中国科学院生物物理所李栋课题组在《自然•方法》（Nature Methods）杂志发表了题为“光学显微成像中超分辨卷积神经网络的测评和发展”（Evaluation and development of deep neural networks for image super-resolution in optical microscopy）的论文。
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从深度学习技术被提出以来，一直践行着“think big”的理念。特别是当预训练技术被广泛应用之后，更多的数据结合更大的模型参数量会持续带来模型性能的提升，这条定律不断被近期发布的各种大模型所验证。在刚刚过去的2021年，百度文心大模型中的ERNIE3.0、微软和英伟达联合推出的MT-NLP以及谷歌的Switch Transformer等等，参数量可达千亿甚至万亿。
计算机视觉中超像素指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的具有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,可以大幅度降低图像后处理的复杂度，通常作为图像分割算法的预处理步骤。其已经广泛应用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用中。
目前在深度学习领域，一方面需要追求更高的性能，采用强大、复杂的模型网络和实验方法；另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能，但过高的存储空间需求和计算资源消耗，是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域，以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
预训练过程在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。
论文、代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「全景视频超分」，即可直接下载。
在之前的部分，采用梯度下降或者随机梯度下降等方法优化神经网络时，其中许多的超参数都已经给定了某一个值，在这一节中将讨论如何选择神经网络的超参数。
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
Gartner预测，预计到2022年，全球超融合市场预计将达到126亿美元。作为集成系统增长最快的细分市场，超融合2016-2022年复合年增长率为43.59%，2019年销售额将达到近50亿美元，占到集成系统整体市场份额的24％。超融合市场的这一表现并不令人意外，这些年来，在Nutanix、SimpliVity、VMware等厂商的带领下，超融合逐渐被认可开始进入主流市场
神经网路中的超参数主要包括1. 学习率 ηη，2. 正则化参数 λλ，3. 神经网络的层数 LL，4. 每一个隐层中神经元的个数 jj，5. 学习的回合数EpochEpoch，6. 小批量数据 minibatchminibatch 的大小，7. 输出神经元的编码方式，8. 代价函数的选择，9. 权重初始化的方法，10. 神经元激活函数的种类，11.参加训练模型数据的规模 这十一类超参数。
本文提出一种Any-time super-Resolution Method(ARM)用以解决图像超分模型过参数问题，其出发点在于如下三个观察：
这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关，而最后的分类的结果主要跟在验证集上的分类正确率有关。因此可以根据该参数主要影响代价函数还是影响分类正确率进行分类，如图1所示
随着信息技术的高速发展和泛娱乐时代的来临， 视频应用遍布人类社会生活的方方面面，视频的内容和质量也越来越受大家关注，其中帧率、分辨率和码率是影响视频质量的最主要因素。高分辨率的视频能提供更多的细节、更清晰的画面和更好的观看体验，因此提升视频分辨率，对于提升视频质量和用户体验有很大的帮助。 超分辨率技术，是通过硬件或软件的方法提高图像或视频帧的分辨率， 通过一系列低分辨率图像获取到高分辨率图像的过程。超分辨率技术不仅可以应用在一些低分辨率的老片和手机拍摄的不清晰场景中，也可以对多次压缩的一些新电影进行恢复
在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。
超融合 Hyperconverged 时至今日已经不是新鲜事物 但是蓝底白纸这段话依旧没有过时 计算和存储是超融合的C位但网络同等重要 📷 超融合 实现软件定义存储 融合其中的包括网络和虚拟化 Google：一个Datacenter就是一台计算机 📷 面对 超融合这支小麻雀 网络类型算得上五脏俱全 尤其是NVMe对网速提出新要求 📷 同时运行 于HCI之上的业务 也会对网络质量有不同要求 📷 在超融合部署时 集群规模也会影响到网络设计 （AWS+Outposts模式更易于部署？） 📷
双目图像可以提供同一场景左右两个视角的信息。合理利用双目图像所包含的互补信息可以进一步提升图像超分辨的性能。
本文分享一篇近期超分辨率的最新文献综述『Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey』。通过对 193 篇相关文献进行全面调研，从它们的性能、优点、缺点、复杂性、挑战和潜在的研究点等进行讨论。
今年初，全国一体化大数据中心体系完成总体设计，“东数西算”工程正式全面启动，标志着一个“算力网络”的大时代正式开启。
本文发表在 ICML 2020 中，题目是Hypernetwork approach to generating point clouds。利用超网络（hypernetworks）提出了一种新颖的生成 3D 点云的方法。与现有仅学习3D对象的表示形式方法相反，我们的方法可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。我们 HyperCloud 方法主要的的想法是建立一个超网络，返回特定（目标）网络的权重，目标网络将均匀的单位球上的点映射到 3D 形状上。因此，特定的 3D 形状可以从假定的先验分布中通过逐点采样来生成，并用目标网络转换。因为超网络基于自动编码器，被训练来重建3D 形状，目标网络的权重可以视为 3D 表面的参数化形状，而不像其他的方法返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的方式找到基于网格的 3D 对象表示。
CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR：单一模型实现任意缩放因子
本文解读一篇由港中大(深圳)与哈工大合作发表在CVPR2019的超分辨方向的论文，该工作与几篇近年的文章密切相关，相关部分我已在文中做了必要的说明和解释，更多细节可点击文章末尾的论文链接深入了解。
基于核的单分类异常检测方法难以处理高维样本特征而且计算效率低，因此论文中对此类方法进行优化提出了深度 Deep SVDD 模型。主要想法是利用神经网络训练来最小化计算样本特征空间的划分超球面，然后根据球心和测试样本点间的距离来判定样本点是否是异常。
在过去几年，云提供商们便开始了轰轰烈烈的抢滩登陆，云计算概念进入"千家万户"，如今每个企业都开始谈云，上云。对于企业来说，云计算已经进入下半场，如何通过IT转型促进业务模式升级成为了决定企业成败的关键。
数据中心内部系统的核心要求是“稳定可靠”，一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务，长时间无故障运行；二是指当故障发生之后，有能力快速定位，及时排查，故障范围不蔓延。
“互联网+”时代，IT架构对企业提升运营效率和创造商业价值有着至关重要的意义。超融合架构是目前IT架构领域最炙手可热的一个名词，英文名为Hyper Converged Infrastructure。超融合架构作为新型IT基础架构，由融合架构的基础上发展而来，目前已被广泛认为是云计算基础架构未来发展的趋势。本文试图结合笔者在超融合领域的技术研究、项目实践经验来对超融合架构进行一些解读，包括是什么、市场趋势以及针对一些焦点问题的最佳实践初探。
在神经网络中，我们有很多超参数，手动调整超参数非常困难。因此，我们可以使用Keras Tuner，这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。
本文是第一个也是唯一一个视频超分方向的综述，回顾了基于深度学习的视频超分技术的研究进展，提出了一种基于深度学习的视频超分分类方法，并总结了SOTA方法在一些公共基准数据集上的性能。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
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