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从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状(4)

字号+ 作者: 来源: 2017-05-07

这项工作是非常激动人心的,因为它遵循关于人类视觉皮层如何学习分割运动物体的神经学理论。参见论文《Development of human visual function》,链接:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0042698

  从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状

这项工作是非常激动人心的,因为它遵循关于人类视觉皮层如何学习分割运动物体的神经学理论。参见论文《Development of human visual function》,链接:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004269891100068X。

未来

未来需要你们来创造。

无监督训练仍然还是一个有待发展的主题,你可以通过以下方式做出较大的贡献:

  • 创建一个新的无监督任务去训练网络,例如:解决拼图问题、对比图像补丁、生成图像等......

  • 想出能够创造很棒的无监督功能的任务,例如:像我们人类视觉系统的工作方式一样,理解立体图像和视频中什么是物体、什么是背景。

  •   原文链接:https://medium.com/intuitionmachine/navigating-the-unsupervised-learning-landscape-951bd5842df9

    读者福利:即日起至 GMIS 2017 大会当天,读者在头条文章下留言,机器之心会在次日选出最专业或最有见解的一条评论赠送 GMIS 2017 双日票一张!

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