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  1. 谷歌Hinton团队最新力作:让ImageNet无监督学习的指标提升了 7-10%,可媲美有监督学习的效果

  2. 如今,ImageNet上图像识别精度的性能提升通常一次只有零点几个百分点,而来自谷歌研究人员的最新研究,如图灵奖获得者杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)已经将无监督学习的指数提高了7-10%,甚至可以与有监督学习的效果相媲美。 Geoffrey Hinton领导的研究小组最近提出的无监督SimCLR方法立即引起广泛关注: Geoffrey Hinton表明SimCLR是一种简单明了的方法,它允许人工智能在没有类标记的情况下学习可视化表示,并能达到有监督学习的精度。本文作者指出,在I
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:714752
    • 提供者:weixin_38683848