Uber在许多域中使用卷积神经网络，这些域可能涉及协调变换，从设计自动驾驶车辆来自动化路牌检测，以构建地图并最大化超高级市场的空间运动效率。
在深度学习中，......
埃里克·弗兰克
在将优步AI实验室作为研究人员加入Uber Ai Lab之前，Er雷竞技是骗人的ic发明了Ai面向风筝和火箭研究的玩具。他也是罗切斯特大学的研究助理雷竞技是骗人的，并在空闲时间制作艺术。
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即插即用语言模型：一种控制文本生成的简单方法
S. Dathathri，A. Madotto，J. LAN.那J. Hung.那E.弗兰克那P. Molino.那J. Yosinski.那R. Liu.
基于大型文本语料库的大型变压器的语言模型（LMS）已经显示出无与伦比的生成功能。但是，控制生成的语言的属性（例如，切换主题或情绪）很困难，而无需修改模型架构或对属性特定数据的微调并导致重新培训的大量成本。我们提出了一个简单的替代方案：用于可控语言生成的插头和播放语言模型（PPLM），其将预磨限LM与一个或多个简单属性分类器结合，指导文本生成而无需进一步培训LM。[PDF]
学习陈述国际会议（iclr.），2020年
基于大型文本语料库的大型变压器的语言模型（LMS）已经显示出无与伦比的生成功能。但是，控制生成的语言的属性（例如，切换主题或情绪）很困难，而无需修改模型架构或对属性特定数据的微调并导致重新培训的大量成本。我们提出了一个简单的替代方案：用于可控语言生成的插头和播放语言模型（PPLM），其将预磨限LM与一个或多个简单属性分类器结合，指导文本生成而无需进一步培训LM。[PDF]
学习陈述国际会议（iclr.），2020年
卷积神经网络和COORCONV解决方案的有趣失败
R. Liu.那J. Lehman.那P. Molino.那F.I这样那E.弗兰克那A. Sergeev.那J. Yosinski.
很少有想法已经享受了对深度学习作为卷积的影响。对于涉及像素或空间表示的任何问题，常见的直觉保持卷积神经网络可能是合适的。在本文中，我们通过看似微不足道的坐标变换问题向这种直觉展示了一个引人注目的反例，这简单地需要学习（x，y）笛卡尔空间和单个热像素空间之间的坐标之间的映射。[...][PDF]
神经信息处理系统的进步（内潜藏），2018年
很少有想法已经享受了对深度学习作为卷积的影响。对于涉及像素或空间表示的任何问题，常见的直觉保持卷积神经网络可能是合适的。在本文中，我们通过看似微不足道的坐标变换问题向这种直觉展示了一个引人注目的反例，这简单地需要学习（x，y）笛卡尔空间和单个热像素空间之间的坐标之间的映射。[...][PDF]
神经信息处理系统的进步（内潜藏），2018年
