Temas interesantes a investigar en Machine Learning

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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 14 Jun 2017 06:25

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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 20 Jun 2017 17:08

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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 25 Jun 2017 09:07

Quien no se ha hecho mas viejo o añadido una sonrisa usando faceapp?

Esto es cycleGAN:

https://github.com/junyanz/CycleGAN/
https://hardikbansal.github.io/CycleGANBlog/
https://github.com/hardikbansal/CycleGAN
https://github.com/hiwonjoon/cycle-gan-tf

Las aplicaciones de CycleGAN son inmensas, en diversas industrias en especial media y videojuegos, por no hablar de las inmensas posibilidades en filtros fotograficos... O incluso en TVs para realzar imagenes a 4K o 8K, como ya esta haciendo Sony en sus ultimos modelos.

Adjunto el paper original y otro con unas mejoras.
Adjuntos
1703.10593.pdf
(8.8 MiB) Descargado 6 veces
1704.00028.pdf
(5.89 MiB) Descargado 5 veces
horse2zebra.gif
faceapp1.jpg
faceapp3.jpg
faceapp4.jpg
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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 25 Jun 2017 13:08

Parecia que la creatividad y el arte eran algo muy humano y que dificilmente las maquinas y la inteligencia artificial podrian imitarlo, pero ha resultado ser lo opuesto, el arte y la creatividad es lo primero que esta conquistando la inteligencia artificial.

Creative Adversarial Networks

Ver: https://hackernoon.com/can-creative-adversarial-network-explained-1e31aea1dfe8

Ver: https://arxiv.org/abs/1706.07068

We propose a new system for generating art. The system generates art by looking at art and learning about style; and becomes creative by increasing the arousal potential of the generated art by deviating from the learned styles. We build over Generative Adversarial Networks (GAN), which have shown the ability to learn to generate novel images simulating a given distribution. We argue that such networks are limited in their ability to generate creative products in their original design. We propose modifications to its objective to make it capable of generating creative art by maximizing deviation from established styles and minimizing deviation from art distribution. We conducted experiments to compare the response of human subjects to the generated art with their response to art created by artists. The results show that human subjects could not distinguish art generated by the proposed system from art generated by contemporary artists and shown in top art fairs. Human subjects even rated the generated images higher on various scales.
Adjuntos
1706.07068.pdf
(6.2 MiB) Descargado 7 veces
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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 25 Jun 2017 13:33

El ultimo foco de atencion den Machine Learning es precisamente ese, la atencion!

Y Google sobre todo lo investiga:

Ver: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
Ver: https://github.com/soskek/attention_is_all_you_need
Ver: https://github.com/Kyubyong/transformer

A simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms instead of CNNs or RNNs achieves the state-of-the-art performance on WMT 2014 English-to-German translation task. The paper also shows that Transformer generalizes well to other tasks by applying it successfully to English constituency parsing both with large and limited training data.


Ver: https://arxiv.org/abs/1706.03762v3
Adjuntos
1706.03762v3.pdf
(2.13 MiB) Descargado 7 veces
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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 24 Jul 2017 05:59

Relational Networks (Deepmind, June 2017) are quite big. They are able to understand relationships between objects mentioned in text or seen in images. State of the art relational networks are already superhuman. What they do is, they pass imput images or text through a ConvNet or Recurrent Net respectivley, which output a set of objects. This set, together with a question about it (like “What color does the big cylinder beside the smallest cube have?”) is then passed to the Relational Module which answers it.


Ver: [1706.01427] A simple neural network module for relational reasoning

Es la leche? O me lo parece a mi?

Ver: https://hackernoon.com/deepmind-relatio ... 93e408b643
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Re: Temas interesantes a investigar en Machine Learning

Mensajepor Dalamar » 26 Jul 2017 07:49

Facebook gana, habrá que pegarle un vistazo.
Adjuntos
IMG_20170726_094453.jpg
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