第二期模板公开,因为没找到合适的立绘咕咕咕(约稿成本过大,不只是金钱上的成本……==b)。老规矩,文所采用立绘与资料均已获得相关作者同意,未经允许禁止用于商业用途,违者追究法律责任。 登场卡池:锤锻冶铸 干员名称:岿 代号: KUI B107 势力: 巴别塔 罗德岛 不详 定位:近卫 六星 部署位:近战位 近卫-解放者 近战位 爆发 特性 通常不攻击且阻挡数为0,技能未开始时40秒内攻击力逐渐提升至最高+200%且技能结束时重置攻击力 属性 初始再部署时间 …
第二期模板公开,因为没找到合适的立绘咕咕咕(约稿成本过大,不只是金钱上的成本……==b)。老规矩,文所采用立绘与资料均已获得相关作者同意,未经允许禁止用于商业用途,违者追究法律责任。 登场卡池:锤锻冶铸 干员名称:岿 代号: KUI B107 势力: 巴别塔 罗德岛 不详 定位:近卫 六星 部署位:近战位 近卫-解放者 近战位 爆发 特性 通常不攻击且阻挡数为0,技能未开始时40秒内攻击力逐渐提升至最高+200%且技能结束时重置攻击力 属性 初始再部署时间 …
开个新坑笔记整理系列,目前主要以社交网络方向为主,不定期更新,干货比较多,内容应该是会越写越多的,想到哪补到哪吧…… 作为图系列的第一章,本文将从图表征学习这条脉络线开始讲起。 在正式开始内容之前,按照惯例先补充一些必要的说明。 基本单位为节点和连边,以节点代表实体,连边代表节点间存在关系的一种描述形式,可写成 。 其中节点作为实体可以存储实体的信息,而根据连边是否具有方向可将图分为有向图和无向图,是否具有权重可分为带权图和无权图。 在社交网络中每名用户就可以看成是实体,用户间的关系可以…
老舟游玩家了,很久以前就设计好了干员模板,数据也没有过于imba,就差立绘没完成了(我自知我的技术力估计要咕很久了==b),只能根据设计思路找大大完成了。因此本文所采用立绘与资料均已获得相关作者同意,未经允许禁止用于商业用途,违者追究法律责任。 登场卡池:超越时间之影 干员名称:影 代号: Shadow B106 势力: 巴别塔 罗德岛 不详 定位:辅助 六星 部署位:远程位 辅助 支援 生存 特性 受到致命伤时不撤退,自身陷入<沉睡>状态并持续恢复生命值(…
本文发表于SIGSAC 2017,距今已有3年左右的时间,文章探究了在当时热门的对抗攻击(白盒、黑盒)情境,并提出了一种基于实际观察的有效的防御方法,比当时最好的防御策略表现都好。 文章较短,内容放到今天仍具有一定的普适性。逐一分析了在当时热门的对抗攻击以及特点和防御方法(有点Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey 的那味了)。 原文地址: 随着最近深度神经网络(DNN)的广泛…
本文发表于ICML,并获得了ICML 2018最佳论文奖,文章探究了机器学习中不同标准下对公平性的标准评估,提出并分析了不同标准下的公平性带来的结果。 全文较长,分为主体讨论与定理证明的附页,文章具有一定的文学性,内容紧凑,证明普遍易懂。为防割裂,这里只做主体讨论中的主要内容。 原文地址: 机器学习的公平性主要是在静态分类环境中研究的,而不关心决策如何随时间而改变基础样本。传统观点认为,公平标准促进了它们旨在保护的群体的长期利益。 我们研究了静态公平标准如何与幸福感的时间指…
上期内容传送门:(原创)推荐&学习记录 | 跟上AI时代论文推荐(DL基础部分) 本期内容为图像分类部分,这一部分内容比较多,毕竟牵扯到CV方向。图像部分有想法可以做得很深,我也只能将个人认为较为重要、基础的内容(个人能力范围以内)做讲解,日后如果有更多内容会补充或者在其他专栏更新。 在开始正式内容之前,有一个贯穿全文的关键词:深度。一般来说,网络层次越深获得的效果越好,但随着深度所带来的问题也是致命与不可避免的,因此你会发现本篇几乎大部分的paper都在以…
AI领域这几年的火热,看上去是一蹴而就,实则不然。其发展之快远远超出想象。我们目前所常见的所谓黑科技、小 tricks(滑窗、对抗、连接之类),其背后无一不是积累了大量论文,且都是最新、最前沿的论文。从某种角度来讲,他们所用的技术与目前常见书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进,就必须改变思路——从论文入手。 因此,我将近年来较为火热、重要的paper做了总结,写在此推荐博客中。一方面是作为学习记录,方便查看;另一方面是为圈内本专业与其它专业的同学起到抛砖引玉的作用。写于今日大…
[1] 3D Steerable CNNs: Learning Rotationally Equivariant Features in Volumetric Data Maurice Weiler, Mario Geiger, Max Welling, Wouter Boomsma, Taco Cohen University of Amsterdam, EPFL, University of Copenhagen, Qualcomm AI Research 这篇文章提出一种新型卷积…
[1] Glow: Generative Flow with Invertible 1×1 Convolutions Diederik P. Kingma, Prafulla Dhariwal OpenAI, Google AI 流式生成模型(Dinh et al. 2014)在概念上具有吸引性,有以下几个原因,它能处理精确的对数似然度,能处理精确的隐变量推理,还可以并行处理训练和合成。 这篇文章提出了Glow,这是一种简单的生成式流式模型,该模型利用可逆的1×1卷积。这种方法在基准数据…
[1] Unsupervised Depth Estimation, 3D Face Rotation and Replacement Joel Ruben Antony Moniz, Christopher Beckham, Simon Rajotte, Sina Honari, Christopher Pal Carnegie Mellon University, Mila-University of Montreal, Polytechnique Montreal, Element AI &nb…