捷报
热烈祝贺
来自上海交通大学密西根学院
的世毕盟学员#世毕盟教育##世毕盟上海##世毕盟留学##留学申请季#
收获
CMU
MSCF
offer！！！
卡内基梅隆大学
CMU
卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，简称CMU）坐落于美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，是一所拥有14,800名在校学生和1,483名教职及科研人员的大学，被誉为“新常春藤”之一。除了在匹兹堡，CMU还在美国硅谷及卡塔尔设有校区，且在世界各地设有合作研究机构，包括纽约、洛杉矶、华盛顿特区、中国、澳大利亚、葡萄牙、卢旺达等。
该校拥有享誉全球的计算机学院与戏剧学院，其艺术学院，商学院，工程学院及公共管理学院等也在全美名列前茅。CMU由工业家兼慈善家安德鲁·卡耐基在1900年创建，当时名为卡内基技术学校，1912年改名为卡内基梅隆大学，开始向研究型大学转变。
——（摘自百度百科）
热烈祝贺
来自上海交通大学密西根学院
的世毕盟学员#世毕盟教育##世毕盟上海##世毕盟留学##留学申请季#
收获
CMU
MSCF
offer！！！
卡内基梅隆大学
CMU
卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，简称CMU）坐落于美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，是一所拥有14,800名在校学生和1,483名教职及科研人员的大学，被誉为“新常春藤”之一。除了在匹兹堡，CMU还在美国硅谷及卡塔尔设有校区，且在世界各地设有合作研究机构，包括纽约、洛杉矶、华盛顿特区、中国、澳大利亚、葡萄牙、卢旺达等。
该校拥有享誉全球的计算机学院与戏剧学院，其艺术学院，商学院，工程学院及公共管理学院等也在全美名列前茅。CMU由工业家兼慈善家安德鲁·卡耐基在1900年创建，当时名为卡内基技术学校，1912年改名为卡内基梅隆大学，开始向研究型大学转变。
——（摘自百度百科）
【GAN模型迎来训练方法改进，CMU与Adobe的研究人员基于预训练提出新机制】
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称 GAN）等图像生成模型要想生成真实度较高的图像，需要大量能够帮助其认识真实物理世界的信息。然而，目前这类模型采用的是无监督训练方式，不仅会耗费大量的时间和工作，而且并不能充分利用通过大数据训练获取的信息。
近年来，大规模预训练的研究越来越热门，计算机视觉模型的性能也随之获得大幅提升。那么，能否利用可提供知识的大规模预训练模型来改进 GAN 模型的训练？哪些预训练模型可供选择？具体如何做能够最有效地提高 GAN 模型的准确性呢？
据了解，GAN 模型在完成图像生成工作时，要用到一个鉴别器和一个生成器。其中，鉴别器是用来判断图像的真假，而生成器的作用是输出能够“欺骗”鉴别器的图像。
近日，CMU 和 Adobe 的研究人员共同发现，GAN 模型在鉴别器集合中添加大规模预训练模型时可以显著改善其性能。而且，所选模型的特定子集会对性能好坏产生极大的影响。
基于此，研究人员提出了一种有效的选择机制，其先通过探测真假样本之间的线性可分性，选择出最准确的大规模预训练模模型，再逐渐将大规模预训练模型嵌入到 GAN 模型的鉴别器集合中。
研究表明，他们的方法可以在有限数据和大规模设置中改进 GAN 训练，且大大优于最近的 GAN 训练方法，尤其是在有限的样本设置中。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称 GAN）等图像生成模型要想生成真实度较高的图像，需要大量能够帮助其认识真实物理世界的信息。然而，目前这类模型采用的是无监督训练方式，不仅会耗费大量的时间和工作，而且并不能充分利用通过大数据训练获取的信息。
近年来，大规模预训练的研究越来越热门，计算机视觉模型的性能也随之获得大幅提升。那么，能否利用可提供知识的大规模预训练模型来改进 GAN 模型的训练？哪些预训练模型可供选择？具体如何做能够最有效地提高 GAN 模型的准确性呢？
据了解，GAN 模型在完成图像生成工作时，要用到一个鉴别器和一个生成器。其中，鉴别器是用来判断图像的真假，而生成器的作用是输出能够“欺骗”鉴别器的图像。
近日，CMU 和 Adobe 的研究人员共同发现，GAN 模型在鉴别器集合中添加大规模预训练模型时可以显著改善其性能。而且，所选模型的特定子集会对性能好坏产生极大的影响。
基于此，研究人员提出了一种有效的选择机制，其先通过探测真假样本之间的线性可分性，选择出最准确的大规模预训练模模型，再逐渐将大规模预训练模型嵌入到 GAN 模型的鉴别器集合中。
研究表明，他们的方法可以在有限数据和大规模设置中改进 GAN 训练，且大大优于最近的 GAN 训练方法，尤其是在有限的样本设置中。
戳链接查看详情：https://t.cn/A6XTxbZH
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称 GAN）等图像生成模型要想生成真实度较高的图像，需要大量能够帮助其认识真实物理世界的信息。然而，目前这类模型采用的是无监督训练方式，不仅会耗费大量的时间和工作，而且并不能充分利用通过大数据训练获取的信息。
近年来，大规模预训练的研究越来越热门，计算机视觉模型的性能也随之获得大幅提升。那么，能否利用可提供知识的大规模预训练模型来改进 GAN 模型的训练？哪些预训练模型可供选择？具体如何做能够最有效地提高 GAN 模型的准确性呢？
据了解，GAN 模型在完成图像生成工作时，要用到一个鉴别器和一个生成器。其中，鉴别器是用来判断图像的真假，而生成器的作用是输出能够“欺骗”鉴别器的图像。
近日，CMU 和 Adobe 的研究人员共同发现，GAN 模型在鉴别器集合中添加大规模预训练模型时可以显著改善其性能。而且，所选模型的特定子集会对性能好坏产生极大的影响。
基于此，研究人员提出了一种有效的选择机制，其先通过探测真假样本之间的线性可分性，选择出最准确的大规模预训练模模型，再逐渐将大规模预训练模型嵌入到 GAN 模型的鉴别器集合中。
研究表明，他们的方法可以在有限数据和大规模设置中改进 GAN 训练，且大大优于最近的 GAN 训练方法，尤其是在有限的样本设置中。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称 GAN）等图像生成模型要想生成真实度较高的图像，需要大量能够帮助其认识真实物理世界的信息。然而，目前这类模型采用的是无监督训练方式，不仅会耗费大量的时间和工作，而且并不能充分利用通过大数据训练获取的信息。
近年来，大规模预训练的研究越来越热门，计算机视觉模型的性能也随之获得大幅提升。那么，能否利用可提供知识的大规模预训练模型来改进 GAN 模型的训练？哪些预训练模型可供选择？具体如何做能够最有效地提高 GAN 模型的准确性呢？
据了解，GAN 模型在完成图像生成工作时，要用到一个鉴别器和一个生成器。其中，鉴别器是用来判断图像的真假，而生成器的作用是输出能够“欺骗”鉴别器的图像。
近日，CMU 和 Adobe 的研究人员共同发现，GAN 模型在鉴别器集合中添加大规模预训练模型时可以显著改善其性能。而且，所选模型的特定子集会对性能好坏产生极大的影响。
基于此，研究人员提出了一种有效的选择机制，其先通过探测真假样本之间的线性可分性，选择出最准确的大规模预训练模模型，再逐渐将大规模预训练模型嵌入到 GAN 模型的鉴别器集合中。
研究表明，他们的方法可以在有限数据和大规模设置中改进 GAN 训练，且大大优于最近的 GAN 训练方法，尤其是在有限的样本设置中。
戳链接查看详情：https://t.cn/A6XTxbZH
【不久就能在元宇宙中亲吻？#VR头显设备可模拟唇齿触感#了】用VR模拟喝水、吸烟、刷牙？这些都被CMU的研究人员实现了。“嘴部在触觉敏感度方面仅次于指尖，位列第二，这就为创造非常精细的触觉效果提供了机会。”
近日，在人机界面会议上，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University ,CMU）人机交互研究所的研究员展示了不接触唇部即可产生唇齿触觉的VR设备。该设备由一个薄而紧凑的超声波换能器波束形成阵列组成，可以安装在虚拟现实头戴设备的底部。超声波换能器将声能聚焦在佩戴者的嘴上，它们会触发不同类型的效果，如滑动、点脉冲或持续振动。使用者会在他们的嘴唇、舌头或牙齿上感受到这些超声波效应。研究人员表示，这些口腔触觉可以带来新的有趣的虚拟现实体验，比如用来模拟VR用户嘴唇上的水或咖啡等虚拟液体，甚至可以用来模拟“吸”一支虚拟香烟的感觉。
除了娱乐价值之外，还有人设想，这样的应用程序可能具有医疗益处，比如可以帮助人们戒烟的虚拟戒烟疗法。由于研究的性质，科学家们其实避免提及任何亲吻的可能性，虽然从技术看确实非常相关。（澎湃新闻）
近日，在人机界面会议上，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University ,CMU）人机交互研究所的研究员展示了不接触唇部即可产生唇齿触觉的VR设备。该设备由一个薄而紧凑的超声波换能器波束形成阵列组成，可以安装在虚拟现实头戴设备的底部。超声波换能器将声能聚焦在佩戴者的嘴上，它们会触发不同类型的效果，如滑动、点脉冲或持续振动。使用者会在他们的嘴唇、舌头或牙齿上感受到这些超声波效应。研究人员表示，这些口腔触觉可以带来新的有趣的虚拟现实体验，比如用来模拟VR用户嘴唇上的水或咖啡等虚拟液体，甚至可以用来模拟“吸”一支虚拟香烟的感觉。
除了娱乐价值之外，还有人设想，这样的应用程序可能具有医疗益处，比如可以帮助人们戒烟的虚拟戒烟疗法。由于研究的性质，科学家们其实避免提及任何亲吻的可能性，虽然从技术看确实非常相关。（澎湃新闻）
✋热门推荐