【2024年3月发布】MIT新晋副教授何凯明和刘壮力作，消除数据集偏差的十年之战！ -神经网络/数据集/机器学习/AI
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何恺明MIT第一课-卷积神经网络
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[中字精校] 麻省理工施瓦茨曼计算机学院副教授何恺明：学习深度表征 | 2024年1月
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天才AI学者何恺明
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数据集偏差dataset bias
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何恺明：科研总是让人感到沮丧的
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硕士生去搞计算机视觉，是纯纯的脑瘫行为！
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我大抵是难毕业了，效果巨烂。Yolov5+deepsort+1DCNN
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何恺明刘壮新作：消除数据集偏差的十年之战（神经网络/深度学习/大模型）
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恺明大佬问答环节：AI自动驾驶可靠吗？
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何恺明新作 MAE，大道至简，大杀四方!!!（Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners）
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如何看待Kaiming面试MIT教职
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杀疯了！频域+attention无痛涨点，精度超SOTA22.6%，强烈建议每一位深度学习初学者必看这个创新点！
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Nature 连续刊登了两篇重大成果！图神经网络彻底封神，建议所有图神经网络初学者把它作为第一篇深度学习论文来阅读！——人工智能/机器学习/深度学习
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21世纪引用量最高AI论文，出自这位中国大神之手
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【突破】登上Nature子刊！分割各种医学图像的通用工具！基于SAM做医学图像分割新突破！！-医学图像/机器学习/深度学习
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【2024LG】高维贝叶斯突破维度灾难，登上神坛！！这一研究突破了传统高维贝叶斯优化方法的限制-人工智能、机器学习、贝叶斯算法、深度学习、顶会顶刊论文
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Consistency Trajectory Models：任意终点的一致性模型
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何恺明新作出炉！异构预训练Transformer颠覆本体视觉学习范式，AI性能暴涨超20%
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【强到离谱】Transformer已死？？2024最新模型Mamba详解，颠覆Transformer引爆AI圈！
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横空出世的Mamba—要取代Transformer的地位？
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最新力作！何凯明联合众多大牛学者解剖扩散模型，提出全新超简洁的新型架构l-DAE！扩散模型也可以作为优秀的特征提取器
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transformer已死？2024最新模型Mamba登场！
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【李沐】因为过拟合刷题，我最后只能去MIT和CMU这种学校
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