כתבות בנושא Deep Learning

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Exemplar VAE: Linking Generative Models, Nearest Neighbor Retrieval, and Data Augmentation


פינת הסוקר:  

       המלצת קריאה ממייק: חובה רק למי שמתעניין Exemplar Models וגם מבין קצת ב- VAE – לאחרים ניתן להסתפק בסקירה :). 

       בהירות כתיבה:  בינונית.

       רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: הבנה טובה בעקרונות VAE, ידע בסיסי ב- kernel density models.

       יישומים פרקטיים אפשריים: יצירה של דוגמאות חדשות למטרת אוגמנטציה של דטאסטים קיימים למשימות שונות.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: כאן.

      פורסם בתאריך: 04.03.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: NeurIPS 2020.


תחום מאמר:

  • variational autoencoder – VAE
  • מודלים גנרטיביים לא פרמטריים שיוצרים דאטה "ישירות מהדוגמאות של סט האימון" (exemplar generative models – EGM).

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

מבוא: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

VAEBM: A symbiosis between auto-encoders and energy-based models


פינת הסוקר:  

       המלצת קריאה ממייק: מומלץ לאוהבי מודלים גנרטיביים כמו VAE ו-Energy-Based Models להרחבת אופקים, אך לא חובה.

       בהירות כתיבה:  בינונית.

       רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרש רקע טוב בשיטות דגימה מתקדמות (דינמיקה של Langevin) והבנה טובה במודלים גנרטיביים.

        יישומים פרקטיים אפשריים: יצירה תמונות באיכות טובה יותר מ-StyleGAN אך עדיין זה לא נראה באופק עקב מורכבותה.


פרטי מאמר:

        לינק למאמר: זמין להורדה.ֿ

        לינק לקוד: לא נמצא בארקיב.

       פורסם בתאריך: 09.02.21, בארקיב.

       הוצג בכנס: ICLR2021.


תחומי מאמר:

  • מודלים גנרטיביים.
  •  (variational auto-encoder (VAE.
  • (energy-based models (EBM.

כלים מתמטיים במאמר: 

  •  Reparameterization trick.
  • דינמיקה של Langevin .
  • markov chain monte-carlo – MCMC.  
  • התפלגות גיבס.

תמצית מאמר: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Perceiver: General Perception with Iterative Attention


פינת הסוקר:  

       המלצת קריאה ממייק: חובה (!!) לאוהבי הטרנספורמרים, לאחרים מומלץ מאוד (הרעיון ממש מגניב).

       בהירות כתיבה:  בינונית פלוס.

       רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות בסיסית עם ארכיטקטורת הטרנספורמר וידע בסיסי בסיבוכיות.

      יישומים פרקטיים אפשריים: טרנספורמרים בעלי סיבוכיות נמוכה המותאמים לעיבוד סדרות ארוכות של דאטה (פאטצ'ים של תמונה, פריימים של וידאו, טקסט ארוך וכדומה).


פרטי מאמר:

     לינק למאמר: זמין להורדה.

     לינק לקוד: כאן, כאן וכאן (לא רשמיים).

    פורסם בתאריך: 04.03.21, בארקיב.

    הוצג בכנס: טרם ידוע.


תחום מאמר:

  • טרנספורמרים בעלי סיבוביות חישוב ואחסון נמוכות.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

יסודות ארכיטקטורת הטרנספורמרים.


מבוא:  לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Discriminator Rejection Sampling


פינת הסוקר:  

       המלצת קריאה ממייק: חובה לאוהבי גאנים ודי מומלץ עבור האחרים. 

       בהירות כתיבה:  בינונית פלוס.

      רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: הבנה בשיטות אימון של גאנים, ידע בסיסי בשיטות דגימה כמו Rejection Sampling.

     יישומים פרקטיים אפשריים: גנרוט תמונות יותר איכותיות עם גאנים.


פרטי מאמר:

    לינק למאמר: זמין להורדה.

    לינק לקוד: לא אותר.

    פורסם בתאריך: 26.02.19, בארקיב.

    הוצג בכנס: ICLR 2019.


תחום מאמר:

  • חקר שיטות גנרוט דוגמאות באמצעות גאנים מאומנים.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • גאנים (GANs).
  • Rejection Sampling.

תמצית מאמר: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization

פינת הסוקר:  

          המלצת קריאה ממייק: חובה לאלו שמתעניינים מה קורה מאחורי הקלעים בתהליך אימון של רשתות נוירונים.

          בהירות כתיבה:  גבוהה מאוד.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרת טובה עם שיטות אופטימיזציה עבור בעיות עם משתנים מרובים.

        יישומים פרקטיים אפשריים: שיפור יכולת הכללה של רשתות על ידי החלפת בעיית מזעור לוס הרגילה ב-SAM.


פרטי מאמר:

 לינק למאמר: זמין להורדה.

  לינק לקוד: כאן.

 פורסם בתאריך: 04.12.20, בארקיב.

 הוצג בכנס:ICLR 2021.


תחום מאמר:

  • חקר שיטות אופטימיזציה לאימון של רשתות נוירונים.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • יכולת הכללה של רשת נוירונים.
  • Gradient Descent -GD.
  • הסיאן (Hessian) של פונקציה.
  • בעיית הנורמה הדואלית (dual norm problem).

תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Representation Learning via Invariant Causal Mechanisms


פינת הסוקר:  

         המלצת קריאה ממייק: מומלץ לאוהבי למידת ייצוג, בעלי ידע בסיסי בתורת הסיבתיות.

         בהירות כתיבה:  בינונית פלוס.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות בסיסית עם כלים מלמידת ייצוג ומתורת הסיבתיות.

        יישומים פרקטיים אפשריים: שיפור ביצועים לכל שיטת למידת ייצוג המבוססת NCE.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: לא נמצא בארקיב.

      פורסם בתאריך: 15.10.20, בארקיב.

      הוצג בכנס: ICLR 2021 Poster.


תחום מאמר: 

  • למידת ייצוג (representation learning).
  • תורת הסיבתיות.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • גרף סיבתיות של מודל הסתברותי.
  •  InfoNCE – Contrastive Predictive Coding.
  •  לוס ניגוד – NCE.
  • מרחק KL בין התפלגויות.
  •  עידון של משימת למידה (task refinement).


תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

RETHINKING ATTENTION WITH PERFORMERS


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה לאוהבי הטרנספורמרים.

          בהירות כתיבה:  גבוהה.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת היכרות בסיסית עם תורת הקרנלים, הבנה טובה בפעולת ליבה בטרנספורמרים (self-attention).

        יישומים פרקטיים אפשריים: ניתן להשתמש בגישה המוצעת במאמר עבור כל משימה בה הסיבוכיות הריבועית של מנגנון self-attention של הטרנספורמר הינה בעיה מבחינת משאבי חישוב.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: זמין כאן.

      פורסם בתאריך: 09.03.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: ICLR 2021.


תחומי מאמר:

  • טרנספורמרים בעלי סיבוכיות חישובית נמוכה.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • מנגנון  SA – self-attention. 
  • קרנלי סופטמקס (softmax kernels).
  • פיצ'רים חיוביים אורתוגונליים רנדומליים (Positive Orthogonal Random Features).

מבוא ותמצית מאמר: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא:

Improving GAN Training with Probability Ratio Clipping and Sample Reweighting


פינת הסוקר:   

           המלצת קריאה ממייק: מומלץ אך לא חובה לאלו שרוצים להתעמק בשיטות אימון של GANs.

          בהירות כתיבה: בינונית פלוס.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: הבנה טובה בווסרשטיין גאן וכל מה שקשור אליו, הכרה בסיסית בשיטות מעולם הסטטיסטיקה כמו importance sampling, רקע בסיסי בלמידה באמצעות חיזוקים (Reinforcement learning) .

        יישומים פרקטיים אפשריים: אימון גאן משופר במגוון תרחישים


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: .זמין כאן.

      פורסם בתאריך: 30.10.2020, בארקיב.

      הוצג בכנס: NeurIPS 2020.


תחומי מאמר:

  • גאנים. 
  • שיטות אימון של גאנים.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:  

  • וסרשטיין WGAN) GAN).
  • מרחק וסרשטיין (WD).
  • פונקצית ליפשיץ.
  • שיטות וריאציוניות לבעיות אופטימיזציה בתחום הרשתות הגנרטיביות כמו GAN.
  • גישות מתורת למידת החיזוק (RL):  אופטימיזציה של פוליסי (Policy Optimization – PO) דרך פתרון של בעיית אופטימיזציה עם פונקצית מטרה חלופית – surrogate.
  • שיטות דגימה: IM)  Importance Sampling).
  • מרחקים בין מידות הסתברות: מרחק KL ומרחק KL הפוך.
  • אלגוריתמים של EM)  Expectation-Maximization).

תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא:

Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה בטח לאוהבי למידת הייצוג.

          בהירות כתיבה: בינונית פלוס.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: הבנה טובה בעקרונות הלוס המנוגד וידע טוב באופטימיזציה.

        יישומים פרקטיים אפשריים: למידה ייצוגים חזקים על דאטהסטים לא מתויגים עם תקציב חישוב מצומצם.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: זמין כאן. 

      פורסם בתאריך: 08.01.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: NeurIPS 2020.


תחומי מאמר:

  • למידת ייצוג ללא דאטהסט מתויג (SSRL – self-supervised representation learning).
  • SSRL מבוססת על טכניקות קליסטור (Clustering for deep representation learning).

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • מולטי-קרופ – טכניקת אוגמנטציה המבוססת על לקיחת פאטצ'ים קטנים של תמונה ברזולוציות נמוכות שונות.
  • האלגוריתם של סינקהורן קנופ (Sinkhorn-Knopp) לפתרון בעיית הטרנספורט האופטימלי למידות הסתברות דיסקרטיות.

תמצית מאמר: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 


TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN

פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה בהחלט (בכל זאת גאן ראשון מבוסס על טרנספורמרים).

          בהירות כתיבה: גבוהה.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: הבנה טובה בטרנספורמרים וידע בסיסי בגאנים.

        יישומים פרקטיים אפשריים: TransGAN יודע לייצר תמונות כמו כל גאן אך בינתיים התוצאות אינן נראות בקנה מידה של SOTA בתחום כמו StyleGAN2.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: זמין כאן. 

      פורסם בתאריך: 16.02.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: טרם ידוע


.תחומי מאמר:

  • טרנספורמרים (Transformers)
  • גאנים (GANs)

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • טרנספורמר לתמונות (visual transformers).
  • שיטות אוגמנטציה גזירות (differentiable augmentations).
  • הוספה של משימה self-supervised (סופר-רזולוציה) לתהליך אימון.
  • אתחול לוקאלי של משקולות self-attention.
  • Frechet Inception Distance (FID).
  • Inception Score.

תמצית מאמר: לכתבה המלאה >>

X