一、端到端训练框架的基本概念和特点 端到端训练框架是一种全新的训练思路,它不像传统的机器学习方法一样,需要对训练数据进行多次处理、特征工程等操作,而是直接从原始数据输入开始训练,然后直接输出最终的结果。 这种方法的最大优势是可以大大降低模型训练的复杂度和开发难度,减少人工特征设计的工作量,大大简化了模型...
ABCNet(Adaptive Bezier Curve Network)是一个端到端的可训练框架,用于识别任意形状的场景文本。直观的pipeline如图所示。采用了单点无锚卷积神经网络作为检测框架。移除锚定箱可以简化我们任务的检测。该算法在检测头输出特征图上进行密集预测,检测头由4个步长为1、填充为1、3×3核的叠层卷积层构成。 接下来,分两...
人形机器人｜星动纪元开源端到端强化学习训练框架“Humanoid-Gym”，开启「sim-to-real」新时代 2024年3月5日，具身智能与人形机器人公司星动纪元联合清华大学、上海期智研究院开源了人形机器人强化学习训练框架Humanoid-Gym。此举意在降低人形机器人算法的开发门槛，助力全球学界和业界的研究者们在人形机器人领域的创...
来自中国科学技术大学的研究者提出了一种教育情境感知的认知诊断框架,使用神经网络以及端到端的训练框架,自适应学习不同教育情境信息的量化影响,并结合现有认知诊断工作的方法,增强了诊断的结果。 父母的受教育水平是否与学生的学习表现相关?家庭条件、学校资源到底对学生能力产生多大影响?上课氛围、老师态度与学生的学习效...
通过上图可以看出,GPVL算法模型包括三个关键部分,主干网络基于提取的BEV特征生成有监督的检测、地图和运动特征;其次,3D视觉语言预训练模块旨在将视觉和语言特征对齐到共同的语义空间中;最后跨模态语言模型以生成的方式输出可靠的决策和轨迹结果。 GPVL算法模型方法概览 ...
针对当前主流多模态文档理解预训练模型需要同时输入文档图像和OCR结果,导致欠缺端到端的表达能力且推理效率偏低等问题,论文提出了一种全新的端到端文档图像多模态表征学习预训练框架StrucTexTv2。该框架设计了一种基于词粒度图像区域掩码、多模态自监督预训练任务(MIM+MLM),仅需要图像单模态输入,使得编码器网络能在大...
的研究团队借鉴连接主义训练神经网络 (connectionist learning) 的基本方式,即反向传播和梯度下降,将 AI Agent 和神经网络进行类比,使用文本和大模型建模损失函数、梯度、和优化器,模拟反向传播和梯度下降算法,实现对 Agent 的端到端的符号化训练算法,构建了一套可以对 AI 智能体进行端到端训练的算法框架,代码已经...
来自中国科学技术大学的研究者提出了一种教育情境感知的认知诊断框架,使用神经网络以及端到端的训练框架,自适应学习不同教育情境信息的量化影响,并结合现有认知诊断工作的方法,增强了诊断的结果。 父母的受教育水平是否与学生的学习表现相关?家庭条件、学校资源到底对学生能力产生多大影响?上课氛围、老师态度与学生的学习效...
本文提出了一个端到端的视频-语言训练框架,只采样了视频中的部分信息,就能超过以前密集采样的方法,证明了“less is more”思想的有效性。另外,本文的方法在多个数据集、多个任务上都远远超过以前的SOTA方法。 本文亮点总结 1.以前的方法是对原始视频以dense的方式提取特征,非常耗时、耗计算量。但是众所周知,视频中...
开源的 Humanoid-Gym 框架,主要实现的技术有: 通过精心设计的奖励函数; 域随机化技术; 该开源项目实现 sim-to-real 的功能,实现了强化学习训练从模拟环境向真实世界迁移(即 sim-to-real transfer)的问题克服。 目前,该框架已在星动纪元旗下的两款机器人——小星(1.2米高)和小星max(1.65米高)上成功验证。