• 本文是对苹果手机的FaceID的逆向推理以及实现,结论是由类siamese的卷积神经网络实现这个功能,并使用Keras进行了实现,从结果看效果不错,代码开源在github上。
  • 伯克利人工智能实验室对字体风格转换的研究,设计了一套GlyphNet,可以从少量的字体中学习到字体风格,进而完成风格转换。GAN确实很好很强大。
  • Horovod是Uber开源的简化TensorFlow分布式训练的库,少量的修改就可以显著减少训练时间。它背后的原理是采用ring-allreduce算法进行权重通信,相对于使用参数服务器而言,可以做到线性扩展训练节点,而权重参数通信不会成为瓶颈。RiseML已经加入了Horovod的支持。