s*V
2 楼
Generative Query Network, 对3D物体，通过让model predict在不同视角下的图像来
对抗训练，包含一个representation network和一个 generation network。DM声称可
以训练出一个可以高效表征三维物体为止关系的表象，然后再此之上，甚至可以
predict猜测没有看到的角度的情形。
science 论文：http://science.sciencemag.org/content/360/6394/1204.full
?width=800&height=600&carousel=1
对抗训练，包含一个representation network和一个 generation network。DM声称可
以训练出一个可以高效表征三维物体为止关系的表象，然后再此之上，甚至可以
predict猜测没有看到的角度的情形。
science 论文：http://science.sciencemag.org/content/360/6394/1204.full
?width=800&height=600&carousel=1
r*t
3 楼
来跟我们讲解一下？code 没公开吧？
f*g
4 楼
为什么deep mind这么喜欢发nature, science？把这个方法用在真实场景的数据应该不
难吧？没用真实场景是因为根本没去做这个实验，还是做了不work所以不发出来？
难吧？没用真实场景是因为根本没去做这个实验，还是做了不work所以不发出来？
f*t
5 楼
有评论说这个只是overfitting，没有真正的创新
l*m
6 楼
投conference不一定中
【在 f*********g 的大作中提到】
: 为什么deep mind这么喜欢发nature, science？把这个方法用在真实场景的数据应该不
: 难吧？没用真实场景是因为根本没去做这个实验，还是做了不work所以不发出来？
【在 f*********g 的大作中提到】
: 为什么deep mind这么喜欢发nature, science？把这个方法用在真实场景的数据应该不
: 难吧？没用真实场景是因为根本没去做这个实验，还是做了不work所以不发出来？
s*V
7 楼
他们的解释是真实环境没有很好的数据集，确实这种任意多角度的数据还真不好找，当
然DM可以自己做，但是成本肯定更高。第一步在虚拟3D环境里面做没啥问题。
【在 f*********g 的大作中提到】
: 为什么deep mind这么喜欢发nature, science？把这个方法用在真实场景的数据应该不
: 难吧？没用真实场景是因为根本没去做这个实验，还是做了不work所以不发出来？
然DM可以自己做，但是成本肯定更高。第一步在虚拟3D环境里面做没啥问题。
【在 f*********g 的大作中提到】
: 为什么deep mind这么喜欢发nature, science？把这个方法用在真实场景的数据应该不
: 难吧？没用真实场景是因为根本没去做这个实验，还是做了不work所以不发出来？
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