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倒计时2天,WebRTCon 2018有哪些有趣有料分享与活动?

由LiveVideoStack音视频技术社区出品的WebRTCon 2018将于5月19-20日在上海光大会展中心举行,本文将快速梳理活动上的精彩分享和有趣的活动。 文 / Ant 5月17日,距离WebRTCon 2018开幕还有两天时间,今天24点大会注册报名也将关闭。所有过去几个月的准备与期待都将在5月19-20日这两天一一呈现。组委会和出品人正在协助讲师完善演讲资料,力图给参会者一次完整、深入的WebRTC应用实践检阅与技术展望。 讲师方面,WebRTC PM Kleinhout Huib会介绍WebRTC 1.0版的核心功能,以及社区重点开发的方向及即将实现的新功能。他与Google的WebRTC核心工程师有很多协作,非常了解项目的进度,他来分享WebRTC的最新演进路线再合适不过了。 刚刚参加完Google I/O的Zoe Liu会分享AOM联盟的第一款Codec AV1的关键技术与生态演进。作为同为Google倾力推进的开源项目,AV1也会在第一时间对WebRTC提供支持。 Google软件工程师姜健则会介绍VP9在实时编码方面的优化,包括SVC分层编码对WebRTC支持...

Ian Goodfellow:生成对抗网络 GAN 的公式是怎样推导出来的

昨天,谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习“黑魔法”(Theory Hack)。Ian Goodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者,利用这两个技巧,他在著名的GAN论文中推导了一个公式。 很多时候,我们想用代数/微积分来分析神经网络的最优行为。神经网络模型通常非常复杂,用代数方法来实现权重衰减或许可行,但想用代数方法来解决神经网络中大多数函数的参数优化问题就会太过复杂。 为了得到一个不那么复杂的模型,一个常见的直觉方法是使用线性模型。线性模型很好,因为它能很好的解决凸优化问题。但线性模型也有缺点:它过于简单,很多神经网络能做的事情线性模型不能做。这样,解决方法就简化了。 Theory Hack#1:将神经网络建模为一个任意函数(因此可以优化所有函数f的

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