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【2018 最新】deep learning 深度学习的现状及局限综述

【2018 最新】deep learning 纽约大学教授Gary Marcus长文对深度学习的现状及局限性批判性探讨 + Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述[2015]。讲解讨论了深度学习是什么?深度学习能做好什么? 深度学习的局限性、过度炒作的潜在风险、更好的人工智能方法是什么?等非常核心的问题,对机器学习、深度学习研究者和学习者启发很大!
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yuanzhishu 很好的资源非常值得学习很好的资源非常值得学习很好的资源非常值得学习
2018-02-01
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Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives (2)
介绍深度学习(Deep Learning)的3篇经典英文综述和2篇中文综述

深度学习(Deep Learning)被《麻省理工学院技术评论》杂志列为2013年十大突破性技术之首。 自2006年以来,深度学习在学术界持续升温。 但目前系统性地介绍 深度学习 技术的资料相对较少。 本资源里包括介绍深度学习的3篇经典英文综述,由深度学习专家Yoshua Bengio所写。 以及2篇,我在万方和中国期刊网上能找到的,仅有的中文综述。供需要的人阅读和下载。

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推荐系统2018经典论文

10篇经典的推荐系统文章,Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique;Learning Continuous User Representations through Hybrid Filtering with doc2vec;Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations;Leveraging Long and Short-term Information in Content-aware Movie Recommendation;Deep Collaborative Autoencoder for Recommender Systems: A Unified Framework for Explicit and Implicit Feedback;Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works;A Context-Aware User-Item Representation Learning for Item Recommendation;Pixie: A System for Recommending 3+ Billion Items to 200+ Million Users in Real-Time;Recommender Systems with Random Walks: A Survey;Deep Learning Based Recommender System: a Survey and New Perspectives;Auto-Encoding User Ratings via Knowledge Graphs in Recommendation Scenarios;A Deep Multimodal Approach for Cold-start Music Recommendation

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深度学习Deep Learning 》中文版 高清完整PDF版 下载

AI圣经 Deep Learning中文版 长期位居美国ya马逊人工智能和机器学习类图书榜首 深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐

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深度学习(deep learning) AI圣经 中文+高清+目录

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

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吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业(含答案)

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Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

京东商城数据科学实验室写的用深度强化学习对搜索结果排序的论文。

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《2017_MATLAB_DeepLearning》完整版-Phil Kim著作

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2018新书+源码:Python深度学习(Deep Learning With Python中文版)高清无损

本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 • 肖莱(François Chollet)执笔,详尽介 绍了用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。

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Deep Learning - MIT Press: 深度学习 英文.pdf版/mobi/epub电子书

个人认为深度学习之最强教材。近年来深度学习研究者公认课题一网打尽。不仅内容广泛,每个课题的理论背景,公式,实现注意事项等细节都有详细描述。如果要系统掌握深度学习专家们已经确立的方法,这是一本绝好的教科书。 Zip中epub, mobi, pdf有三种格式,kindle, iPad等多种设备上都可以看。

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deep learning中文版(花书)

deep learning中文版(花书)v0.5,最新版,感谢大神们

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Phil Kim-2017Matlab_DeepLearning 电子书和配套代码,非常适合初学者

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这是Coursesra深度学习课程全部的中文翻译版本,对于时间不宽裕或者习惯阅读文献的同学学习深度学习十分有利,也能解决了视频在线课程也有其弊端,就跟很多人不喜欢微信语音一样,想要在视频中查找和回顾相关的知识点并不方便。课后编程作业代码已更新到最后一周,感谢黄海广博士等最资源的整理。

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深度学习Deep Learning 》中文版 高清完整PDF版带目录

本书包括3 个部分:第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 本书适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 目录 第1部分 应用数学与机器学习基础 第2章 线性代数 第3章 概率与信息论 第4章 数值计算 第5章 机器学习基础 第2部分 深层网络:现代实践 第6章 深度前馈网络 第7章 深度学习中的正则化 第8章 深度模型中的优化 第9章 卷积网络 第10章 序列建模:循环和递归网络 第11章 实践方法论 第12章 应用 第3部分 深度学习研究 第13章 线性因子模型 第14章 自编码器 第15章 表示学习 第16章 深度学习中的结构化概率模型 第17章 蒙特卡罗方法 第18章 直面配分函数 第19章 近似推断 第20章 深度生成模型

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deep learning with python中文版

keras作者出书,非常适合初学者,深度学习四大名著之一实至名归。

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Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述

Nature为了纪念人工智能提出60周年,专门给了个 AI + 机器人专题 ,有多篇相关论文发表。本文是其中的一片,为深度学习三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton的综述文章“Deep Learning”。

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