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  • 阿里云研究中心-人工智能应用实践与趋势.zip

    阿里云:人工智能应用实践与趋势。阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径,总结出人工智能为企业创造价值的七大模式,为企业应用人工智能提供指导。

    2019-11-17
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  • 面向机器人的机器学习 斯坦福与Google Research的Chelsea Finn.zip

    机器人在社会上有很多应用,比如今年双十一我们明显感到快递变得更快了!这背后就有分拣机器人的功劳~ 除此之外,机器人在搜救,太空探索,手术等很多方面都有应用。而为了让机器人能够更好地服务于人类,让机器模仿人的行为,并变得更加智能必不可少。

    2019-11-17
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  • 《深度学习数学基础》 - 来自于UAI 2019【112页ppt】.zip

    目前深度学习在学术界和工业界都得到了广泛的关注和应用。虽然TensorFlow、PyTorch等深度学习框架大大降低了深度学习模型实现的门槛,深度学习的应用仍离不开背后数学基础的指导。本文介绍UAI 2019的教程《深度学习数学基础》。

    2019-11-16
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  • 强化学习最新进展 — DeepMind Nando(原牛津大学教授).zip

    在DeepMing任职的Nando de Freitas(原牛津大学教授)在KHIPU 2019上做了关于强化学习(RL)的教程,102页ppt。涵盖了强化学习RL基础概念、策略梯度、动态规划以及D4PG、R2D3等RL算法,并介绍了RL的应用。

    RL

    2019-11-16
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  • Keras作者François新作:通往真正的智能需要测量「智慧」,而非测量某个具体能力.zip

    著名深度学习研究员、谷歌大脑研究员、Keras 库作者(以及 Twitter 活跃分子)François Chollet 近期在 arXiv 上公开了一篇论文《The Measure of Intelligence》。正如标题,这篇论文讨论的是人类应该如何理解以及正确地测量生命体/智能体的智慧。

    2019-11-15
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  • 模仿学习(imitation_learning)【62页ppt】.zip

    Imitation Learning(模仿学习)是强化学习的一个分支,因其能很好的解决强化学习中的多步决策(sequential decision)问题,近段时间得到了广泛关注。那么模仿学习近期的前沿进展如何呢,来自加州理工大学的Yisong Yue,昨天在芝加哥大学,做了名为《New Frontiers in Imitation Learning》讲座。新鲜出炉的PPT,一起来看看吧。

    2019-11-14
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  • 开放式关系抽取综述 - review on Open IE.zip

    开放式关系抽取作为关系抽取的重要分支,近年来正受到越来越多学者的关注,且逐渐成为关系抽取领域的热门研究方向。以下附上两篇极具价值的review paper,方便相关研究人员下载学习。

    2019-11-14
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  • 事件抽取与金融事件图谱构建【中科院自动化所陈玉博】.pdf.zip

    2018年9月16日,在第27期智能金融沙龙上,中科院自动化所陈玉博老师的演讲报告为《事件抽取与金融事件图谱构建》,以下附上该报告全文,方便相关研究人员下载学习。

    2019-11-14
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  • 研究综述 事件抽取及推理【知识工厂发布】.zip

    事件是一种重要的知识,近年来,越来越多的工作关注于从开放域或领域文本中抽取结构化事件知识。同时,除了本身就很困难的事件抽取任务之外,近年来,越来越多的研究者开始关注于事件的推理工作中。以下给出由复旦大学知识工厂给出的上下系列综述论文“事件抽取及推理”。欢迎相关研究人员下载学习。

    2019-11-14
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  • EMNLP 2019 - 分布式词向量表示【239页ppt】.pdf

    在该报告中,作者对分布式词向量的语义特定化(Semantic Specialization of Distributional Word Vectors)方法进行了全面的概述,包括以下几点:1)joint specialization 方法,利用外部语言约束来增强分布式学习的目标。2)post-processing retrofitting模型:微调预训练的分布式词向量,以便更好地反映外部语言约束。3)最新提出的post-specialization方法,能够将2)中的post-processing方法扰动推广到整个分布式空间。

    2019-11-14
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