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机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点
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业界 | 深度学习真的万能吗?理解深度学习的局限性
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观点 | DeepMind:把人工智能和神经科学结合起来,实现良性循环
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AI算法效率每14月翻番,OpenAI:长江后浪推前浪
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深度学习:远非人工智能的全部和未来
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学界 | 机器学习算法定制个性化营养2015 年发布在 Cell 上。
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前沿 | 简述脉冲神经网络SNN:下一代神经网络
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前沿 | 结合感知和概念思维,DeepMind提出可微归纳逻辑框架∂ILP
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南京航空航天大学开源ALiPy:用于主动学习的Python工具包
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支持向量机及其应用
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进入移动AI时代,改变却还需时日
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2019年的最后一个月,这里有6种你必须要知道的最新剪枝技术
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带你一起了解人工智能应该学习哪些?
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一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别
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机器学习简介
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现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会:发布全新API,解读AI民主化
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专栏 | 从ISCA论文看AI硬件加速的新技巧
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谷歌团队警告:人人都想做模型而非数据工作,这很危险丨数据实战派专栏推荐
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利用摇滚乐队学习TensorFlow,Word2Vec模型和TSNE算法
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加密算法也可以不那么复杂:上交大提出面向中层特征隐私保护的复数神经网络
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